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基于压缩感知的混合源定位算法研究

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基于压缩感知的混合源定位算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-13页
第一章 绪论第13-18页
  1.1 研究背景及意义第13-15页
  1.2 国内外研究现状第15-16页
    1.2.1 基于特征子空间的远近场混合源定位算法研究现状第15-16页
    1.2.2 基于稀疏重构的远近场混合源定位算法研究现状第16页
  1.3 论文主要内容及章节安排第16-18页
第二章 远近场混合源定位模型及压缩感知理论第18-33页
  2.1 远近场混合源定位模型第18-21页
  2.2 压缩感知基本原理第21-25页
    2.2.1 压缩感知理论概述第21-22页
    2.2.2 精确稀疏重构的条件第22-23页
    2.2.3 凸优化稀疏重构算法第23-25页
  2.3 压缩感知应用于信源定位的合理性第25-26页
  2.4 远近场混合源定位代表性算法对比分析第26-31页
  2.5 本章小结第31-33页
第三章 改进的Two-stage MUSIC远近场混合源定位算法第33-42页
  3.1 概述第33页
  3.2 算法基本原理第33-36页
  3.3 算法仿真与分析第36-41页
  3.4 本章小结第41-42页
第四章 基于稀疏重构的远近场混合源定位算法研究第42-60页
  4.1 基于稀疏重构和协方差差分的远近场混合源定位算法第42-52页
    4.1.1 概述第42页
    4.1.2 算法基本原理第42-48页
    4.1.3 算法仿真与分析第48-52页
  4.2 基于三阶循环矩和稀疏重构的远近场混合源定位算法第52-59页
    4.2.1 概述第52-53页
    4.2.2 算法基本原理第53-56页
    4.2.3 算法仿真与分析第56-59页
  4.3 本章小结第59-60页
第五章 基于压缩感知的DOA估计工程应用研究第60-69页
  5.1 引言第60页
  5.2 研究目标第60页
  5.3 技术指标第60-61页
    5.3.1 主要功能第60页
    5.3.2 主要指标第60-61页
  5.4 方案设计第61-62页
  5.5 关键技术第62-65页
    5.5.1 数据压缩重构第62-65页
    5.5.2 DOA估计第65页
  5.6 仿真与结论第65-68页
  5.7 本章小结第68-69页
第六章 总结与展望第69-71页
  6.1 总结第69页
  6.2 展望第69-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-77页
攻读硕士学位期间取得的成果第77-78页

本篇论文共78页,点击这进入下载页面
 
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