基于降维技术的二维空间谱估计算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第11页 |
| 1.3 相关技术与研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3.1 空间谱估计技术 | 第11-13页 |
| 1.3.2 压缩感知技术 | 第13-15页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 空间谱估计基本理论 | 第16-32页 |
| 2.1 阵列信号估计模型 | 第16-20页 |
| 2.1.1 空间信号入射模型 | 第16-17页 |
| 2.1.2 阵列接收模型 | 第17-19页 |
| 2.1.3 信号参数估计模型 | 第19-20页 |
| 2.2 矩阵代数的相关知识 | 第20-24页 |
| 2.2.1 典型矩阵及其乘法运算 | 第20-22页 |
| 2.2.2 特征分解 | 第22页 |
| 2.2.3 奇异值分解 | 第22-23页 |
| 2.2.4 矩阵/向量的范数 | 第23-24页 |
| 2.3 典型空间谱估计方法 | 第24-31页 |
| 2.3.1 子空间分解类方法 | 第24-27页 |
| 2.3.2 最大似然估计算法 | 第27-29页 |
| 2.3.3 稀疏重构方法 | 第29-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于加权子空间拟合的二维空间谱估计算法 | 第32-44页 |
| 3.1 二维空间谱估计模型 | 第32-34页 |
| 3.2 基于加权子空间拟合的二维空间谱估计算法 | 第34-43页 |
| 3.2.1 二维加权子空间拟合函数 | 第34-35页 |
| 3.2.2 多项式参数化 | 第35-37页 |
| 3.2.3 求解非相关信号DOA算法 | 第37-38页 |
| 3.2.4 求解相干信号DOA算法 | 第38-39页 |
| 3.2.5 二维DOA估计算法步骤 | 第39-40页 |
| 3.2.6 性能和计算复杂度分析 | 第40-41页 |
| 3.2.7 计算实例 | 第41-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于压缩感知的空间谱估计算法 | 第44-58页 |
| 4.1 一维压缩感知框架空间谱估计模型 | 第44-47页 |
| 4.1.1 估计模型 | 第44页 |
| 4.1.2 估计原理 | 第44-47页 |
| 4.2 二维压缩感知重构算法 | 第47-57页 |
| 4.2.1 二维空间谱估计模型 | 第47-49页 |
| 4.2.2 二维信号空间谱解耦 | 第49-50页 |
| 4.2.3 分步求解多快拍二维空间谱估计算法 | 第50-54页 |
| 4.2.4 计算实例 | 第54-57页 |
| 4.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 总结与展望 | 第58-60页 |
| 附录 | 第60-64页 |
| 附录A 一维MODE算法介绍 | 第60-64页 |
| A.1 迭代二次型算法 | 第60页 |
| A.2 估计器优化方法 | 第60-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
