压缩感知SAR成像重构算法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·压缩感知重构算法国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·匹配追踪类算法 | 第12-13页 |
| ·凸优化算法 | 第13-14页 |
| ·平滑l_0范数优化算法 | 第14-15页 |
| ·压缩感知SAR国内外研究现状 | 第15-17页 |
| ·本文主要研究内容与结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 基于自适应滤波的随机梯度重构算法及改进 | 第19-35页 |
| ·压缩感知理论模型 | 第19-22页 |
| ·信号稀疏表示 | 第19页 |
| ·线性测量过程 | 第19-21页 |
| ·重构过程 | 第21-22页 |
| ·基于自适应滤波的l_0-LMS重构算法 | 第22-26页 |
| ·l_0-LMS稀疏系统辨识算法 | 第22-24页 |
| ·压缩感知与系统辨识对应关系 | 第24-26页 |
| ·改进l_0-LMS重构算法 | 第26-29页 |
| ·改进l_0范数近似表示 | 第26页 |
| ·改进零吸引强度 | 第26-28页 |
| ·改进l_0-LMS算法具体实现 | 第28-29页 |
| ·数值仿真 | 第29-34页 |
| ·稀疏信号归一化处理 | 第29-31页 |
| ·稀疏信号未归一化处理 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于平滑l_0范数重构算法及改进 | 第35-48页 |
| ·原始SL0算法 | 第35-37页 |
| ·OSL0算法原理及步骤 | 第35-37页 |
| ·OSL0参数说明 | 第37页 |
| ·改进修正牛顿SL0算法 | 第37-40页 |
| ·零空间SL0算法 | 第40-41页 |
| ·复数域重构算法 | 第41-43页 |
| ·分解形式复数域重构算法 | 第41-42页 |
| ·平滑l_0范数复数域重构 | 第42-43页 |
| ·数值仿真 | 第43-47页 |
| ·实数域数值仿真 | 第43-45页 |
| ·复数域数值仿真 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 压缩感知SAR成像 | 第48-63页 |
| ·距离向匹配滤波成像 | 第48-52页 |
| ·线性调频信号 | 第48-49页 |
| ·LFM信号匹配滤波 | 第49-50页 |
| ·距离向匹配滤波成像 | 第50-52页 |
| ·距离向压缩感知成像 | 第52-57页 |
| ·回波信号稀疏表示 | 第53-54页 |
| ·距离向压缩感知成像流程 | 第54-55页 |
| ·距离向压缩感知成像仿真 | 第55-57页 |
| ·SAR二维成像 | 第57-62页 |
| ·传统匹配滤波二维成像 | 第57-59页 |
| ·距离向压缩感知二维成像 | 第59页 |
| ·雷达二维成像仿真 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 总结与展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第69页 |
