| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 频谱感知技术 | 第13-17页 |
| 1.2.1 窄带频谱感知技术 | 第14-15页 |
| 1.2.2 传统宽带频谱感知技术 | 第15-17页 |
| 1.2.3 宽带压缩频谱感知技术 | 第17页 |
| 1.3 研究现状及存在问题 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的主要工作及结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 压缩感知基本理论 | 第20-26页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 压缩感知理论 | 第20-24页 |
| 2.2.1 稀疏表示 | 第21页 |
| 2.2.2 压缩测量 | 第21-23页 |
| 2.2.3 信号重构 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于测量矩阵优化的宽带压缩频谱感知 | 第26-38页 |
| 3.1 引言 | 第26-27页 |
| 3.2 测量矩阵优化算法 | 第27-30页 |
| 3.2.1 相关系数 | 第27-29页 |
| 3.2.2 Welch界与等角紧框架 | 第29页 |
| 3.2.3 研究现状 | 第29-30页 |
| 3.3 改进的压缩感知测量矩阵优化算法 | 第30-33页 |
| 3.3.1 降低整体相关系数 | 第30-31页 |
| 3.3.2 降低最大值相关系数 | 第31-32页 |
| 3.3.3 求解测量矩阵 | 第32-33页 |
| 3.3.4 算法流程 | 第33页 |
| 3.4 实验仿真与结果分析 | 第33-37页 |
| 3.4.1 相关系数比较实验 | 第33-35页 |
| 3.4.2 信号重构实验 | 第35-36页 |
| 3.4.3 错误率对比实验 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于稀疏度自适应的宽带压缩频谱感知 | 第38-48页 |
| 4.1 引言 | 第38-39页 |
| 4.2 稀疏度自适应信号重构算法 | 第39-41页 |
| 4.2.1 SAMP算法 | 第39-40页 |
| 4.2.2 AMP based difference算法 | 第40-41页 |
| 4.3 差分自适应匹配追踪算法 | 第41-44页 |
| 4.3.1 算法概述 | 第41-42页 |
| 4.3.2 稀疏度估计 | 第42-43页 |
| 4.3.3 算法流程 | 第43-44页 |
| 4.4 实验仿真与结果分析 | 第44-46页 |
| 4.4.1 信号重构实验 | 第44-45页 |
| 4.4.2 重构性能比较 | 第45-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 低信噪比环境下的宽带压缩频谱感知 | 第48-59页 |
| 5.1 引言 | 第48页 |
| 5.2 噪声折叠现象 | 第48-49页 |
| 5.3 基于噪声滤波矩阵的选择性压缩测量去噪重构算法 | 第49-55页 |
| 5.3.1 算法理论模型 | 第49-50页 |
| 5.3.2 噪声滤波矩阵的构造与算法实现 | 第50-54页 |
| 5.3.3 算法性能分析 | 第54-55页 |
| 5.4 实验仿真与结果分析 | 第55-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第六章 结论与展望 | 第59-62页 |
| 6.1 全文总结 | 第59-60页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 作者简介 | 第70页 |