基于压缩感知理论的DOA估计方法研究

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基于压缩感知理论的DOA估计方法研究

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基于压缩感知理论的DOA估计方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-16页
1.1 论文的研究背景及意义	第10-11页
1.2 传统DOA估计理论的发展及研究现状	第11页
1.3 压缩感知DOA估计理论的发展及研究现状	第11-13页
1.4 论文研究内容及结构	第13-16页
第2章基于压缩感知的空间谱估计理论	第16-28页
2.1 概述	第16页
2.2 空间谱估计模型	第16-20页
2.2.1 信号模型建立满足条件	第16-17页
2.2.2 阵列接收模型的建立	第17-18页
2.2.3 窄带信号模型	第18-19页
2.2.4 宽带信号模型	第19页
2.2.5 信号相关性模型及环境噪声模型	第19-20页
2.3 压缩感知理论	第20-23页
2.3.1 信号的稀疏变换	第20-21页
2.3.2 观测矩阵的构造	第21-22页
2.3.3 稀疏重构方法	第22-23页
2.4 基于CS理论的空间谱估计模型	第23-24页
2.5 CS理论在空间谱估计中的适用性	第24-27页
2.5.1 有限等距条件	第24-25页
2.5.2 Spark约束条件	第25-26页
2.5.3 相关性条件	第26-27页
2.6 本章小结	第27-28页
第3章基于压缩感知的窄带信号DOA估计	第28-44页
3.1 概述	第28页
3.2 子空间类窄带信号DOA估计方法	第28-30页
3.2.1 多重信号分类法	第28-29页
3.2.2 修正MUSIC算法	第29-30页
3.3 l_1-SVD算法	第30-31页
3.4 贪婪算法	第31-33页
3.4.1 单快拍OMP算法	第31-32页
3.4.2 多快拍OMP算法	第32-33页
3.5 稀疏贝叶斯学习算法	第33-34页
3.6 空域网格多级搜索方法	第34-36页
3.7 窄带信号CS-DOA估计算法仿真分析	第36-42页
3.8 本章小结	第42-44页
第4章基于压缩感知的宽带信号DOA估计	第44-62页
4.1 概述	第44页
4.2 宽带信号子空间类DOA估计方法	第44-46页
4.2.1 非相干子空间处理算法	第44-45页
4.2.2 相干子空间处理算法	第45-46页
4.3 频域切片算法	第46-49页
4.3.1 多字典频域切片算法	第46-48页
4.3.2 共用字典频域切片算法	第48-49页
4.4 频域聚焦算法	第49-51页
4.5 空域切片算法	第51-52页
4.6 宽带信号CS-DOA估计算法仿真分析	第52-60页
4.7 本章小结	第60-62页
第5章基于压缩感知理论DOA估计算法实验验证	第62-72页
5.1 概述	第62页
5.2 水池实验	第62-68页
5.2.1 窄带信号水池实验DOA估计	第63-65页
5.2.2 宽带信号水池实验DOA估计	第65-68页
5.3 湖试实验	第68-71页
5.4 本章小结	第71-72页
结论	第72-74页
参考文献	第74-78页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第78-80页
致谢	第80-81页
附录	第81页

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