| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第12-14页 |
| 缩略语对照表 | 第14-18页 |
| 第1章 绪论 | 第18-26页 |
| 1.1 研究背景 | 第18-20页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第20-23页 |
| 1.2.1 雷达目标探测技术研究 | 第20-22页 |
| 1.2.2 压缩感知雷达目标探测研究 | 第22-23页 |
| 1.3 研究内容和结构安排 | 第23-26页 |
| 第2章 压缩感知理论简介 | 第26-38页 |
| 2.1 引言 | 第26-27页 |
| 2.2 压缩感知理论 | 第27-32页 |
| 2.3 贝叶斯压缩感知理论 | 第32-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 第3章 基于压缩感知理论的目标参量估计 | 第38-64页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 基于柯西分布的贝叶斯压缩感知理论 | 第38-48页 |
| 3.3 基于贝叶斯压缩感知模型的目标角度估计 | 第48-57页 |
| 3.3.1 阵列模型 | 第48-49页 |
| 3.3.2 基于贝叶斯压缩感知的高分辨率角度估计 | 第49-55页 |
| 3.3.3 仿真实验与分析 | 第55-57页 |
| 3.4 基于压缩感知理论的雷达目标测距 | 第57-62页 |
| 3.4.1 基于压缩感知的超宽带雷达探测模型 | 第58-61页 |
| 3.4.2 仿真实验分析 | 第61-62页 |
| 3.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第4章 基于压缩感知理论的合成孔径雷达成像 | 第64-90页 |
| 4.1 引言 | 第64-66页 |
| 4.2 聚束式SAR成像模型 | 第66-68页 |
| 4.3 基于压缩感知理论的SAR成像 | 第68-70页 |
| 4.4 基于结构化稀疏表示的SAR成像 | 第70-79页 |
| 4.4.1 结构化的自适应稀疏表示 | 第70-72页 |
| 4.4.2 随机降采样方案 | 第72-73页 |
| 4.4.3 基于结构化稀疏表示的SAR成像 | 第73-75页 |
| 4.4.4 仿真结果与分析 | 第75-79页 |
| 4.5 基于自适应稀疏表示的压缩感知SAR成像 | 第79-89页 |
| 4.5.1 局部相似性 | 第80-81页 |
| 4.5.2 基于自适应稀疏表示的SAR成像算法 | 第81-84页 |
| 4.5.3 复杂度分析 | 第84页 |
| 4.5.4 仿真实验与分析 | 第84-89页 |
| 4.6 本章小结 | 第89-90页 |
| 第5章 临近空间下高超声速飞行器图像传输研究 | 第90-108页 |
| 5.1 引言 | 第90-92页 |
| 5.2 基于压缩感知的多站分级编码传输方法 | 第92-94页 |
| 5.3 码率分配和增强层估计 | 第94-99页 |
| 5.3.1 码率分配策略 | 第94-95页 |
| 5.3.2 增强层观测量预测 | 第95-96页 |
| 5.3.3 仿真结果与分析 | 第96-99页 |
| 5.4 低数据率下基于非凸解码的图像重建 | 第99-107页 |
| 5.4.1 基于梯度投影的非凸模型稀疏信号重构算法 | 第100-103页 |
| 5.4.2 基于非凸优化模型的多描述编码图像重建 | 第103-107页 |
| 5.5 本章小结 | 第107-108页 |
| 第6章 总结与展望 | 第108-110页 |
| 6.1 本文内容总结 | 第108-109页 |
| 6.2 工作展望 | 第109-110页 |
| 参考文献 | 第110-120页 |
| 致谢 | 第120-122页 |
| 作者简介 | 第122-123页 |