| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·论文的主要贡献 | 第11-12页 |
| ·论文的结构安排 | 第12-14页 |
| 2 压缩感知理论和贝叶斯压缩感知算法 | 第14-41页 |
| ·压缩感知理论及关键技术 | 第14-22页 |
| ·信号的稀疏化表示 | 第16-17页 |
| ·观测矩阵的构建 | 第17-19页 |
| ·重构算法 | 第19-22页 |
| ·压缩感知技术的应用研究 | 第22-30页 |
| ·压缩感知技术的应用 | 第22-25页 |
| ·压缩感知新技术及其应用 | 第25-28页 |
| ·压缩感知在无线网络定位中的应用 | 第28-30页 |
| ·贝叶斯压缩感知理论 | 第30-39页 |
| ·贝叶斯压缩感知重构算法 | 第30-36页 |
| ·多任务贝叶斯压缩感知重构算法 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 3 基于多任务贝叶斯压缩感知的无线网络定位研究 | 第41-54页 |
| ·网络模型 | 第41-42页 |
| ·定位算法设计 | 第42-47页 |
| ·无线网络定位算法简介 | 第42-45页 |
| ·多任务贝叶斯压缩感知定位算法 | 第45-47页 |
| ·仿真实现及验证 | 第47-52页 |
| ·定位性能指标 | 第47-48页 |
| ·仿真参数设置 | 第48页 |
| ·仿真结果及分析 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 4 基于改进的多任务贝叶斯压缩感知无线网络定位算法 | 第54-64页 |
| ·问题描述 | 第54-55页 |
| ·基于信息熵最小化的改进式定位算法 | 第55-57页 |
| ·信息熵最小化的自适应压缩感知理论 | 第55-56页 |
| ·基于信息熵最小化的改进式定位算法设计 | 第56-57页 |
| ·仿真与性能分析 | 第57-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 5 总结与展望 | 第64-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第71页 |