| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究动态及发展现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 最大似然估计法 | 第12页 |
| 1.2.2 短时傅里叶变换法 | 第12-13页 |
| 1.2.3 小波变换 | 第13-14页 |
| 1.2.4 分数阶傅里叶变换法 | 第14页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第14-17页 |
| 第2章 LFM信号模型和压缩感知理论 | 第17-28页 |
| 2.1 LFM信号的产生 | 第18-20页 |
| 2.2 LFM信号的频谱分析 | 第20-22页 |
| 2.3 压缩感知理论 | 第22-27页 |
| 2.3.1 基本思想 | 第22-23页 |
| 2.3.2 信号的稀疏表示 | 第23-24页 |
| 2.3.3 测量矩阵 | 第24-25页 |
| 2.3.4 信号重构 | 第25-26页 |
| 2.3.5 理论框架 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于FRFT和CS的宽带LFM信号参数估计 | 第28-38页 |
| 3.1 FRFT的定义 | 第28页 |
| 3.2 基于FRFT估计LFM信号参数的模型 | 第28-29页 |
| 3.3 基于FRFT的LFM信号参数估计 | 第29-32页 |
| 3.4 基于FRFT和CS的宽带LFM信号参数估计 | 第32-37页 |
| 3.4.1 算法推导和步骤 | 第32-33页 |
| 3.4.2 仿真实验及分析 | 第33-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于小波变换和CS的宽带LFM信号参数估计 | 第38-57页 |
| 4.1 信号模型和欠采样公式化 | 第38-39页 |
| 4.1.1 LFM信号模型 | 第38-39页 |
| 4.1.2 欠采样公式化 | 第39页 |
| 4.2 小波边缘检测理论 | 第39-43页 |
| 4.2.1 小波边缘检测理论分析 | 第39-42页 |
| 4.2.2 基于小波边缘检测理论的宽带LFM信号频谱边缘检测 | 第42-43页 |
| 4.3 基于小波边缘检测和CS理论的宽带LFM信号参数估计 | 第43-45页 |
| 4.4 实验仿真及分析 | 第45-49页 |
| 4.5 改进的CoSaMMP算法 | 第49-56页 |
| 4.5.1 算法重构时间的比较 | 第51-52页 |
| 4.5.2 算法抗噪性能的比较 | 第52-53页 |
| 4.5.3 两种算法对宽带LFM信号参数估计精度的比较 | 第53-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 基于Down-chirp和CS的宽带LFM信号参数估计 | 第57-68页 |
| 5.1 基于Down-chirp和CS的宽带LFM信号参数估计 | 第57-60页 |
| 5.1.1 压缩感知基本理论 | 第57-58页 |
| 5.1.2 利用Down-chirp算法处理宽带LFM信号 | 第58页 |
| 5.1.3 稀疏表示和压缩测量 | 第58-59页 |
| 5.1.4 改进的快速算法 | 第59-60页 |
| 5.2 实验仿真及分析 | 第60-66页 |
| 5.3 本章小结 | 第66-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 论文总结 | 第68-69页 |
| 6.2 论文展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 导师、作者简介及作者取得的科研成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
