| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 缩略词表 | 第11-12页 |
| 主要符号表 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 课题的研究背景及选题意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 MIMO雷达及其参数估计的研究历史与现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2 稀疏雷达信号研究历史与现状 | 第16-18页 |
| 1.3 论文的研究内容及安排 | 第18-20页 |
| 第二章 MIMO雷达及参数估计 | 第20-35页 |
| 2.1 MIMO雷达分类 | 第20-23页 |
| 2.1.1 分布式MIMO雷达 | 第20-21页 |
| 2.1.2 集中式MIMO雷达 | 第21-22页 |
| 2.1.3 其它类型雷达 | 第22-23页 |
| 2.2 MIMO雷达信号建模 | 第23-24页 |
| 2.3 不存在阵列校正误差情况下的参数估计 | 第24-29页 |
| 2.3.1 Capon估计方法 | 第24-25页 |
| 2.3.2 APES估计方法 | 第25-26页 |
| 2.3.3 CAML估计方法 | 第26-29页 |
| 2.4 参数估计算法性能仿真与分析 | 第29-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 压缩感知理论及性能分析 | 第35-58页 |
| 3.1 压缩感知理论概述 | 第35-38页 |
| 3.2 信号的稀疏表示 | 第38-40页 |
| 3.3 采样矩阵设计 | 第40-51页 |
| 3.3.1 精确重构的条件 | 第40-44页 |
| 3.3.2 一种感知矩阵优化方法 | 第44-51页 |
| 3.4 稀疏信号重构算法 | 第51-56页 |
| 3.4.1 子空间追踪(SP)算法 | 第51-52页 |
| 3.4.2 正交匹配追踪(OMP)算法 | 第52-53页 |
| 3.4.3 稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法 | 第53-54页 |
| 3.4.4 算法性能仿真与比较分析 | 第54-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第四章 基于压缩感知的MIMO雷达参数估计 | 第58-77页 |
| 4.1 基于贝叶斯模型的MIMO雷达参数稀疏估计 | 第58-70页 |
| 4.1.1 共址MIMO雷达回波信号的稀疏模型 | 第58-62页 |
| 4.1.2 稀疏信号模型的优化求解 | 第62-63页 |
| 4.1.3 SLIM重构算法 | 第63-65页 |
| 4.1.4 仿真结果与分析 | 第65-70页 |
| 4.2 基于Kronecker压缩感知的MIMO雷达参数估计模型的研究 | 第70-76页 |
| 4.2.1 Kronecker积基础 | 第70-71页 |
| 4.2.2 基于Kronecker积的压缩感知模型 | 第71-74页 |
| 4.2.3 仿真结果与分析 | 第74-76页 |
| 4.3 本章小结 | 第76-77页 |
| 第五章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 5.1 总结 | 第77页 |
| 5.2 展望 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 个人简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第84-85页 |
