| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 压缩感知理论的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 压缩感知理论的实际应用 | 第11-14页 |
| 1.3.1 压缩感知成像 | 第11-13页 |
| 1.3.2 压缩感知雷达信号处理 | 第13页 |
| 1.3.3 压缩感知在通信网络中的应用 | 第13-14页 |
| 1.4 论文主要内容与结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 压缩感知和信号的稀疏观测 | 第16-26页 |
| 2.1 压缩感知系统 | 第16-17页 |
| 2.2 信号的稀疏表示 | 第17-20页 |
| 2.3 测量矩阵 | 第20-23页 |
| 2.3.1 RIP条件 | 第21-22页 |
| 2.3.2 常见的测量矩阵 | 第22-23页 |
| 2.4 重构算法 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 压缩感知重构算法 | 第26-40页 |
| 3.1 凸优化算法 | 第27-32页 |
| 3.1.1 基追踪(BP)算法 | 第27页 |
| 3.1.2 基追踪降噪(BPDN)算法 | 第27-28页 |
| 3.1.3 全变差(TV)算法 | 第28-32页 |
| 3.2 贪婪算法 | 第32-37页 |
| 3.2.1 匹配追踪(MP)算法 | 第32页 |
| 3.2.2 正交匹配追踪(OMP)算法 | 第32-33页 |
| 3.2.3 子空间追踪(SP)算法 | 第33-35页 |
| 3.2.4 压缩传感匹配追踪(CoSaMP)算法 | 第35-37页 |
| 3.3 组合算法 | 第37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-40页 |
| 第4章 自适应的CoSaMP算法改进及多声道信号重构方案研究 | 第40-56页 |
| 4.1 自适应的CoSaMP重构算法设计 | 第40-44页 |
| 4.2 实验结果及分析 | 第44-54页 |
| 4.2.1 实验配置 | 第44页 |
| 4.2.2 算法性能比较 | 第44-54页 |
| 4.3 本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 论文的主要工作总结 | 第56-57页 |
| 5.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |