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压缩感知技术在阵列测向中的应用

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
目录第10-13页
第一章 绪论第13-22页
    1.1 研究背景及意义第13-14页
    1.2 空间谱估计与压缩感知理论的发展与现状第14-18页
        1.2.1 从 Shannon 采样定理到压缩感知理论第14-16页
        1.2.2 空间谱估计的发展与现状第16-17页
        1.2.3 压缩感知在空间谱估计中的应用第17-18页
    1.3 主要创新点第18-20页
        1.3.1 压缩感知矩阵存在误差下的稀疏恢复算法第18-19页
        1.3.2 分块稀疏信号恢复算法在分布源测向中的应用第19页
        1.3.3 压缩感知理论与波束空间测向算法第19-20页
    1.4 论文的研究内容及安排第20-22页
第二章 压缩感知基本理论及恢复算法第22-34页
    2.1 序言第22-23页
    2.2 压缩感知基本概念第23-26页
        2.2.1 稀疏表示第23-24页
        2.2.2 压缩采样第24-25页
        2.2.3 稀疏信号重建条件第25-26页
    2.3 稀疏重建算法分析第26-32页
        2.3.1 凸优化问题第27页
        2.3.2 基追踪算法第27-28页
        2.3.3 贪婪算法第28-32页
    2.4 性能分析第32-33页
    2.5 本章总结第33-34页
第三章 分块稀疏信号的稀疏恢复算法第34-48页
    3.1 引言第34-35页
    3.2 块稀疏信号模型第35-36页
    3.3 块稀疏信号恢复算法第36-39页
        3.3.1 基追踪类恢复算法第37-38页
        3.3.2 贪婪类算法第38-39页
    3.4 局部密集的分块稀疏信号的恢复第39-44页
        3.4.1 基追踪类算法第39-42页
        3.4.2 改进的分块压缩采样匹配追踪算法第42-44页
    3.5 仿真实验第44-47页
    3.6 本章总结第47-48页
第四章 压缩采样矩阵误差下的稀疏信号恢复第48-59页
    4.1 引言第48-49页
    4.2 采样矩阵误差下的压缩感知接收信号模型第49页
    4.3 压缩矩阵误差下的稀疏恢复算法第49-55页
    4.4 仿真实验第55-58页
    4.5 本章总结第58-59页
第五章 压缩感知算法在阵列测向中的应用第59-73页
    5.1 引言第59页
    5.2 基于压缩感知理论测向算法的稀疏表示模型第59-60页
    5.3 MMV 问题中的稀疏恢复条件第60-61页
    5.4 混合范数约束方法在阵列测向中的应用第61-70页
        5.4.1 l_1 -SVD 算法第62-64页
        5.4.2 基于自相关矩阵的稀疏恢复测向算法第64-67页
        5.4.3 加权l1 范数约束的稀疏恢复测向算法第67-70页
    5.5 仿真实验第70-72页
    5.6 本章总结第72-73页
第六章 分块稀疏信号恢复在分布源测向中的应用第73-91页
    6.1 引言第73-75页
    6.2 分布源信号模型第75-81页
        6.2.1 相干分布源第77-79页
        6.2.2 非相干分布源第79-81页
    6.3 传统相干分布源测向算法第81-82页
    6.4 基于分块稀疏信号恢复的分布源测向算法第82-87页
        6.4.1 相干分布源的过完备基表示第83页
        6.4.2 分块稀疏信号恢复测向算法第83-87页
    6.5 仿真实验第87-90页
    6.6 本章总结第90-91页
第七章 压缩感知与波束空间测向算法第91-101页
    7.1 序言第91页
    7.2 波束空间测向算法第91-94页
        7.2.1 波束形成矩阵的选择第92-93页
        7.2.2 波束空间 MUSIC 算法第93-94页
    7.3 波束空间算法与压缩感知理论第94-96页
    7.4 模型误差下的波束空间测向算法第96-98页
    7.5 仿真实验第98-99页
    7.6 本章总结第99-101页
第八章 总结与展望第101-104页
    8.1 全文工作总结第101-102页
    8.2 研究工作展望第102-104页
致谢第104-106页
参考文献第106-120页
攻读博期间取得的研究成果第120-121页

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