| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·论文主要内容及结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 压缩感知理论与稀疏重构方法 | 第17-31页 |
| ·压缩感知理论 | 第17-18页 |
| ·精确重构的条件 | 第18-19页 |
| ·常用稀疏重构方法 | 第19-24页 |
| ·正则化参数选择方法 | 第24-26页 |
| ·稀疏重构方法在信源定位中的适用性分析 | 第26-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于稀疏重构的远场源 DOA 和功率参数估计算法 | 第31-63页 |
| ·高斯白噪声下的 DOA 和功率估计 | 第31-52页 |
| ·TLP 和 DC 分解理论 | 第32-39页 |
| ·鲁棒的稀疏观测模型构建 | 第39-41页 |
| ·基于l 0范数逼近的 DOA 和功率估计 | 第41-44页 |
| ·扩展到未知非均匀噪声背景 | 第44-45页 |
| ·仿真实验及结论 | 第45-52页 |
| ·未知色噪声下的 DOA 和功率估计算法 | 第52-62页 |
| ·信号模型 | 第53页 |
| ·协方差差分技术 | 第53-54页 |
| ·基于差分与 Adaptive LASSO 的 DOA 和功率估计 | 第54-57页 |
| ·仿真实验与结论 | 第57-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第四章 基于稀疏重构的远近场混合源 DOA 和距离估计 | 第63-87页 |
| ·基于累积量向量稀疏表示的混合源 DOA 和距离估计算法 | 第64-77页 |
| ·信号模型 | 第64-65页 |
| ·基于累积量向量稀疏表示的混合源 DOA 和距离估计 | 第65-69页 |
| ·仿真实验与结论 | 第69-77页 |
| ·基于稀疏重构和 MUSIC 的混合源 DOA 和距离估计算法 | 第77-86页 |
| ·信号模型 | 第77-78页 |
| ·基于稀疏重构和 MUSIC 的混合源 DOA 和距离估计 | 第78-83页 |
| ·仿真实验与结论 | 第83-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第五章 基于稀疏重构的 DOA、功率和极化参数估计算法 | 第87-101页 |
| ·交叉电偶极子阵的远场源模型 | 第87-89页 |
| ·基于稀疏重构的 DOA、功率和极化参数估计 | 第89-95页 |
| ·仿真实验与结论 | 第95-99页 |
| ·本章小结 | 第99-101页 |
| 第六章 全文总结 | 第101-105页 |
| ·主要内容及结论 | 第101-102页 |
| ·今后待研究的问题 | 第102-105页 |
| 参考文献 | 第105-115页 |
| 作者简介及在学期间取得的科研成果 | 第115-117页 |
| 致谢 | 第117页 |
