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多波束成像声纳半圆阵列稀疏算法研究

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多波束成像声纳半圆阵列稀疏算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-7页
缩略词第13-14页
第一章 绪论第14-24页
    1.1 研究背景与意义第14-15页
    1.2 国内外成像声纳研究进展第15-18页
        1.2.1 合成孔径声纳第15-16页
        1.2.2 侧扫声纳第16-17页
        1.2.3 前视声纳第17-18页
    1.3 国内外阵列稀疏研究进展第18-22页
        1.3.1 确定性解析法第19页
        1.3.2 智能优化算法第19-21页
        1.3.3 凸优化算法第21-22页
    1.4 论文的主要研究内容第22-24页
第二章 多波束成像声纳系统简介及凸优化理论基础第24-31页
    2.1 引言第24页
    2.2 多波束成像声纳成像原理和系统组成第24-26页
        2.2.1 多波束成像声纳成像原理第24-25页
        2.2.2 多波束成像声纳系统组成第25-26页
    2.3 多波束成像声纳半圆阵模型第26-28页
    2.4 凸优化问题第28-30页
        2.4.1 凸优化导论第28-29页
        2.4.2 旁瓣峰值电平抑制第29-30页
    2.5 本章小结第30-31页
第三章 基于NIWO和凸优化混合算法的多波束半圆阵稀疏方法第31-47页
    3.1 引言第31-32页
    3.2 入侵杂草算法第32-35页
        3.2.1 标准入侵杂草算法基本原理第32-34页
        3.2.2 小生境入侵杂草算法基本原理第34-35页
    3.3 基于NIWO和凸优化的多波束半圆阵列稀疏方法第35-40页
        3.3.1 稀疏模型第35-37页
        3.3.2 算法流程第37-40页
    3.4 仿真与实测验证第40-45页
        3.4.1 仿真分析第41-43页
        3.4.2 实测数据验证第43-45页
    3.5 本章小结第45-47页
第四章 基于M-FOCUSS和凸优化的多波束半圆阵列稀疏方法第47-59页
    4.1 引言第47页
    4.2 压缩感知的基本理论第47-49页
    4.3 多测量向量问题建模及求解第49-51页
        4.3.1 多测量向量问题第49-50页
        4.3.2 M-FOCUSS算法第50-51页
    4.4 基于M-FOCUSS和凸优化的多波束半圆阵稀疏方法第51-57页
        4.4.1 稀疏阵综合问题模型第51页
        4.4.2 算法流程第51-54页
        4.4.3 仿真分析第54-56页
        4.4.4 实测数据验证第56-57页
    4.5 本章小结第57-59页
第五章 基于线搜索和FISTA的多波束半圆阵列稀疏方法第59-71页
    5.1 引言第59页
    5.2 线性回归和多任务学习模型第59-62页
        5.2.1 线性回归模型第59-60页
        5.2.2 多任务学习模型第60-62页
    5.3 线搜索和FISTA混合算法第62-63页
    5.4 基于线搜索和FISTA算法的多波束半圆阵列稀疏方法第63-70页
        5.4.1 稀疏阵综合问题模型第63-64页
        5.4.2 算法流程第61-67页
        5.4.3 仿真分析第67-69页
        5.4.4 实测数据验证第69-70页
    5.5 本章小结第70-71页
第六章 结束语第71-74页
    6.1 总结第71-72页
    6.2 展望第72-74页
参考文献第74-79页
致谢第79-80页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第80页

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