| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 压缩感知研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 压缩感知雷达研究现状 | 第12页 |
| 1.3 主要工作及研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 压缩感知理论基础 | 第14-22页 |
| 2.1 压缩感知理论简介 | 第14-15页 |
| 2.2 压缩感知理论的主要研究内容 | 第15-21页 |
| 2.2.1 信号的稀疏表示 | 第15-16页 |
| 2.2.2 观测矩阵的设计 | 第16-19页 |
| 2.2.3 信号的重构算法 | 第19-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 模拟信息转换 | 第22-33页 |
| 3.1 压缩采样方法 | 第22-23页 |
| 3.2 模拟信息转换基本原理 | 第23-25页 |
| 3.3 模拟信息转换器的硬件结构 | 第25-27页 |
| 3.4 模拟信息转换仿真 | 第27-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 距离向雷达脉冲压缩原理 | 第33-37页 |
| 4.1 线性调频信号的脉冲压缩模型 | 第33-36页 |
| 4.1.1 线性调频信号 | 第33-34页 |
| 4.1.2 LFM信号脉冲压缩原理 | 第34-35页 |
| 4.1.3 匹配滤波模型 | 第35-36页 |
| 4.2 本章小结 | 第36-37页 |
| 第5章 基于压缩感知的雷达回波信号处理技术 | 第37-64页 |
| 5.1 压缩感知距离压缩算法 | 第38-55页 |
| 5.1.1 一维距离向压缩原理 | 第39-44页 |
| 5.1.2 一维距离向压缩感知仿真 | 第44-55页 |
| 5.2 基于LMS算法的方位向信息获取 | 第55-58页 |
| 5.3 基于压缩感知的协作MIMO雷达模型 | 第58-62页 |
| 5.3.1 协作MIMO雷达成像原理 | 第58-61页 |
| 5.3.2 基于压缩感知的协作MIMO雷达收发模型 | 第61-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 结论 | 第64-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读学位期间参加科研项目情况 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 作者简介 | 第73页 |