| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 基于压缩感知的 DOA 估计发展现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 贝叶斯压缩感知 | 第14-31页 |
| 2.1 压缩感知理论 | 第14-17页 |
| 2.1.1 信号的稀疏表示 | 第14-15页 |
| 2.1.2 观测矩阵 | 第15-16页 |
| 2.1.3 重构算法 | 第16-17页 |
| 2.2 贝叶斯压缩感知 | 第17-24页 |
| 2.2.1 贝叶斯压缩感知原理 | 第17-21页 |
| 2.2.2 稀疏贝叶斯模型的快速算法 | 第21-24页 |
| 2.3 多任务贝叶斯压缩感知 | 第24-30页 |
| 2.3.1 多任务贝叶斯压缩感知原理 | 第24-27页 |
| 2.3.2 修正模型 | 第27-30页 |
| 2.4 本章小节 | 第30-31页 |
| 第3章 基于贝叶斯压缩感知的 DOA 估计 | 第31-47页 |
| 3.1 阵列信号模型 | 第31-32页 |
| 3.2 基于贝叶斯压缩感知的 DOA 估计算法 | 第32-40页 |
| 3.2.1 观测模型 | 第32-35页 |
| 3.2.2 基于 BCS 的 DOA 估计 | 第35-36页 |
| 3.2.3 基于 BCS 的 DOA 估计性能分析 | 第36-40页 |
| 3.3 算法性能仿真比较 | 第40-46页 |
| 3.3.1 MUSIC 算法 | 第40-41页 |
| 3.3.2 OMP 算法 | 第41-42页 |
| 3.3.3 性能仿真比较 | 第42-46页 |
| 3.4 本章小节 | 第46-47页 |
| 第4章 基于改进算法的 DOA 估计 | 第47-65页 |
| 4.1 基于等正弦网格划分的改进算法 | 第47-55页 |
| 4.1.1 算法原理 | 第47-51页 |
| 4.1.2 算法仿真分析 | 第51-55页 |
| 4.2 基于 LAPLACE 先验的 BCS-DOA 估计 | 第55-64页 |
| 4.2.1 单任务算法原理 | 第55-59页 |
| 4.2.2 多任务算法原理 | 第59-60页 |
| 4.2.3 算法仿真分析 | 第60-64页 |
| 4.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |