| 英文部分 | 第5-125页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| Chapter 1 Introduction | 第13-26页 |
| 1.1 Background and Motivation | 第13-17页 |
| 1.1.1 Background | 第13-15页 |
| 1.1.2 Problem Statement and Motivation | 第15-17页 |
| 1.2 Review of Source Localization | 第17-19页 |
| 1.3 Review of Compressive Sensing (CS) | 第19-21页 |
| 1.4 Review of Ground Penetrating Radar (GPR) | 第21-22页 |
| 1.5 Main Contributions | 第22-24页 |
| 1.6 Organization | 第24-26页 |
| Chapter 2 Modeling and Localizing Near-field Sources | 第26-48页 |
| 2.1 Far-field Signal Model and the Corresponding Localization Methods | 第26-33页 |
| 2.1.1 Far-field Source Model | 第26-28页 |
| 2.1.2 Far-field Source localization | 第28-33页 |
| 2.2 Near-field Source Model | 第33-35页 |
| 2.3 Second-order Statistics Methods | 第35-40页 |
| 2.3.1 2D LP Estimator | 第35-36页 |
| 2.3.2 2D MUSIC | 第36-37页 |
| 2.3.3 Modified 2D MUSIC | 第37-40页 |
| 2.4 High-order Cumulant Methods | 第40-45页 |
| 2.4.1 High-order Cumulant | 第40-42页 |
| 2.4.2 ESPRIT-like Based On High-order Cumulant | 第42-43页 |
| 2.4.3 Modified 2D MUSIC based on High-Order Cumulant | 第43-45页 |
| 2.5 CRB | 第45-46页 |
| 2.6 Conclusion | 第46-48页 |
| Chapter 3 Proposed High-order Methods for Near-fieldSource Localization | 第48-75页 |
| 3.1 Introduction | 第48页 |
| 3.2 Mix-order MUSIC for Near-field Source Localization | 第48-50页 |
| 3.3 Proposed Low-Complexity MUSIC (LCM) | 第50-60页 |
| 3.3.1 Signal Model | 第50-51页 |
| 3.3.2 DOA Estimation | 第51-54页 |
| 3.3.3 Range Estimation | 第54-58页 |
| 3.3.4 Simulation | 第58-60页 |
| 3.4 Proposed Propagator-based Method | 第60-67页 |
| 3.4.1 DOA Estimation | 第63-64页 |
| 3.4.2 Range Estimation | 第64-65页 |
| 3.4.3 Simulation | 第65-67页 |
| 3.5 Proposed Aperture-Expanded MUSIC (AEM) | 第67-73页 |
| 3.5.1 DOA Estimation | 第68-70页 |
| 3.5.2 Range Estimation | 第70-71页 |
| 3.5.3 Simulations | 第71-73页 |
| 3.6 Conclusion | 第73-75页 |
| Chapter 4 Joint DOA and Range Estimation based onCompressive Sensing | 第75-92页 |
| 4.1 Introduction | 第75-79页 |
| 4.1.1 Orthogonal Matching Pursuit (OMP) | 第75-76页 |
| 4.1.2 l_p∈(0,1]Norm | 第76-79页 |
| 4.2 Far-field Source Localization based on Compressive Sensing | 第79-81页 |
| 4.2.1 l_1Norm Optimization | 第79-80页 |
| 4.2.2 l_1-SVD | 第80-81页 |
| 4.3 Proposed CS-based Algorithm for Near-field Source Localization | 第81-86页 |
| 4.3.1 Estimation of Parameter Φ_k | 第81-83页 |
| 4.3.2 Estimation of Parameter ω_k | 第83-85页 |
| 4.3.3 Parameter Pairing | 第85-86页 |
| 4.4 Simulation | 第86-91页 |
| 4.5 Conclusion | 第91-92页 |
| Chapter 5 GPR Applications in Low-SNR Scenario | 第92-108页 |
| 5.1 Introduction and Signal Model | 第92-95页 |
| 5.2 Subspace-based Methods with SSP for TDE | 第95-97页 |
| 5.3 Proposed Algorithm for Time-delay Estimation in Low SNR | 第97-99页 |
| 5.3.1 Signal Enhancement | 第97-98页 |
| 5.3.2 Compressive Sensing for TDE | 第98-99页 |
| 5.4 Simulation and Experiment | 第99-106页 |
| 5.4.1 Simulation | 第99-103页 |
| 5.4.2 Experiment | 第103-106页 |
| 5.5 Conclusion | 第106-108页 |
| Chapter 6 Conclusion and Future Work | 第108-112页 |
| 6.1 Conclusion | 第108-110页 |
| 6.2 Future work | 第110-112页 |
| Bibliography | 第112-122页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第122-124页 |
| 致谢 | 第124-125页 |
| 中文部分 | 第125-215页 |
| 摘要 | 第126-128页 |
| Abstract | 第128-134页 |
| 第一章 绪论 | 第134-145页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第134-137页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第134-136页 |
| 1.1.2 问题描述及研究意义 | 第136-137页 |
| 1.2 信号源定位的发展概述 | 第137-139页 |
| 1.3 压缩感知（CS）的发展概述 | 第139-141页 |
| 1.4 探地雷达的发展概述 | 第141-142页 |
| 1.5 论文的主要工作 | 第142-143页 |
| 1.6 论文的结构安排 | 第143-145页 |
| 第二章 近场信号源模型及定位方法 | 第145-157页 |
| 2.1 远场信号源模型及定位方法 | 第145-148页 |
| 2.1.1 远场信号源模型 | 第145-146页 |
| 2.1.2 远场信号源定位方法 | 第146-148页 |
| 2.2 近场信号源模型 | 第148-150页 |
| 2.3 基于二阶统计量的方法 | 第150-152页 |
| 2.3.1 二维LP算法 | 第150-151页 |
| 2.3.2 二维MUSIC算法 | 第151-152页 |
| 2.3.3 改进型二维MUSIC算法 | 第152页 |
| 2.4 基于高阶累积量的方法 | 第152-155页 |
| 2.4.1 高阶累积量 | 第153页 |
| 2.4.2 基于高阶累积量的ESPRIT-like算法 | 第153-154页 |
| 2.4.3 基于高阶累积量的改进型二维MUSIC算法 | 第154-155页 |
| 2.5 CRB | 第155-156页 |
| 2.6 本章小结 | 第156-157页 |
| 第三章 基于高阶累积量的近场信号源定位方法 | 第157-176页 |
| 3.1 引言 | 第157页 |
| 3.2 现有算法回顾 | 第157-158页 |
| 3.3 低复杂度MUSIC算法（Low-Complexity MUSIC，LCM） | 第158-167页 |
| 3.3.1 信号模型 | 第158-159页 |
| 3.3.2 波达方向估计 | 第159-160页 |
| 3.3.3 距离估计 | 第160-163页 |
| 3.3.4 仿真实验 | 第163-167页 |
| 3.4 基于传播算子的算法 | 第167-171页 |
| 3.4.1 波达方向估计 | 第167-169页 |
| 3.4.2 距离估计 | 第169-170页 |
| 3.4.3 仿真实验 | 第170-171页 |
| 3.5 扩展阵列孔径的MUSIC算法（Aperture-Expanded MUSIC，AEM） | 第171-175页 |
| 3.5.1 波达方向估计 | 第172-173页 |
| 3.5.2 距离估计 | 第173-174页 |
| 3.5.3 仿真实验 | 第174-175页 |
| 3.6 本章小结 | 第175-176页 |
| 第四章 基于压缩感知的波达方向和距离联合估计算法 | 第176-189页 |
| 4.1 引言 | 第176-179页 |
| 4.1.1 正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit，OMP）算法 | 第177页 |
| 4.1.2 l_p∈(0,1]范数法 | 第177-179页 |
| 4.2 现有算法回顾 | 第179-180页 |
| 4.2.1 l_1范数法 | 第179-180页 |
| 4.2.2 l_1-SVD | 第180页 |
| 4.3 基于压缩感知的近场信号源定位 | 第180-184页 |
| 4.3.1 估计参数Φ_k | 第181-182页 |
| 4.3.2 估计参数ω_k | 第182-183页 |
| 4.3.3 参数配对 | 第183-184页 |
| 4.4 仿真实验 | 第184-187页 |
| 4.5 本章小结 | 第187-189页 |
| 第五章 探地雷达在低信噪比环境下的应用 | 第189-200页 |
| 5.1 引言及信号模型 | 第189-191页 |
| 5.2 现有算法回顾 | 第191-192页 |
| 5.3 低信噪比下的时延估计 | 第192-194页 |
| 5.3.1 信号增强技术 | 第192-193页 |
| 5.3.2 基于压缩感知的时延估计 | 第193-194页 |
| 5.4 仿真实验 | 第194-199页 |
| 5.4.1 计算机仿真 | 第194-198页 |
| 5.4.2 实验 | 第198-199页 |
| 5.5 本章小结 | 第199-200页 |
| 第六章 总结与展望 | 第200-202页 |
| 6.1 总结 | 第200-201页 |
| 6.2 未来展望 | 第201-202页 |
| 参考文献 | 第202-212页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第212-214页 |
| 致谢 | 第214-215页 |
| 附件 | 第215页 |
