| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 目录 | 第11-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-30页 |
| 1.1 引言 | 第14-15页 |
| 1.2 研究背景 | 第15-28页 |
| 1.2.1 压缩感知简介 | 第15-19页 |
| 1.2.2 感知无线电简介 | 第19-25页 |
| 1.2.3 压缩感知技术在信号处理中的应用回顾与前瞻 | 第25-28页 |
| 1.3 论文主要工作以及创新 | 第28-29页 |
| 1.4 论文内容安排 | 第29-30页 |
| 第2章 压缩感知理论基础 | 第30-60页 |
| 2.1 矢量空间回顾 | 第30-33页 |
| 2.1.1 赋范矢量空间 | 第30-32页 |
| 2.1.2 基与模架 | 第32-33页 |
| 2.2 低维信号模型 | 第33-42页 |
| 2.2.1 稀疏模型 | 第34-37页 |
| 2.2.2 子空间的有限维集合 | 第37-39页 |
| 2.2.3 模拟信号的子空间集合模型 | 第39-40页 |
| 2.2.4 低秩矩阵模型 | 第40-41页 |
| 2.2.5 流形与参数模型 | 第41-42页 |
| 2.3 感知矩阵 | 第42-53页 |
| 2.3.1 零空间条件 | 第42-45页 |
| 2.3.2 约束等距条件(RIP) | 第45-50页 |
| 2.3.3 矩阵相关性 | 第50-52页 |
| 2.3.4 感知矩阵的构建 | 第52-53页 |
| 2.4 压缩感知恢复算法 | 第53-58页 |
| 2.4.1 e_1最小化恢复算法 | 第53-55页 |
| 2.4.2 贪婪(Greedy)算法 | 第55-57页 |
| 2.4.3 组合算法 | 第57-58页 |
| 2.5 本章小节 | 第58-59页 |
| 根据本章部分内容，所发表的相关论文 | 第59-60页 |
| 第3章 结构化贝叶斯压缩感知 | 第60-79页 |
| 3.1 引言 | 第60-61页 |
| 3.2 结构化稀疏信号模型 | 第61-63页 |
| 3.2.1 结构化稀疏信号 | 第61-62页 |
| 3.2.2 结构化RIP条件 | 第62-63页 |
| 3.3 基于双层二叉树结构先验的压缩感知恢复算法 | 第63-77页 |
| 3.3.1 贝叶斯压缩感知 | 第64-68页 |
| 3.3.2 块稀疏信号 | 第68-69页 |
| 3.3.3 块稀疏信号的先验模型 | 第69-74页 |
| 3.3.4 基于MCMC采样的贝叶斯推理 | 第74-77页 |
| 3.4 本章小节 | 第77-78页 |
| 根据本章部分内容，所发表的相关论文 | 第78-79页 |
| 第4章 双层二叉树贝叶斯压缩感知恢复算法的应用 | 第79-98页 |
| 4.1 引言 | 第79-80页 |
| 4.2 压缩感知采样器 | 第80-85页 |
| 4.2.1 模拟信息采样器(AIC) | 第80-82页 |
| 4.2.2 模拟信息采样器(AIC)系统仿真 | 第82-85页 |
| 4.3 基于块结构稀疏恢复算法的应用 | 第85-97页 |
| 4.3.1 实验设置 | 第86-88页 |
| 4.3.2 基本实验 | 第88-90页 |
| 4.3.3 恢复算法性能指标对比 | 第90-92页 |
| 4.3.4 恢复算法对噪声的鲁棒性 | 第92-94页 |
| 4.3.5 二维块稀疏图像信号实验 | 第94-97页 |
| 4.4 本章小节 | 第97页 |
| 根据本章部分内容，所发表的扣关论文 | 第97-98页 |
| 第5章 基于贝叶斯压缩感知的多用户协作频谱检测 | 第98-115页 |
| 5.1 引言 | 第98页 |
| 5.2 协作频谱检测总体框架 | 第98-101页 |
| 5.3 分层的多任务贝叶斯压缩感知模型 | 第101-107页 |
| 5.3.1 贝叶斯回归方程 | 第101-104页 |
| 5.3.2 经验的贝叶斯估计 | 第104-107页 |
| 5.4 多用户协作频谱检测实验 | 第107-114页 |
| 5.4.1 场景相似度对实验结果的影响 | 第108-113页 |
| 5.4.2 压缩采样率对实验结果的影响 | 第113-114页 |
| 5.5 本章小节 | 第114页 |
| 根据本章相关内容，所发表的相关论文 | 第114-115页 |
| 第6章 总结与展望 | 第115-118页 |
| 6.1 工作总结 | 第115-116页 |
| 6.2 进一步的工作 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-132页 |
| 攻读博士学位期间发表的相关论文 | 第132-133页 |
| 致谢 | 第133-134页 |