| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外发展和研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 稀疏重构算法的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 流信号稀疏重构算法的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文内容和章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 稀疏重构算法基础理论 | 第15-21页 |
| 2.1 稀疏重构基本原理 | 第15-17页 |
| 2.1.1 稀疏信号的定义 | 第15-16页 |
| 2.1.2 信号可重构条件 | 第16-17页 |
| 2.2 重构算法分类 | 第17-20页 |
| 2.2.1 贪婪算法 | 第17-19页 |
| 2.2.2 凸松弛算法 | 第19-20页 |
| 2.2.3 非凸松弛算法 | 第20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于加权(?)_1范数最小化算法的流信号稀疏重构 | 第21-33页 |
| 3.1 引言 | 第21-22页 |
| 3.2 信号模型 | 第22页 |
| 3.3 加权(?)_1范数最小化算法 | 第22-28页 |
| 3.3.1 流信号的重叠正交变换表示 | 第22-24页 |
| 3.3.2 稀疏重构算法 | 第24-28页 |
| 3.4 仿真实验 | 第28-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于RobustPCA算法的流信号参数估计 | 第33-43页 |
| 4.1 引言 | 第33-35页 |
| 4.1.1 信号模型 | 第34-35页 |
| 4.2 RobustPCA算法 | 第35-38页 |
| 4.2.1 构造瞬时自相关矩阵 | 第35-36页 |
| 4.2.2 目标参数估计算法 | 第36-38页 |
| 4.3 仿真实验 | 第38-42页 |
| 4.3.1 运动参数检测性能 | 第38-39页 |
| 4.3.2 多目标检测 | 第39-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于高分辨率时频算法的流信号DOA估计 | 第43-63页 |
| 5.1 引言 | 第43-47页 |
| 5.1.1 DOA估计的稀疏模型 | 第43-47页 |
| 5.2 高分辨率时频算法 | 第47-57页 |
| 5.2.1 信号循环平稳特性 | 第47-52页 |
| 5.2.2 信号观测模型 | 第52-53页 |
| 5.2.3 时频DOA估计算法 | 第53-57页 |
| 5.3 仿真实验 | 第57-62页 |
| 5.3.1 高分辨率时频仿真 | 第57-60页 |
| 5.3.2 时频DOA估计仿真 | 第60-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 全文总结 | 第63页 |
| 6.2 工作展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第71页 |