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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--稀疏信号重构算法及在雷达成像中的应用研究
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稀疏信号重构算法及在雷达成像中的应用研究
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第15-24页
    1.1 课题研究背景及意义第15-16页
    1.2 国内外研究现状第16-21页
        1.2.1 稀疏信号重构算法研究进展第16-19页
        1.2.2 基于稀疏信号重构算法雷达成像研究进展第19-21页
    1.3 本文主要研究工作第21-24页
第二章 稀疏信号重构算法第24-41页
    2.1 引言第24页
    2.2 压缩感知理论第24-27页
        2.2.1 范数基础第24-26页
        2.2.2 压缩感知模型第26页
        2.2.3 测量矩阵设计第26-27页
    2.3 稀疏信号重构算法第27-30页
        2.3.1 正交匹配追踪算法第27页
        2.3.2 基追踪算法第27-28页
        2.3.3 平滑L0范数稀疏重构算法第28-29页
        2.3.4 贝叶斯稀疏重构算法第29-30页
    2.4 负指数函数平滑L0范数稀疏信号重构算法第30-37页
        2.4.1 算法介绍第30-34页
        2.4.2 仿真结果及分析第34-37页
    2.5 改进平滑L0范数块稀疏信号重构算法第37-40页
        2.5.1 块稀疏信号介绍第37页
        2.5.2 改进平滑L0范数块稀疏信号重构算法第37-38页
        2.5.3 仿真结果及分析第38-40页
    2.6 本章小结第40-41页
第三章 基于稀疏信号重构的高分辨率ISAR成像算法第41-57页
    3.1 引言第41页
    3.2 基于迭代参数优化贝叶斯ISAR成像算法第41-50页
        3.2.1 ISAR稀疏成像模型第42-43页
        3.2.2 迭代参数优化贝叶斯稀疏重构算法第43-44页
        3.2.3 仿真结果及分析第44-50页
    3.3 改进平滑L0范数ISAR成像算法第50-56页
        3.3.1 基于改进平滑L0范数重构ISAR成像算法第50-51页
        3.3.2 仿真结果及分析第51-56页
    3.4 本章小结第56-57页
第四章 基于多维稀疏信号重构的ISAR成像算法第57-66页
    4.1 引言第57页
    4.2 基于二维稀疏信号重构ISAR成像第57-61页
        4.2.1 二维ISAR成像联合稀疏模型第57-58页
        4.2.2 二维稀疏信号重构ISAR成像算法第58-59页
        4.2.3 仿真结果及分析第59-61页
    4.3 基于三维稀疏信号重构算法的ISAR成像第61-65页
        4.3.1 ISAR三维稀疏成像模型第61-62页
        4.3.2 三维稀疏信号重构ISAR成像算法第62-64页
        4.3.3 仿真结果及分析第64-65页
    4.4 本章小结第65-66页
第五章 基于块稀疏信号重构的ISAR成像算法第66-81页
    5.1 引言第66页
    5.2 基于迭代加权Lp范数的块稀疏重构ISAR成像算法第66-74页
        5.2.1 迭代加权Lp范数块稀疏信号重构算法第67-69页
        5.2.2 仿真结果及分析第69-74页
    5.3 MMV模型块稀疏信号重构ISAR成像第74-80页
        5.3.1 基于MMV模型ISAR成像第74-75页
        5.3.2 多测量向量块稀疏平滑L0范数稀疏重构成像算法第75-77页
        5.3.3 仿真结果及分析第77-80页
    5.4 本章小结第80-81页
第六章 基于稀疏信号重构MIMO雷达成像算法第81-91页
    6.1 引言第81页
    6.2 MIMO雷达信号模型第81-83页
    6.3 基于修正牛顿下降法的平滑L0范数MIMO雷达成像算法第83-90页
        6.3.1 修正牛顿下降MIMO雷达成像算法第83-85页
        6.3.2 对角加载算法第85-86页
        6.3.3 奇异值分解算法第86-87页
        6.3.4 仿真结果及分析第87-90页
    6.4 本章小结第90-91页
全文总结与展望第91-93页
参考文献第93-102页
致谢第102-103页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第103页

 
 
论文编号BS3981999,这篇论文共103
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