| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第9-10页 |
| 缩略语对照表 | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究的发展及现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 传统的DOA估计算法研究的发展及现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 基于压缩感知的DOA估计算法研究的发展及现状 | 第16-17页 |
| 1.2.3 基于互质阵列的DOA估计算法研究的发展及现状 | 第17页 |
| 1.3 本文的主要内容及章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 DOA估计算法与压缩感知基础理论 | 第19-39页 |
| 2.1 阵列天线的数学模型 | 第19-22页 |
| 2.2 经典DOA估计算法 | 第22-29页 |
| 2.2.1 阵列模型的二阶统计特性 | 第22-24页 |
| 2.2.2 MUSIC算法 | 第24-25页 |
| 2.2.3 ESPRIT算法 | 第25-27页 |
| 2.2.4 空间平滑算法 | 第27-29页 |
| 2.3 压缩感知基本理论 | 第29-37页 |
| 2.3.1 信号的稀疏表示 | 第29-30页 |
| 2.3.2 构造观测矩阵 | 第30-32页 |
| 2.3.3 信号重构算法 | 第32-34页 |
| 2.3.4 基于压缩感知的DOA估计数学模型 | 第34-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 第三章 基于互质阵列的DOA估计算法 | 第39-55页 |
| 3.1 互质阵列结构 | 第39-45页 |
| 3.1.1 简单互质阵列结构 | 第39-42页 |
| 3.1.2 扩展互质阵列结构 | 第42-44页 |
| 3.1.3 互质阵列下的信号模型 | 第44-45页 |
| 3.2 基于SS-MUSIC的互质阵列DOA估计算法 | 第45-47页 |
| 3.3 基于L1-凸优化的互质阵列DOA估计算法 | 第47-49页 |
| 3.4 算法仿真分析 | 第49-54页 |
| 3.4.1 阵列结构分析 | 第49-50页 |
| 3.4.2 角度检测性能 | 第50-52页 |
| 3.4.3 估计精度分析 | 第52-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 基于离网格的互质阵列CS-DOA估计算法 | 第55-69页 |
| 4.1 基于AO-离网格的互质阵列CS-DOA估计算法 | 第55-58页 |
| 4.1.1 AO-离网格模型 | 第56-57页 |
| 4.1.2 基于AO-离网格的L1-凸优化互质阵列DOA估计算法 | 第57-58页 |
| 4.2 基于RPO-离网格的互质阵列CS-DOA估计算法 | 第58-62页 |
| 4.2.1 RPO-离网格模型 | 第59-60页 |
| 4.2.2 基于RPO-离网格的L1-凸优化互质阵列DOA估计算法 | 第60-62页 |
| 4.3 算法仿真分析 | 第62-68页 |
| 4.3.1 DOA检测性能 | 第62-64页 |
| 4.3.2 角度分辨能力 | 第64-65页 |
| 4.3.3 估计精度分析 | 第65-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第69页 |
| 5.2 对未来工作的展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 作者简介 | 第79-80页 |
