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基于信号稀疏表示的雷达成像方法研究

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基于信号稀疏表示的雷达成像方法研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-7页
1 绪论第7-13页
  1.1 背景简述及研究意义第7-8页
  1.2 研究历史及国内外研究现状第8-11页
    1.2.1 雷达高分辨成像演化第8-9页
    1.2.2 基于信号稀疏表示的雷达成像发展第9-11页
  1.3 本文的结构安排第11-13页
2 雷达信号稀疏表示理论第13-20页
  2.1 引言第13页
  2.2 信号稀疏表示基础及应用第13-16页
    2.2.1 稀疏信号基础第13-14页
    2.2.2 压缩感知技术应用第14-16页
  2.3 高频区雷达目标几何绕射理论第16-19页
    2.3.1 高频区雷达目标散射中心特性第16-17页
    2.3.2 散射中心模型建立第17-19页
  2.4 本章小结第19-20页
3 基于方差成分扩张压缩(ExCoV)的多雷达数据融合成像第20-48页
  3.1 引言第20页
  3.2 基于方差成分扩张压缩(ExCoV)算法原理第20-27页
    3.2.1 概率模型第21页
    3.2.2 ExCoV算法过程第21-27页
  3.3 GTD建模下同视角多频带数据融合成像第27-36页
    3.3.1 一维雷达信号稀疏表示模型第27-28页
    3.3.2 基于ExCoV的同视角多频带数据融合第28-30页
    3.3.3 仿真算例第30-36页
  3.4 GTD建模下多视角多频带数据融合成像第36-47页
    3.4.1 二维雷达信号稀疏表示模型第36-37页
    3.4.2 基于ExCoV的多视角多频带数据融合第37-39页
    3.4.3 仿真算例第39-47页
  3.5 本章小结第47-48页
4 基于张量方法的三维雷达成像第48-71页
  4.1 引言第48页
  4.2 三维雷达成像基本原理第48-58页
    4.2.1 三维雷达成像场景及信号形式第48-51页
    4.2.2 三维雷达回波稀疏表示模型第51-53页
    4.2.3 矢量化压缩感知OMP三维成像原理第53-54页
    4.2.4 仿真算例第54-58页
  4.3 基于张量方法MD-NSLO的三维成像方法第58-68页
    4.3.1 张量信号处理基础第58-59页
    4.3.2 MD-NSLO算法基本原理第59-61页
    4.3.3 仿真算例第61-68页
  4.4 基于张量方法MD-NSL0和矢量化压缩感知OMP的性能分析第68-70页
    4.4.1 性能分析第68页
    4.4.2 仿真算例第68-70页
  4.5 本章小结第70-71页
5 总结第71-73页
  5.1 本文的主要工作第71页
  5.2 对下一步工作展望第71-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-77页
附录第77页

本篇论文共77页,点击这进入下载页面
 
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