基于压缩感知的高分辨DOA估计
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究历程及现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 阵列信号DOA估计算法研究历程及现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 压缩感知理论研究历程及现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 压缩感知理论在DOA估计中的发展现状 | 第15-16页 |
| 1.3 论文的主要研究工作及内容安排 | 第16-18页 |
| 第2章 阵列信号DOA估计的基本原理和方法 | 第18-41页 |
| 2.1 DOA估计的概念 | 第18-24页 |
| 2.2 DOA估计模型 | 第24-30页 |
| 2.3 基于波束形成的DOA估计 | 第30-33页 |
| 2.3.1 常规波束形成方法 | 第30-31页 |
| 2.3.2 最小方差波束形成方法 | 第31-33页 |
| 2.4 MUSIC算法 | 第33-35页 |
| 2.5 各类传统DOA估计算法性能分析与对比 | 第35-39页 |
| 2.6 本章小结 | 第39-41页 |
| 第3章 压缩感知理论的原理和方法 | 第41-49页 |
| 3.1 压缩感知概念 | 第41-42页 |
| 3.2 压缩感知原理 | 第42-48页 |
| 3.2.1 压缩感知理论框架 | 第42-43页 |
| 3.2.2 信号的稀疏表示 | 第43-44页 |
| 3.2.3 观测矩阵的设计 | 第44-47页 |
| 3.2.4 重构算法的设计 | 第47页 |
| 3.2.5 重构算法的设计 | 第47-48页 |
| 3.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于压缩感知的DOA估计 | 第49-61页 |
| 4.1 时域稀疏采样DOA估计 | 第49-50页 |
| 4.2 空域稀疏采样DOA估计 | 第50-54页 |
| 4.2.1 空域稀疏表示 | 第50-51页 |
| 4.2.2 观测矩阵设计 | 第51-52页 |
| 4.2.3 方向矢量重构 | 第52-54页 |
| 4.3 算法性能分析 | 第54-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
