| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容及章节安排 | 第13-14页 |
| 第2章 压缩感知理论 | 第14-24页 |
| 2.1 基本原理 | 第14-17页 |
| 2.2 核心问题 | 第17-23页 |
| 2.2.1 信号的稀疏表示 | 第18-19页 |
| 2.2.2 信号的压缩测量 | 第19-20页 |
| 2.2.3 信号重构算法 | 第20-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于压缩感知理论的DOA估计算法 | 第24-46页 |
| 3.1 数据模型 | 第24-27页 |
| 3.2 W-L_1-SRACV算法 | 第27-35页 |
| 3.2.1 稀疏表示 | 第28-29页 |
| 3.2.2 W-L_1-SRACV算法原理 | 第29-32页 |
| 3.2.3 仿真及性能分析 | 第32-35页 |
| 3.3 W-L_1-SVD算法 | 第35-44页 |
| 3.3.1 稀疏表示 | 第35-36页 |
| 3.3.2 W-L_1-SVD算法原理 | 第36-39页 |
| 3.3.3 仿真及性能分析 | 第39-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于Lyrtech平台的算法实现 | 第46-60页 |
| 4.1 Lyrtech平台简介 | 第46-47页 |
| 4.2 W-L_1-SRACV和W-L_1-SVD在Lyrtech平台上的实现 | 第47-56页 |
| 4.2.1 信号源 | 第48-52页 |
| 4.2.2 参数控制 | 第52-53页 |
| 4.2.3 数据采集 | 第53-56页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第56-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第60页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第70页 |