| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 压缩感知理论的研究和发展 | 第9-11页 |
| 1.3 压缩感知应用于雷达成像中的研究和发展 | 第11页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第11-13页 |
| 第二章 压缩感知的基本理论 | 第13-31页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 稀疏信号 | 第13-14页 |
| 2.3 降维采样 | 第14-15页 |
| 2.4 信号重构 | 第15-30页 |
| 2.4.1 基于l_1范数最小的凸优化算法 | 第17-21页 |
| 2.4.2 基于l_0范数最小的贪婪算法 | 第21-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 雷达回波的降维采样 | 第31-43页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 线性调频信号 | 第31-34页 |
| 3.3 脉冲压缩及加窗技术 | 第34-39页 |
| 3.4 雷达回波的稀疏特性及降维采样 | 第39-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于SPICE的雷达回波压缩重构 | 第43-55页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 基于SPICE的压缩感知重构算法 | 第43-46页 |
| 4.3 数值仿真及分析 | 第46-54页 |
| 4.3.1 结合雷达回波特征设计稀疏字典 | 第46-48页 |
| 4.3.2 采用随机观测矩阵进行降维采样 | 第48-50页 |
| 4.3.3 通过SPICE参数估计算法恢复原始信号 | 第50-51页 |
| 4.3.4 SPICE参数估计重建算法性能分析 | 第51-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第55-56页 |
| 5.2 研究展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 | 第62-63页 |