基于稀疏性的跳频信号检测技术研究
摘要 | 第5-6页 |
abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-17页 |
1.1 课题的研究背景及意义 | 第11-12页 |
1.2 课题的国内外研究现状 | 第12-16页 |
1.2.1 时频分析技术 | 第12-14页 |
1.2.2 参数估计技术 | 第14-16页 |
1.3 论文主要内容及结构安排 | 第16-17页 |
第2章 跳频信号及其关键技术 | 第17-33页 |
2.1 跳频通信原理及组成 | 第17页 |
2.2 伪随机序列 | 第17-20页 |
2.2.1 m序列 | 第18-19页 |
2.2.2 M序列 | 第19-20页 |
2.2.3 Gold码 | 第20页 |
2.3 跳频通信主要指标及参数 | 第20-22页 |
2.3.1 性能指标 | 第20-21页 |
2.3.2 主要参数 | 第21-22页 |
2.4 时频分析 | 第22-32页 |
2.4.1 解析信号 | 第23-24页 |
2.4.2 线性时频分析 | 第24-25页 |
2.4.3 非线性时频分析 | 第25-28页 |
2.4.4 仿真验证及性能分析 | 第28-32页 |
2.5 本章小结 | 第32-33页 |
第3章 基于稀疏重构的跳频信号时频分析 | 第33-52页 |
3.1 概述 | 第33页 |
3.2 跳频信号模型及稀疏重构原理 | 第33-35页 |
3.2.1 跳频信号模型 | 第33-34页 |
3.2.2 稀疏重构原理 | 第34-35页 |
3.3 基于稀疏重构的时频分析 | 第35-38页 |
3.3.1 跳频信号稀疏重构模型 | 第35-36页 |
3.3.2 参数取值分析 | 第36-38页 |
3.4 近似l_0范数算法原理 | 第38-41页 |
3.4.1 近似l_0范数条件 | 第39-40页 |
3.4.2 现有近似l_0范数函数 | 第40页 |
3.4.3 新型近似l_0范数函数 | 第40-41页 |
3.5 时频估计 | 第41-44页 |
3.5.1 最速下降法原理 | 第41-43页 |
3.5.2 时频矩阵估计 | 第43-44页 |
3.6 算法比较及仿真分析 | 第44-51页 |
3.6.1 近似l_0范数精度 | 第45-46页 |
3.6.2 时频矩阵估计正确率 | 第46-47页 |
3.6.3 时频图 | 第47-49页 |
3.6.4 计算复杂度 | 第49-50页 |
3.6.5 参数估计 | 第50-51页 |
3.7 本章小结 | 第51-52页 |
第4章 基于稀疏线性回归的跳频信号参数优化估计 | 第52-67页 |
4.1 概述 | 第52-53页 |
4.2 系数矩阵估计 | 第53-58页 |
4.2.1 增广拉格朗日乘子法原理 | 第53-55页 |
4.2.2 基于稀疏线性回归的系数矩阵估计 | 第55-58页 |
4.3 参数估计 | 第58-63页 |
4.3.1 SLR估计算法 | 第58-59页 |
4.3.2 优化估计算法 | 第59-62页 |
4.3.3 跳频周期 | 第62页 |
4.3.4 定时偏差 | 第62-63页 |
4.4 算法比较及仿真分析 | 第63-65页 |
4.4.1 跳频周期与定时偏差估计 | 第63-64页 |
4.4.2 跳频频率估计 | 第64页 |
4.4.3 跳频图案估计 | 第64-65页 |
4.5 本章小结 | 第65-67页 |
结论 | 第67-69页 |
参考文献 | 第69-73页 |
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第73-74页 |
致谢 | 第74页 |