压缩感知理论及在成像中的应用
| 摘要 | 第1-12页 |
| Abstract | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-32页 |
| ·研究背景和意义 | 第14-17页 |
| ·国内外研究现状 | 第17-27页 |
| ·从稀疏重构到压缩感知 | 第17-18页 |
| ·稀疏重构算法和重构条件研究 | 第18-21页 |
| ·压缩感知在光学成像中的应用 | 第21-25页 |
| ·压缩感知在雷达成像中的应用 | 第25-27页 |
| ·本文的主要工作和创新点 | 第27-32页 |
| ·本文的主要工作 | 第27-30页 |
| ·论文的创新点 | 第30-32页 |
| 第二章 信号的稀疏重构与压缩采样理论 | 第32-72页 |
| ·信号的稀疏表示方法 | 第32-44页 |
| ·基于调和变换的稀疏表示方法 | 第32-35页 |
| ·数据驱动的稀疏表示方法 | 第35-37页 |
| ·各种稀疏表示方法的实证比较 | 第37-44页 |
| ·稀疏约束下的信号重构 | 第44-52页 |
| ·1范数凸优化算法 | 第44-50页 |
| ·其它稀疏优化算法 | 第50-52页 |
| ·可重构条件 | 第52-70页 |
| ·约束等距性质和互相关性重构条件 | 第53-56页 |
| ·累加互相关性重构条件 | 第56-64页 |
| ·测量矩阵的优化设计 | 第64-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第三章 压缩成像原理及性能分析 | 第72-90页 |
| ·成像系统与相关性图像重构方法 | 第72-76页 |
| ·成像系统的卷积描述 | 第72-73页 |
| ·匹配滤波图像重构 | 第73-76页 |
| ·Fredholm 积分方程与压缩成像原理 | 第76-81页 |
| ·Fredholm 积分方程与展开定理 | 第76-78页 |
| ·最小二乘求解[194] | 第78页 |
| ·压缩成像原理 | 第78-81页 |
| ·压缩成像性能分析 | 第81-88页 |
| ·调制传递函数建模 | 第81-83页 |
| ·压缩采样与重构性能分析 | 第83-85页 |
| ·综合分析 | 第85-88页 |
| ·本章小结 | 第88-90页 |
| 第四章 光学压缩成像的实现模式 | 第90-112页 |
| ·压缩感知量子成像 | 第90-96页 |
| ·热光源量子成像过程及经典成像方法 | 第91页 |
| ·压缩感知量子成像方法 | 第91-92页 |
| ·噪声抑制方法 | 第92-94页 |
| ·成像实验 | 第94-96页 |
| ·焦平面编码高分辨率成像 | 第96-103页 |
| ·焦平面编码压缩采样 | 第96-99页 |
| ·编码的物理实现及智能成像 | 第99-100页 |
| ·仿真实验 | 第100-103页 |
| ·CMOS 低数据率成像 | 第103-106页 |
| ·CMOS 的特点及模拟域压缩采样 | 第103-105页 |
| ·仿真实验 | 第105-106页 |
| ·随机相位调制高分辨成像 | 第106-109页 |
| ·随机相位调制与压缩采样 | 第107-108页 |
| ·仿真实验 | 第108-109页 |
| ·本章小结 | 第109-112页 |
| 第五章 压缩成像在雷达系统中的应用 | 第112-140页 |
| ·基于稀疏表示的高精度雷达目标定位 | 第112-119页 |
| ·多测速定位原理 | 第113-114页 |
| ·目标状态的稀疏表示 | 第114-115页 |
| ·基于稀疏约束的系统误差估计 | 第115-117页 |
| ·仿真实验 | 第117-119页 |
| ·随机噪声雷达稀疏重构成像 | 第119-125页 |
| ·随机调频信号及其成像性质 | 第120-122页 |
| ·稀疏重构成像 | 第122-123页 |
| ·仿真实验 | 第123-125页 |
| ·低数据率ISAR 成像 | 第125-138页 |
| ·ISAR 回波模型及非理想运动补偿 | 第125-128页 |
| ·回波信号的压缩采样 | 第128-132页 |
| ·仿真实验 | 第132-138页 |
| ·本章小结 | 第138-140页 |
| 第六章 结论与展望 | 第140-144页 |
| ·论文工作总结 | 第140-142页 |
| ·下一步工作展望 | 第142-144页 |
| 致谢 | 第144-146页 |
| 参考文献 | 第146-162页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第162-163页 |
