| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-8页 |
| 专用术语注释表 | 第12-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-33页 |
| 1.1 引言 | 第17-18页 |
| 1.2 研究背景与意义 | 第18-22页 |
| 1.2.1 子空间类方法和最大似然方法的出现及其局限性 | 第18-20页 |
| 1.2.2 稀疏表示类方法的出现与其局限性 | 第20-22页 |
| 1.3 稀疏表示类测向方法的研究现状 | 第22-30页 |
| 1.3.1 On-grid阵列测向方法的研究现状 | 第22-26页 |
| 1.3.2 Off-grid阵列测向方法的研究现状 | 第26-28页 |
| 1.3.3 Gridless阵列测向方法的研究现状 | 第28-30页 |
| 1.4 本文主要创新点及内容安排 | 第30-33页 |
| 第二章 基于空域稀疏性的off-grid测向理论与方法 | 第33-59页 |
| 2.1 引言 | 第33-34页 |
| 2.2 阵列测向相关知识 | 第34-37页 |
| 2.2.1 基本假设 | 第34页 |
| 2.2.2 阵列信号模型 | 第34-37页 |
| 2.3 稀疏表示类测向方法的基本原理 | 第37-40页 |
| 2.3.1 稀疏表示类方法的信号模型 | 第37-38页 |
| 2.3.2 稀疏性约束准则 | 第38-39页 |
| 2.3.3 迭代网格优化(IGR) | 第39-40页 |
| 2.4 基于off-grid模型的OGL1CCD测向方法 | 第40-46页 |
| 2.4.1 Off-grid类方法基本原理 | 第41-42页 |
| 2.4.2 克拉美罗界分析 | 第42-43页 |
| 2.4.3 OGL1CCD测向方法 | 第43-46页 |
| 2.5 基于off-grid模型的OGL1CMRA测向方法 | 第46-49页 |
| 2.5.1 基于协方差矩阵的off-grid信号模型 | 第47页 |
| 2.5.2 克拉美罗界分析 | 第47-48页 |
| 2.5.3 OGL1CMRA测向方法 | 第48-49页 |
| 2.6 仿真实验与分析 | 第49-56页 |
| 2.6.1 收敛性分析 | 第50-51页 |
| 2.6.2 典型信号环境中的测向结果 | 第51-53页 |
| 2.6.3 与现有方法测向性能的比较 | 第53-56页 |
| 2.6.4 OGL1CCD算法框架的扩展性分析 | 第56页 |
| 2.7 本章小结 | 第56-59页 |
| 第三章 基于稀疏贝叶斯学习的off-grid测向方法 | 第59-79页 |
| 3.1 引言 | 第59页 |
| 3.2 基于线性插值的Off-grid信号模型 | 第59-61页 |
| 3.3 基于稀疏贝叶斯学习的测向方法 | 第61-64页 |
| 3.4 基于协方差矩阵的SBL测向方法 | 第64-71页 |
| 3.4.1 PCM测向方法 | 第65-67页 |
| 3.4.2 IPCM测向方法 | 第67-70页 |
| 3.4.3 复杂度及理论分析 | 第70-71页 |
| 3.5 仿真实验与分析 | 第71-76页 |
| 3.5.1 计算量和分辨率 | 第71-73页 |
| 3.5.2 典型信号环境中的测向结果 | 第73-75页 |
| 3.5.3 与现有方法测向性能的比较 | 第75-76页 |
| 3.6 本章小结 | 第76-79页 |
| 第四章 基于协方差矩阵的无网格测向方法 | 第79-105页 |
| 4.1 引言 | 第79页 |
| 4.2 相关理论 | 第79-85页 |
| 4.2.1 范德蒙德分解定理 | 第79-80页 |
| 4.2.2 原子范数理论 | 第80-84页 |
| 4.2.3 协方差匹配准则 | 第84-85页 |
| 4.3 基于低秩矩阵恢复的无网格测向方法 | 第85-90页 |
| 4.3.1 ULA场景中的无网格测向方法 | 第85-87页 |
| 4.3.2 SLA场景中的无网格测向方法 | 第87-89页 |
| 4.3.3 有限快拍的影响 | 第89-90页 |
| 4.4 算法实现 | 第90-92页 |
| 4.4.1 从对偶问题进行求解 | 第90-91页 |
| 4.4.2 从ADMM进行求解 | 第91-92页 |
| 4.5 与现有一些方法的关联性 | 第92-95页 |
| 4.5.1 与原子范数的关联性 | 第92-93页 |
| 4.5.2 与on-grid类方法的关联性 | 第93-95页 |
| 4.6 仿真实验与分析 | 第95-102页 |
| 4.6.1 与L1CMRA方法的比较 | 第95-97页 |
| 4.6.2 与现有方法测向性能的比较 | 第97-101页 |
| 4.6.3 信源数估计 | 第101-102页 |
| 4.7 本章小结 | 第102-105页 |
| 第五章 基于非凸优化的无网格测向方法研究 | 第105-123页 |
| 5.1 引言 | 第105页 |
| 5.2 加权CMRA方法 | 第105-110页 |
| 5.2.1 秩函数的非凸松弛 | 第105-108页 |
| 5.2.2 加权CMRA方法 | 第108-110页 |
| 5.2.3 收敛性分析 | 第110页 |
| 5.3 算法实现 | 第110-113页 |
| 5.3.1 从对偶问题进行求解 | 第110-111页 |
| 5.3.2 一种快速实现方法 | 第111-113页 |
| 5.4 与现有一些方法的关联性 | 第113-114页 |
| 5.4.1 与原子范数的关联性 | 第113页 |
| 5.4.2 与on-grid类方法的关联性 | 第113-114页 |
| 5.5 仿真实验与分析 | 第114-122页 |
| 5.5.1 参数初始化 | 第115-116页 |
| 5.5.2 收敛性分析 | 第116-117页 |
| 5.5.3 测向结果比较 | 第117-120页 |
| 5.5.4 与现有方法测向性能的比较 | 第120-122页 |
| 5.6 本章小结 | 第122-123页 |
| 第六章 基于协方差矩阵的二维无网格测向方法 | 第123-137页 |
| 6.1 引言 | 第123-124页 |
| 6.2 二维阵列测向模型 | 第124-125页 |
| 6.2.1 URA信号模型 | 第124-125页 |
| 6.2.2 SRA信号模型 | 第125页 |
| 6.3 基于协方差矩阵的无网格测向方法 | 第125-127页 |
| 6.4 快速无网格二维测向方法 | 第127-129页 |
| 6.5 仿真实验与分析 | 第129-136页 |
| 6.5.1 URA场景下的测向性能比较 | 第129-133页 |
| 6.5.2 一般SRA场景下的测向性能比较 | 第133-135页 |
| 6.5.3 L型阵列场景下的测向性能比较 | 第135-136页 |
| 6.6 本章小结 | 第136-137页 |
| 第七章 总结与展望 | 第137-140页 |
| 7.1 论文总结 | 第137-139页 |
| 7.2 对未来研究方向的展望 | 第139-140页 |
| 参考文献 | 第140-149页 |
| 附录1 公式及定理证明 | 第149-155页 |
| 附录2 攻读博士学位期间撰写的论文 | 第155-156页 |
| 附录3 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第156-157页 |
| 致谢 | 第157页 |
