论文目录 | |
摘要 | 第1-6页 |
abstract | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第11-18页 |
1.1 研究背景 | 第11-12页 |
1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
1.2.1 外辐射源雷达研究综述 | 第12-14页 |
1.2.2 压缩感知在外辐射源雷达稀疏成像中的应用 | 第14-15页 |
1.2.3 OFF-GRID问题研究现状 | 第15-16页 |
1.3 本论文的结构安排 | 第16-18页 |
第二章 分布式外辐射源雷达成像理论研究 | 第18-33页 |
2.1 引言 | 第18页 |
2.2 分布式外辐射源雷达成像模型 | 第18-25页 |
2.2.1 分布式外辐射源雷达成像模型建立 | 第18-22页 |
2.2.2 空间谱特性分析 | 第22-25页 |
2.3 基于压缩感知的分布式外辐射源雷达成像 | 第25-29页 |
2.3.1 CS理论 | 第25-28页 |
2.3.2 CS理论在多发多收体制分布式外辐射源雷达成像中的应用 | 第28-29页 |
2.4 稀疏重构算法 | 第29-32页 |
2.4.1 贪婪算法 | 第30页 |
2.4.2 凸优化算法 | 第30-31页 |
2.4.3 非凸优化算法 | 第31页 |
2.4.4 统计优化算法 | 第31-32页 |
2.5 本章小结 | 第32-33页 |
第三章 基于多测量矢量模型的分布式外辐射源雷达成像 | 第33-53页 |
3.1 引言 | 第33页 |
3.2 基于MMV的分布式外辐射源雷达成像模型 | 第33-36页 |
3.2.1 多测量矢量模型 | 第33-35页 |
3.2.2 基于MMV的分布式外辐射源雷达成像模型 | 第35-36页 |
3.3 基于截断奇异值分解SBL和 MMV的分布式外辐射源雷达成像 | 第36-45页 |
3.3.1 基于贝叶斯框架的稀疏重构模型 | 第36-39页 |
3.3.2 截断奇异值分解 | 第39-42页 |
3.3.3 基于截断奇异值分解的SBL算法 | 第42-45页 |
3.4 仿真验证与分析 | 第45-52页 |
3.4.1 不同模型成像对比 | 第47-49页 |
3.4.2 SBL算法和本文所提算法的成像对比 | 第49-51页 |
3.4.3 不同稀疏度的成像误差 | 第51-52页 |
3.5 本章小结 | 第52-53页 |
第四章 基于OFF-GRID模型的分布式外辐射源雷达成像 | 第53-71页 |
4.1 引言 | 第53页 |
4.2 OFF-GRID成像问题分析 | 第53-58页 |
4.3 OFF-GRID稀疏表示模型 | 第58-60页 |
4.4 基于LS-MOMP算法的分布式外辐射源雷达OFF-GRID模型成像 | 第60-64页 |
4.4.1 MOMP算法 | 第60-62页 |
4.4.2 基于LS-MOMP算法的OFF-GRID模型成像 | 第62-64页 |
4.5 仿真验证与分析 | 第64-70页 |
4.5.1 不同信噪比的成像对比 | 第61-68页 |
4.5.2 不同扰动值的成像对比 | 第68-69页 |
4.5.3 不同网格间距的重构误差 | 第69-70页 |
4.6 本章小结 | 第70-71页 |
第五章 基于无网格压缩感知的分布式外辐射源雷达成像 | 第71-88页 |
5.1 引言 | 第71页 |
5.2 原子范数理论 | 第71-73页 |
5.3 基于Grid-Less的信号稀疏重构 | 第73-77页 |
5.3.1 原子范数最小化 | 第73-74页 |
5.3.2 对偶多项式及其性质 | 第74-76页 |
5.3.3 原子范数去噪 | 第76-77页 |
5.4 基于Grid-Less的分布式外辐射源雷达成像 | 第77-81页 |
5.4.1 基于Grid-Less的分布式外辐射源雷达成像模型 | 第77-78页 |
5.4.2 基于ADMM的原始问题求解 | 第78-81页 |
5.5 仿真验证与分析 | 第81-86页 |
5.5.1 基于Grid-Less的一维信号重构 | 第82-83页 |
5.5.2 不同信噪比的成像对比 | 第83-85页 |
5.5.3 不同扰动值的成像对比 | 第85-86页 |
5.5.4 不同快拍数的成像误差 | 第86页 |
5.6 本章小结 | 第86-88页 |
第六章 全文总结与展望 | 第88-90页 |
6.1 全文总结 | 第88-89页 |
6.2 后续工作展望 | 第89-90页 |
致谢 | 第90-91页 |
参考文献 | 第91-96页 |
攻读硕士学位期间取得的成果 | 第96页 |