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基于字典优化的压缩感知DOA估计

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-16页
第一章 绪论第16-22页
    1.1 研究背景及意义第16-17页
    1.2 国内外研究现状第17-19页
        1.2.1 DOA估计研究现状第17-18页
        1.2.2 基于压缩感知的DOA估计研究现状第18-19页
    1.3 结构安排第19-22页
第二章 DOA估计模型第22-48页
    2.1 阵列信号模型第22-23页
    2.2 一阶相关信号模型第23-26页
    2.3 压缩感知第26-29页
        2.3.1 压缩感知基本理论第26-28页
        2.3.2 压缩感知重构算法第28页
        2.3.3 正交匹配追踪(OMP)算法第28-29页
    2.4 基于压缩感知的DOA估计模型第29-45页
        2.4.1 一维DOA估计模型第29-32页
        2.4.2 二维DOA估计模型第32-45页
    2.5 反馈零空间阈值迭代信号重构算法第45-47页
    2.6 总结第47-48页
第三章 字典优化第48-72页
    3.1 评价函数第48-49页
    3.2 优化建模第49-56页
        3.2.1 增加阵元数第49-50页
        3.2.2 字典优化到阵列优化第50-51页
        3.2.3 模糊与分辨力分析第51-55页
        3.2.4 字典优化建模第55页
        3.2.5 优化算法选择第55-56页
    3.3 基于遗传算法的字典优化第56-63页
        3.3.1 遗传算法基本理论第56-57页
        3.3.2 优化算法建模第57-59页
        3.3.3 针对应用场景对算法的改进第59-61页
        3.3.4 优化算法流程第61页
        3.3.5 基于遗传算法的字典优化仿真第61-63页
    3.4 信号矢量化模型第63-69页
        3.4.1 矢量化模型建立第63-64页
        3.4.2 矢量化模型的虚拟阵元第64-65页
        3.4.3 矢量化模型构造算法流程第65页
        3.4.4 矢量化模型仿真第65-69页
    3.5 总结第69-72页
第四章 仿真与分析第72-92页
    4.1 字典优化前后性能对比第72-75页
        4.1.1 线阵第72-73页
        4.1.2 L阵第73-75页
    4.2 不同信号源形式性能分析第75-77页
        4.2.1 线阵第75-76页
        4.2.2 L阵第76-77页
    4.3 不同快拍数条件下的性能分析第77-80页
        4.3.1 线阵第78-79页
        4.3.2 L阵第79-80页
    4.4 幅相误差条件下的性能分析第80-86页
        4.4.1 幅相误差模型第80-81页
        4.4.2 线阵第81-84页
        4.4.3 L阵第84-86页
    4.5 不同信号来波方向性能分析第86-88页
    4.6 不同信号源数量的性能分析第88-91页
        4.6.1 普通信号观测模型第88-89页
        4.6.2 信号矢量化观测模型第89-91页
    4.7 总结第91-92页
第五章 总结与展望第92-94页
    5.1 工作总结第92-93页
    5.2 展望第93-94页
参考文献第94-98页
致谢第98-100页
作者简介第100-101页

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