| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景及其意义 | 第14-15页 |
| 1.2 课题的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 工作内容与章节安排 | 第17-20页 |
| 第二章 压缩感知原理概述 | 第20-30页 |
| 2.1 压缩感知理论的基本框架 | 第20-22页 |
| 2.1.1 信号的稀疏变换 | 第21页 |
| 2.1.2 压缩感知问题描述 | 第21-22页 |
| 2.2 压缩感知的核心问题 | 第22-28页 |
| 2.2.1 压缩感知的稀疏字典设计 | 第22-24页 |
| 2.2.2 压缩感知的测量矩阵设计 | 第24-25页 |
| 2.2.3 压缩感知的重构算法设计 | 第25-28页 |
| 2.3 CS原理小结 | 第28-30页 |
| 第三章 压缩感知信号检测算法 | 第30-52页 |
| 3.1 基于匹配追踪的压缩感知信号检测算法 | 第30-33页 |
| 3.1.1 信号检测问题 | 第30-31页 |
| 3.1.2MP检测算法原理与步骤 | 第31-32页 |
| 3.1.3 仿真实验及分析 | 第32-33页 |
| 3.2 压缩感知下的正交匹配追踪信号检测算法 | 第33-40页 |
| 3.2.1 特征量波动原因分析 | 第34-35页 |
| 3.2.2 正交匹配追踪算法 | 第35页 |
| 3.2.3 算法步骤及其分析 | 第35-36页 |
| 3.2.4 仿真实验及分析 | 第36-40页 |
| 3.3 基于稀疏系数位置信息的检测算法原理 | 第40-44页 |
| 3.3.1 基于稀疏系数位置信息的信号检测算法 | 第40-41页 |
| 3.3.2 稀疏系数位置信息的提取 | 第41-42页 |
| 3.3.3 相关性因数选取的原则 | 第42页 |
| 3.3.4 判决机构机制 | 第42页 |
| 3.3.5 仿真实验及分析 | 第42-44页 |
| 3.4 压缩感知理论下采样值数字特征的信号检测算法 | 第44-48页 |
| 3.4.1 采样值数字特征推导 | 第44-46页 |
| 3.4.2 算法步骤及分析 | 第46-47页 |
| 3.4.3 仿真实验及分析 | 第47-48页 |
| 3.5 本文检测算法比较与总结 | 第48-49页 |
| 3.6 本章算法小结 | 第49-52页 |
| 第四章 基于压缩感知的信号参数估计 | 第52-62页 |
| 4.1 压缩感知框架下信号参数估计原理 | 第52-54页 |
| 4.1.1 冗余字典 | 第52-53页 |
| 4.1.2 压缩感知框架下信号参数估计的基本步骤 | 第53-54页 |
| 4.2 压缩感知框架下窄带干扰中的LFM信号参数估计算法 | 第54-61页 |
| 4.2.1 窄带干扰对LFM信号参数估计的影响 | 第55页 |
| 4.2.2 基于MCA的LFM信号参数估计 | 第55-58页 |
| 4.2.3 仿真实验及分析 | 第58-61页 |
| 4.3 参数估计算法小结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 总结 | 第62页 |
| 5.2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 作者简介 | 第70-71页 |