| 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 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 研究目的及意义 | 第17-18页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 波达方向估计和压缩感知理论 | 第19-35页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 波达方向估计基础 | 第19-27页 |
| 2.2.1 阵列信号模型 | 第19-21页 |
| 2.2.2 DOA估计经典算法介绍 | 第21-27页 |
| 2.3 压缩感知的基本原理结构 | 第27-31页 |
| 2.3.1 压缩感知结构 | 第27-28页 |
| 2.3.2 观测矩阵设计 | 第28-29页 |
| 2.3.3 信号重建算法 | 第29-31页 |
| 2.4 稀疏重构在波达方向估计中的合理性分析 | 第31-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 基于稀疏重构的均匀线阵DOA估计算法 | 第35-53页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 基于稀疏重构的典型DOA估计算法 | 第35-43页 |
| 3.2.1 信号稀疏表示模型 | 第35-36页 |
| 3.2.2 基于子空间分解的压缩感知算法~([9]) (L1-SVD) | 第36-38页 |
| 3.2.3 基于协方差稀疏表示的DOA算法~([10]) | 第38-41页 |
| 3.2.4 基于降维的协方差稀疏表示的DOA估计算法 | 第41-43页 |
| 3.3 无需噪声预估计的协方差稀疏重构算法 | 第43-51页 |
| 3.3.1 信号模型与算法描述 | 第43-45页 |
| 3.3.2 仿真与性能分析 | 第45-51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 基于稀疏重构的非均匀线阵DOA估计算法 | 第53-71页 |
| 4.1 引言 | 第53-54页 |
| 4.2 几种典型非均匀阵列及其经典算法 | 第54-62页 |
| 4.2.1 Khatri-Rao子空间虚拟阵列概念与性质 | 第54-55页 |
| 4.2.2 嵌套阵列结构 | 第55-56页 |
| 4.2.3 互质阵列结构 | 第56-59页 |
| 4.2.4 SS-MUSIC算法 | 第59-62页 |
| 4.3 基于稀疏重构的互质阵列DOA估计算法 | 第62-69页 |
| 4.3.1 基于稀疏重构的互质阵列DOA估计算法 | 第62-64页 |
| 4.3.2 DOA估计算法改进 | 第64-67页 |
| 4.3.3 仿真与性能分析 | 第67-69页 |
| 4.4 本章小结 | 第69-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 总结 | 第71页 |
| 5.2 展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 作者简介 | 第81页 |
