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基于压缩感知的声矢量阵列信号处理

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 课题的研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-16页
        1.2.1 矢量传感器的研究现状第11-12页
        1.2.2 压缩感知理论的研究现状第12-13页
        1.2.3 声矢量阵列远场DOA估计的研究现状第13-14页
        1.2.4 声矢量阵列近场定位算法的研究现状第14-16页
    1.3 本论文的主要内容第16-18页
第二章 压缩感知及阵列信号处理基础第18-30页
    2.1 引言第18页
    2.2 压缩感知理论第18-21页
        2.2.1 信号的稀疏表示第19-20页
        2.2.2 稳定观测矩阵的设计第20页
        2.2.3 信号重构算法第20-21页
    2.3 声矢量传感器的阵列流形第21-23页
        2.3.1 远场阵列流形第21-22页
        2.3.2 近场阵列流形第22-23页
    2.4 矩阵代数相关知识第23-25页
        2.4.1 特征值和特征向量第23-24页
        2.4.2 矩阵的奇异值分解第24页
        2.4.3 Toeplitz矩阵第24页
        2.4.4 Kronecker积第24-25页
    2.5 信号模型第25-26页
        2.5.1 窄带信号第25页
        2.5.2 宽带信号第25-26页
        2.5.3 相关系数第26页
    2.6 水声信道特点第26-28页
        2.6.1 声传播损失第26页
        2.6.2 海洋环境噪声第26-27页
        2.6.3 多径效应第27-28页
        2.6.4 多普勒频移第28页
    2.7 本章小结第28-30页
第三章 声矢量阵远场DOA估计研究第30-56页
    3.1 引言第30页
    3.2 远场声矢量阵列信号处理数学模型第30-33页
        3.2.1 窄带信号阵列模型第30-32页
        3.2.2 宽带信号阵列模型第32-33页
    3.3 传统DOA估计算法第33-42页
        3.3.1 CBF算法第33-34页
        3.3.2 CBF算法仿真实验与结果分析第34-36页
        3.3.3 MVDR算法第36-37页
        3.3.4 MVDR算法仿真实验与结果分析第37-39页
        3.3.5 MUSIC算法第39-40页
        3.3.6 MUSIC算法仿真实验与结果分析第40-42页
    3.4 基于压缩感知的声矢量阵DOA估计算法第42-53页
        3.4.1 基于压缩感知的声矢量阵DOA估计模型第43页
        3.4.2 l_1-SVD重构算法第43-44页
        3.4.3 噪声约束项β的选择第44-46页
        3.4.4 仿真实验与结果分析第46-53页
    3.5 本章小结第53-56页
第四章 声矢量阵近场定位研究第56-80页
    4.1 引言第56页
    4.2 近场声矢量阵列信号处理数学模型第56-60页
    4.3 基于二维搜索的近场定位算法第60-65页
        4.3.1 二维MVDR近场定位算法第60页
        4.3.2 二维MUSIC近场定位算法第60-61页
        4.3.3 仿真实验与结果分析第61-65页
    4.4 基于二阶统计量的MUSIC近场定位算法第65-72页
        4.4.1 构造类似远场协方差矩阵第65-67页
        4.4.2 近场源方位估计第67-68页
        4.4.3 近场源距离估计第68-69页
        4.4.4 仿真实验与结果分析第69-72页
    4.5 基于压缩感知的声矢量阵近场定位算法第72-79页
        4.5.1 基于压缩感知的声矢量阵近场定位模型第72-73页
        4.5.2 改进模型第73-75页
        4.5.3 仿真实验与结果分析第75-79页
    4.6 本章小结第79-80页
第五章 总结与展望第80-82页
    5.1 总结第80-81页
    5.2 展望第81-82页
致谢第82-84页
参考文献第84-90页
作者简介第90页

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