| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第7-8页 |
| ·DOA 估计的研究与发展现状 | 第8-9页 |
| ·基于压缩感知原理的 DOA 估计的研究现状 | 第9页 |
| ·本论文的主要研究工作和内容安排 | 第9-11页 |
| 第二章 DOA 估计的基本原理和方法 | 第11-31页 |
| ·DOA 估计中的阵列信号假设及其数学模型 | 第11-14页 |
| ·DOA 估计的原理 | 第14-15页 |
| ·DOA 估计的传统方法 | 第15-20页 |
| ·延迟—相加法 | 第15-16页 |
| ·延迟—相加法仿真结果及分析 | 第16-18页 |
| ·Capon 最小方差法 | 第18-19页 |
| ·Capon 最小方差法仿真结果及分析 | 第19-20页 |
| ·DOA 估计的子空间方法 | 第20-27页 |
| ·MUSIC 算法 | 第21-22页 |
| ·ESPRIT 算法 | 第22-26页 |
| ·MUSIC 算法仿真结果及分析 | 第26-27页 |
| ·DOA 估计的其他方法 | 第27-28页 |
| ·最大似然法 | 第28页 |
| ·DOA 估计综合法 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-31页 |
| 第三章 压缩感知原理 | 第31-43页 |
| ·压缩感知理论的研究现状与发展趋势 | 第31-32页 |
| ·压缩感知理论下的稀疏信号 | 第32-35页 |
| ·时空域下的稀疏信号 | 第33-34页 |
| ·变换域下的稀疏信号 | 第34-35页 |
| ·压缩感知的基本理论 | 第35-38页 |
| ·信号的稀疏表示 | 第36页 |
| ·投影测量矩阵的设计 | 第36-37页 |
| ·稀疏信号的重构算法 | 第37-38页 |
| ·稀疏信号重构的条件 | 第38-40页 |
| ·约束等距性条件分析 | 第38-39页 |
| ·不一致性条件分析 | 第39-40页 |
| ·约束等距性与不一致性的关系 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-43页 |
| 第四章 基于压缩感知的 DOA 估计算法和仿真 | 第43-63页 |
| ·阵列接收信号的空域稀疏表示 | 第43-45页 |
| ·稀疏信号的重构算法 | 第45-48页 |
| ·L1-SVD 类算法 | 第45-46页 |
| ·MFOCUSS 类算法 | 第46-48页 |
| ·MFOCUSS 算法的改进—SVD-MFOCUSS 算法 | 第48-51页 |
| ·稀疏信号模型的降维表示 | 第48页 |
| ·稀疏信号模型优化求解 | 第48-49页 |
| ·SVD-MFOCUSS 算法求解步骤 | 第49页 |
| ·SVD-MFOCUSS 算法性能分析 | 第49-51页 |
| ·仿真实验分析 | 第51-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 结论 | 第63-65页 |
| ·本论文总结 | 第63页 |
| ·工作展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 研究生期间参加科研及论文发表情况 | 第71-72页 |