| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题来源及研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第10-13页 |
| 1.3 本文研究内容及组织结构 | 第13-16页 |
| 第2章 高斯过程回归基本原理 | 第16-33页 |
| 2.1 高斯过程回归推导过程 | 第16-24页 |
| 2.1.1 基于线性回归的权空间推导 | 第16-19页 |
| 2.1.2 核技巧 | 第19-22页 |
| 2.1.3 函数空间推导 | 第22-24页 |
| 2.2 核函数 | 第24-28页 |
| 2.2.1 指数平方核 | 第25-26页 |
| 2.2.2 Matérn协方差函数类 | 第26-27页 |
| 2.2.3 有理二次核 | 第27-28页 |
| 2.3 不同超参数对预测性能的影响 | 第28-30页 |
| 2.4 直接利用高斯过程回归进行盲区识别的性能分析 | 第30-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于分数阶傅里叶变换的单点滤波算法 | 第33-53页 |
| 3.1 分数阶傅里叶变换基本原理 | 第33-41页 |
| 3.1.1 分数阶傅里叶变换 | 第33-35页 |
| 3.1.2 分解型离散分数阶傅里叶变换的计算 | 第35-38页 |
| 3.1.3 FRFT对LFM信号的聚焦性 | 第38-41页 |
| 3.2 中值滤波算法与基于FRFT的滤波算法 | 第41-45页 |
| 3.2.1 中值滤波 | 第41-43页 |
| 3.2.2 基于FRFT的网络传感器单节点滤波算法 | 第43-45页 |
| 3.3 性能分析 | 第45-52页 |
| 3.3.1 信道模型与仿真场景 | 第45-47页 |
| 3.3.2 性能比较 | 第47-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 针对室内盲区重构的方差核设计 | 第53-71页 |
| 4.1 模型选择 | 第53-57页 |
| 4.1.1 基于贝叶斯框架的模型及参数选择 | 第53-55页 |
| 4.1.2 交叉检验法 | 第55-57页 |
| 4.2 模型使用及优化过程 | 第57-65页 |
| 4.2.1 传统核函数在盲区重构任务中的表现 | 第57-61页 |
| 4.2.2 调参与模型优化 | 第61-65页 |
| 4.3 针对室内盲区重构的方差核设计 | 第65-67页 |
| 4.4 仿真分析 | 第67-69页 |
| 4.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 结论 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78页 |