稀疏贝叶斯学习理论及其在水声阵列信号处理中的应用

声明

摘要

第1章绪论

1．1研究背景及意义

1．2压缩感知及稀疏重构算法国内外研究现状

1．2．1压缩感知及稀疏重构算法国外研究现状

1．2．2压缩感知及稀疏重构算法国内研究现状

1．3．1阵列信号处理国外研究现状

1．3．2阵列信号处理国内研究现状

1．4本文主要内容和章节安排

第2章稀疏贝叶斯学习理论

2．1压缩感知采样与奈奎斯特采样的差异

2．1．1压缩感知理论数学模型

2．1．2压缩感知基本问题

2．2l1范数正则化方法

2．3稀疏贝叶斯学习理论

2．3．1贝叶斯定理

2．3．2稀疏贝叶斯学习算法

2．4稀疏重构算法的性能仿真研究

2．5本章小结

第3章稀疏贝叶斯学习在水声阵列信号处理应用

3．1水声阵列信号处理数学模型

3．1．1基于声压传感器的阵列信号处理模型

3．1．2基于矢量传感器的阵列信号处理模型

3．2窄带信号的DOA估计模型

3．2．1基于常规波束形成算法的DOA估计

3．2．2基于稀疏贝叶斯学习理论的DoA估计

3．3宽带信号的DOA估计模型

3．4信号DOA估计仿真研究

3．4．1声压信号DOA估计仿真研究

3．4．2矢量信号DOA估计仿真研究

3．5本章小结

第4章试验数据处理

4．1宽带矢量信号试验数据处理

4．2水池声呐成像试验数据处理

4．2．1处理水池声呐成像数据基本理论

4．2．2水池声呐成像试验数据处理

4．3本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢