基于压缩感知的空频谱估计
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.1 窄带信号空间谱估计研究现状 | 第15页 |
| 1.2.2 宽带空频谱估计研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 压缩感知理论研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 论文内容安排 | 第17-18页 |
| 第二章 阵列信号处理基础及压缩感知理论 | 第18-32页 |
| 2.1 阵列信号处理基础 | 第18-25页 |
| 2.1.1 信号带宽定义 | 第18-19页 |
| 2.1.2 信号相关系数 | 第19页 |
| 2.1.3 噪声模型 | 第19-20页 |
| 2.1.4 阵元接收模型 | 第20-25页 |
| 2.2 压缩感知基本理论 | 第25-30页 |
| 2.2.2 信号的稀疏表示 | 第25-26页 |
| 2.2.3 观测矩阵设计 | 第26-27页 |
| 2.2.4 信号重建算法 | 第27-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 窄带空时压缩感知 | 第32-56页 |
| 3.1 经典窄带空间谱估计 | 第32-40页 |
| 3.1.1 MUSIC算法 | 第32-35页 |
| 3.1.2 空间平滑MUSIC算法 | 第35-40页 |
| 3.2 基于阵列协方差矩阵稀疏重构算法 | 第40-47页 |
| 3.2.1 信号模型 | 第40-41页 |
| 3.2.2 阵列协方差矩阵 | 第41-43页 |
| 3.2.3 阵列协方差矩阵稀疏重构算法 | 第43-45页 |
| 3.2.4 仿真分析 | 第45-47页 |
| 3.3 空时压缩采样 | 第47-54页 |
| 3.3.1 STCS系统模型研究 | 第47-49页 |
| 3.3.2 空时压缩采样 | 第49-51页 |
| 3.3.3 STCS阵列的DOA和载频联合估计 | 第51-52页 |
| 3.3.4 仿真分析 | 第52-54页 |
| 3.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第四章 宽带空时压缩感知 | 第56-80页 |
| 4.1 经典宽带信号空间谱估计 | 第56-63页 |
| 4.1.1 ISM算法 | 第56-59页 |
| 4.1.2 CSM算法 | 第59-63页 |
| 4.2 基于构造源矩阵的宽带空间谱估计 | 第63-68页 |
| 4.2.1 信号模型构建 | 第63页 |
| 4.2.2 数据压缩及源矩阵构造 | 第63-65页 |
| 4.2.3 算法分析 | 第65-68页 |
| 4.3 基于片稀疏的宽带空时压缩感知 | 第68-79页 |
| 4.3.1 片稀疏模型介绍 | 第69-70页 |
| 4.3.2 阵列协方差向量的稀疏表示 | 第70-74页 |
| 4.3.3 MMS-OMP算法介 | 第74-77页 |
| 4.3.4 算法性能分析 | 第77-79页 |
| 4.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 第五章 总结和展望 | 第80-82页 |
| 5.1 全文总结 | 第80-81页 |
| 5.2 展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 作者简介 | 第90-91页 |
