| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 符号列表 | 第13-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-27页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.2 研究现状 | 第16-23页 |
| 1.2.1 阵列的研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.2 声源定位算法的研究现状 | 第19-23页 |
| 1.3 主要研究内容及结构安排 | 第23-27页 |
| 第二章 阵列信号处理与压缩感知理论 | 第27-41页 |
| 2.1 稀疏阵列信号模型 | 第27-34页 |
| 2.1.1 互质阵列信号模型 | 第27-32页 |
| 2.1.2 嵌套阵列信号模型 | 第32-34页 |
| 2.2 压缩感知理论 | 第34-36页 |
| 2.3 稀疏贝叶斯学习基本理论 | 第36-39页 |
| 2.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第三章 基于互质阵列稀疏贝叶斯学习的欠定宽带信号波达方向估计 | 第41-55页 |
| 3.1 引言 | 第41-42页 |
| 3.2 互质阵列的宽带信号模型 | 第42-45页 |
| 3.3 网格失配目标下的稀疏贝叶斯学习算法 | 第45-49页 |
| 3.3.1 网格失配目标下宽带信号的稀疏表示 | 第45-47页 |
| 3.3.2 稀疏贝叶斯学习算法 | 第47-49页 |
| 3.4 仿真实验与分析 | 第49-54页 |
| 3.4.1 多信号分辨能力 | 第49-51页 |
| 3.4.2 检测概率估计 | 第51-52页 |
| 3.4.3 波达方向估计精度 | 第52-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 基于互质阵列宽带稀疏频谱拟合的宽带信号波达方向估计 | 第55-71页 |
| 4.1 引言 | 第55-57页 |
| 4.2 互质阵列的宽带信号模型 | 第57-61页 |
| 4.3 基于互质阵列的W-SpSF算法 | 第61-62页 |
| 4.4 仿真实验与分析 | 第62-69页 |
| 4.4.1 空间谱 | 第63-65页 |
| 4.4.2 分辨概率分析 | 第65-67页 |
| 4.4.3 波达方向估计精度 | 第67-69页 |
| 4.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 第五章 基于互质阵列多测量稀疏贝叶斯学习的欠定波达方向估计 | 第71-87页 |
| 5.1 引言 | 第71-73页 |
| 5.2 互质阵列的窄带信号模型 | 第73-75页 |
| 5.3 多测量稀疏贝叶斯学习算法 | 第75-78页 |
| 5.3.1 去噪和预白化的预处理 | 第76-77页 |
| 5.3.2 稀疏贝叶斯学习 | 第77-78页 |
| 5.4 仿真实验与分析 | 第78-86页 |
| 5.4.1 窄带信号的欠定波达方向估计 | 第79-83页 |
| 5.4.2 离格信号的欠定波达方向估计 | 第83-86页 |
| 5.5 本章小结 | 第86-87页 |
| 第六章 基于传感器位置误差的互质阵列稀疏贝叶斯学习校正算法 | 第87-101页 |
| 6.1 引言 | 第87-88页 |
| 6.2 基于传感器位置误差的稀疏阵列信号模型 | 第88-95页 |
| 6.2.1 互质阵列的信号模型 | 第88-92页 |
| 6.2.2 嵌套阵列的信号模型 | 第92-95页 |
| 6.3 稀疏贝叶斯学习算法 | 第95-98页 |
| 6.4 仿真实验 | 第98-100页 |
| 6.5 本章小结 | 第100-101页 |
| 第七章 总结和展望 | 第101-103页 |
| 参考文献 | 第103-113页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 | 第113-115页 |
| 致谢 | 第115页 |
