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稀疏场景雷达成像采样率的信息论分析

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第1章 绪论第13-23页
    1.1 研究背景与意义第13-16页
    1.2 研究现状和存在问题第16-20页
    1.3 研究目标和内容第20-21页
    1.4 文章结构安排第21-23页
第2章 雷达成像理论与方法第23-43页
    2.1 雷达信号处理基础第23-27页
        2.1.1 雷达相关术语第23-25页
        2.1.2 傅里叶变换与雷达复信号表示第25-27页
    2.2 传统成像方法第27-32页
        2.2.1 Nyquist采样第27-28页
        2.2.2 脉冲压缩原理第28-30页
        2.2.3 合成孔径原理第30-31页
        2.2.4 距离多普勒算法第31-32页
    2.3 压缩感知方法第32-42页
        2.3.1 压缩感知理论第32-36页
        2.3.2 雷达压缩采样与重构第36-40页
        2.3.3 雷达成像示例第40-42页
    2.4 本章小结第42-43页
第3章 雷达压缩采样条件的分析基础第43-61页
    3.1 采样定理第43-44页
    3.2 常规CS条件的经典分析方法第44-48页
        3.2.1 观测矩阵的一般性要求第44-46页
        3.2.2 特定的重构算法与观测条件第46-48页
    3.3 常规CS条件的信息论分析方法第48-53页
        3.3.1 信源第48-50页
        3.3.2 信道第50页
        3.3.3 性能分析方法第50-53页
    3.4 雷达环境下CS条件的实验与初步分析第53-59页
        3.4.1 仿真环境与实验目的第53页
        3.4.2 雷达矩阵与互相关第53-56页
        3.4.3 降采样条件与成像实验第56-59页
    3.5 本章小结第59-61页
第4章 稀疏场景无失真重构的压缩采样条件分析第61-93页
    4.1 CS雷达观测的信源-信道模型第61-65页
        4.1.1 雷达系统与通信系统对比第61-62页
        4.1.2 雷达压缩感知与信源-信道第62-65页
    4.2 联合信源信道编码与无失真重构条件第65-66页
    4.3 稀疏场景与信源第66-73页
        4.3.1 雷达场景的统计特性第66-68页
        4.3.2 稀疏场景的GMM统计建模第68-70页
        4.3.3 基于EM算法的GMM参数估计第70-72页
        4.3.4 稀疏场景的信息熵第72-73页
    4.4 信道容量及其计算第73-75页
    4.5 采样数条件初步分析第75-76页
    4.6 实验与分析第76-91页
        4.6.1 稀疏场景的GMM建模第76-82页
        4.6.2 稀疏场景的信息熵第82-85页
        4.6.3 观测信道的信道容量第85-87页
        4.6.4 采样条件与信源信道联合分析第87-91页
    4.7 本章小结第91-93页
第5章 稀疏场景近似重构的采样数条件第93-121页
    5.1 限失真信息传输与近似重构第93-95页
    5.2 雷达观测值的信息量计算第95-99页
        5.2.1 互信息计算方法推导第96-99页
    5.3 必要采样数条件界定第99-102页
        5.3.1 割线法求解临界值第99-101页
        5.3.2 相变图第101-102页
        5.3.3 雷达环境下的若干设置第102页
    5.4 点目标场景压缩采样与重构实验第102-110页
        5.4.1 仿真环境与实验步骤第103-104页
        5.4.2 结果与分析第104-110页
    5.5 GMM稀疏场景降采样条件分析与成像实验第110-120页
        5.5.1 实验数据与步骤第111-113页
        5.5.2 结果与分析第113-120页
    5.6 本章小结第120-121页
第6章 结论与展望第121-123页
    6.1 全文工作总结第121-122页
    6.2 进一步的研究工作和展望第122-123页
参考文献第123-135页
攻博期间发表的科研成果目录第135-137页
致谢第137-138页

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