| 摘要 | 第4-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第24-56页 |
| 1.1 无线网络与定位服务概述 | 第24-40页 |
| 1.1.1 无线定位系统与技术 | 第26-33页 |
| 1.1.2 常用定位算法 | 第33-38页 |
| 1.1.3 定位评估指标 | 第38-40页 |
| 1.2 室内WSN定位系统 | 第40-50页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第42-45页 |
| 1.2.2 DOA算法应用的挑战和机遇 | 第45-50页 |
| 1.3 主要工作和主要贡献 | 第50-52页 |
| 1.3.1 主要工作 | 第50-51页 |
| 1.3.2 主要贡献 | 第51-52页 |
| 1.4 论文结构 | 第52-56页 |
| 第二章 压缩感知理论在DOA估计中的应用和挑战 | 第56-86页 |
| 2.1 阵列信号处理基础 | 第56-66页 |
| 2.1.1 信号观测模型 | 第57-63页 |
| 2.1.2 流形矩阵分析 | 第63-64页 |
| 2.1.3 阵列模型 | 第64-66页 |
| 2.2 常用DOA估计算法 | 第66-74页 |
| 2.2.1 多重信号分类(MUSIC)算法 | 第68-71页 |
| 2.2.2 旋转不变性(ESPRIT)算法 | 第71-72页 |
| 2.2.3 矩阵束算法 | 第72-74页 |
| 2.2.4 最大似然估计(MLE)算法 | 第74页 |
| 2.3 基于CS论的DOA估计 | 第74-76页 |
| 2.4 超分辨率技术引发的机遇 | 第76-84页 |
| 2.4.1 在室内WSN定位中遇到的问题 | 第76-79页 |
| 2.4.2 超分辨率技术引发的机遇 | 第79-84页 |
| 2.5 本章小结 | 第84-86页 |
| 第三章 解相干融合的OG-DOA估计算法 | 第86-110页 |
| 3.1 引言 | 第86-87页 |
| 3.2 非相关信源的OG-DOA估计 | 第87-98页 |
| 3.2.1 基于信号相关性的虚拟阵列模型 | 第87-89页 |
| 3.2.2 偏移正弦连续空间域模型 | 第89-91页 |
| 3.2.3 DOA的最小总方差范数 | 第91-92页 |
| 3.2.4 基于半定规划的最小优化 | 第92-94页 |
| 3.2.5 性能仿真与数据分析 | 第94-98页 |
| 3.3 相干信号源的解相干技术 | 第98-109页 |
| 3.3.1 相干源的低秩协方差矩阵分析 | 第99-105页 |
| 3.3.2 冗余信息分解算法 | 第105-106页 |
| 3.3.3 数据仿真与性能分析 | 第106-109页 |
| 3.4 本章小结 | 第109-110页 |
| 第四章 基于多联原子范数优化的分布式DOA估计 | 第110-136页 |
| 4.1 引言 | 第110-112页 |
| 4.2 基于联合SDP的多联原子范数最小化 | 第112-116页 |
| 4.2.1 联合稀疏信号簇模型 | 第112-113页 |
| 4.2.2 CA范数最小化问题 | 第113-114页 |
| 4.2.3 SDP特性分析 | 第114-115页 |
| 4.2.4 对偶问题证明 | 第115-116页 |
| 4.3 分布式稀疏阵列的联合DOA估计 | 第116-130页 |
| 4.3.1 分布式稀疏阵列的DOA估计问题 | 第116-117页 |
| 4.3.2 虚拟阵列的JSS模型和随机线性映射 | 第117-123页 |
| 4.3.3 基于联合SDP的CA范数最小化 | 第123-125页 |
| 4.3.4 数值仿真和性能分析 | 第125-130页 |
| 4.4 时隙阵列的联合多目标估计 | 第130-133页 |
| 4.4.1 多目标DOA估计问题 | 第130页 |
| 4.4.2 时隙阵列模型 | 第130-131页 |
| 4.4.3 多时隙阵列的联合DOA估计 | 第131-132页 |
| 4.4.4 数值仿真和性能分析 | 第132-133页 |
| 4.5 本章小结 | 第133-136页 |
| 第五章 室内WSN定位中的数据传输研究 | 第136-178页 |
| 5.1 引言 | 第136-138页 |
| 5.2 室内WSN系统的不可靠性问题研究 | 第138-152页 |
| 5.2.1 室内WSN环境典型研究对象 | 第138-139页 |
| 5.2.2 2.4GHz无线信道的影响研究 | 第139-151页 |
| 5.2.3 传感器节点特征的影响研究 | 第151-152页 |
| 5.3 面向场景的WSN仿真及优化 | 第152-162页 |
| 5.3.1 面向场景的WSN仿真及优化平台框架 | 第153-154页 |
| 5.3.2 系统构件与基本模型 | 第154-158页 |
| 5.3.3 仿真数据的统计方法 | 第158-160页 |
| 5.3.4 室内WSN系统性能的测试与仿真 | 第160-162页 |
| 5.4 基于后处理的无线数据去噪重构方法 | 第162-177页 |
| 5.4.1 稀疏信号观测和传输的随机映射特征 | 第168-170页 |
| 5.4.2 基于l_1-l_2范数优化的数据去噪恢复 | 第170-173页 |
| 5.4.3 性能仿真与数据分析 | 第173-177页 |
| 5.5 本章小结 | 第177-178页 |
| 第六章 基于DOA估计的室内WSN定位技术 | 第178-198页 |
| 6.1 引言 | 第178-179页 |
| 6.2 基于网络阵列的DOA估计 | 第179-186页 |
| 6.2.1 任意阵列模型 | 第179-181页 |
| 6.2.2 室内WSN流形模型 | 第181-182页 |
| 6.2.3 基于网络阵列的DOA估计 | 第182-183页 |
| 6.2.4 性能仿真与数值分析 | 第183-186页 |
| 6.3 室内分布式网络定位系统 | 第186-194页 |
| 6.3.1 系统结构描述 | 第186页 |
| 6.3.2 分布式网络定位算法 | 第186页 |
| 6.3.3 基于ADMM的分布式网络定位协议 | 第186-191页 |
| 6.3.4 性能仿真与数值分析 | 第191-194页 |
| 6.4 本章小结 | 第194-198页 |
| 全文总结 | 第198-202页 |
| 参考文献 | 第202-222页 |
| 致谢 | 第222-224页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第224-226页 |
| 攻读学位期间参与的项目 | 第226页 |