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基于压缩感知的雷达信号处理技术

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
注释表第14-15页
缩略词第15-18页
第一章 绪论第18-31页
    1.1 研究背景和意义第18-20页
    1.2 国内外研究现状第20-28页
        1.2.1 CS理论研究动态第20-23页
        1.2.2 CSR研究动态第23-28页
    1.3 论文主要创新及内容安排第28-31页
第二章 CS基础与CS中的噪声分析第31-46页
    2.1 引言第31-32页
    2.2 稀疏表示与CS数学模型第32-35页
        2.2.1. 范数基础第32-33页
        2.2.2. CS数学模型第33-35页
    2.3 测量矩阵设计第35-38页
        2.3.1 RIP与非相干特性第35-37页
        2.3.2 典型感知矩阵与感知矩阵优化第37-38页
    2.4 优化重构第38-40页
    2.5 CS中的噪声分析第40-45页
        2.5.1 含噪声CS模型第40-43页
        2.5.2 测量噪声分析第43-44页
        2.5.3 信号噪声分析第44-45页
    2.6 本章小结第45-46页
第三章 自适应选择性压缩采样测量矩阵设计第46-60页
    3.1 引言第46-47页
    3.2 ASCS方案第47-54页
        3.2.1 基于子空间方法的噪声信息估计方案第48-49页
        3.2.2 稀疏信号重构第49-51页
        3.2.3 仿真结果及分析第51-54页
    3.3 基于ASCS的CS-MIMO雷达DOA估计第54-59页
        3.3.1 CS-MIMO雷达信号模型第54-55页
        3.3.2 随机阵列结构的RIP分析第55-56页
        3.3.3 基于HOSVD的子空间估计第56-58页
        3.3.4 仿真结果及分析第58-59页
    3.4 本章小节第59-60页
第四章 结构稀疏贝叶斯框架的多任务压缩感知重构算法第60-77页
    4.1 引言第60-61页
    4.2 结构相关SBL算法第61-70页
        4.2.1 MSBL算法第61-63页
        4.2.2 基于结构相关稀疏稀疏学习的MCS算法第63-66页
        4.2.3 仿真实验及分析第66-70页
    4.3 基于结构相关SBL的CS-MIMO雷达DOA估计第70-76页
        4.3.1 信号模型第70-72页
        4.3.2 仿真结果及分析第72-76页
    4.4 本章小节第76-77页
第五章 多维压缩感知双基地MIMO雷达角度估计第77-92页
    5.1 引言第77-78页
    5.2 多维压缩感知基础第78-83页
        5.2.1 二维压缩感知第78-80页
        5.2.2 多维压缩感知第80-83页
    5.3 基于三维压缩感知的MIMO雷达联合DOD与DOA估计第83-91页
        5.3.1 信号模型第83-84页
        5.3.2 基于三维压缩感知的联合DOD和DOA估计算法第84-87页
        5.3.3 算法分析及仿真第87-88页
        5.3.4 仿真结果及分析第88-91页
    5.4 本章小节第91-92页
第六章 基于调制宽带转换器的AIC第92-109页
    6.1 引言第92-93页
    6.2 MWC系统第93-97页
        6.2.1 信号模型第93-95页
        6.2.2 多通道采样的CS模型第95-96页
        6.2.3 多带信号重构第96-97页
    6.3 基于多Chirp信号的MWC方案第97-104页
        6.3.1 多Chirp信号的设计与优化第98-101页
        6.3.2 仿真结果及分析第101-104页
    6.4 基于多SFM信号的MWC方案第104-108页
        6.4.1 多SFM信号的设计与优化第104-107页
        6.4.2 仿真结果及分析第107-108页
    6.5 本章小节第108-109页
总结与展望第109-111页
参考文献第111-121页
致谢第121-122页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第122-123页

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