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基于压缩感知的雷达成像若干问题研究

摘要第1-10页
ABSTRACT第10-12页
第一章 绪论第12-25页
   ·课题研究背景及意义第12-14页
   ·国内外研究现状第14-22页
     ·压缩感知理论的提出第14-16页
     ·压缩感知基础理论第16-20页
     ·基于CS的雷达成像方法研究现状第20-21页
     ·CS雷达成像仍存在的问题第21-22页
   ·本文主要工作及内容安排第22-25页
第二章 基于NUFFT的CS快速重构算法第25-48页
   ·引言第25页
   ·CS雷达成像的数学模型第25-29页
     ·传统雷达成像模型第26-27页
     ·CS雷达成像模型第27-29页
   ·SPGL1重构算法第29-34页
     ·(LS )t的对偶问题第29-30页
     ·谱投影梯度算法第30-32页
     ·牛顿迭代法第32-33页
     ·算法的复数扩展第33-34页
   ·基于NUFFT的CS快速重构算法第34-47页
     ·快速高斯格点法第34-37页
     ·基于NUFFT的CS快速重构算法第37-39页
     ·算法性能分析第39-42页
     ·仿真与实测数据验证第42-47页
   ·本章小结第47-48页
第三章 基于CS的近距离雷达成像杂波抑制方法第48-59页
   ·引言第48-49页
   ·近距离成像中的杂波抑制算法第49-52页
     ·空域滤波第49-50页
     ·基于奇异值分解的杂波抑制方法第50-51页
     ·实测数据仿真第51-52页
   ·基于CS的近距离雷达成像杂波抑制方法第52-58页
     ·CS+BP成像算法第53-55页
     ·基于CS的近距离雷达成像杂波抑制方法第55-56页
     ·穿墙雷达实测数据成像第56-58页
   ·本章小结第58-59页
第四章 贝叶斯压缩感知在雷达成像中的应用第59-77页
   ·引言第59页
   ·贝叶斯压缩感知理论第59-64页
     ·稀疏贝叶斯模型第59-60页
     ·BCS算法模型第60-62页
     ·快速最大边缘似然估计第62-64页
   ·BCS算法的复数推广第64-73页
     ·BCS算法的第一种复数推广第64-68页
     ·BCS算法的第二种复数推广第68-71页
     ·仿真验证第71-73页
   ·未知噪声方差的图像重构第73-76页
     ·二次重构第73-75页
     ·实测数据验证第75-76页
   ·本章小结第76-77页
第五章 结束语第77-80页
   ·本文工作总结第77-78页
   ·未来研究展望第78-80页
附录第80-88页
 附录A 第一种BCS复数推广的快速迭代公式第80-82页
 附录B 式(4.78)、式(4.79)的证明第82-83页
 附录C 第二种BCS复数推广的快速迭代公式第83-88页
致谢第88-89页
参考文献第89-100页
作者在学期间取得的学术成果第100页

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