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内容简介
前言
第1章 绪论
1.1 与水声相关的物理量及其计算
1.1.1 水声能量及其计算
1.1.2 参考声压和分贝及其计算
1.2 水下声速变化特性
1.3 水声信道中3种特殊传播模式
1.4 水声信道传播损失规律
1.5 声呐系统
1.5.1 声呐方程
1.5.2 声呐方程的检测阈值
1.5.3 噪声与混响环境下检测阈值的设置
本章小结
第2章 水声信道的基本物理特性
2.1 海面水声信号的传播特性
2.2 海底水声信号的传播特性
2.3 水声传播的多途效应
2.4 水声信道的选择性衰落
2.5 多途信道的系统函数
2.6 水声信号的匹配滤波处理
本章小结
第3章 范数约束与稀疏估计
3.1 近似范数约束项与稀疏估计代价函数
3.2 范数化的向量空间
3.3 范数约束项与稀疏估计代价函数设计
3.4 基于近似l0范数约束的稀疏估计算法
本章小结
第4章 稀疏水声信道的估计算法
4.1 稀疏水声信道的向量估计算法
4.1.1 问题描述
4.1.2 向量估计方法与信道估计目标函数
4.1.3 数值仿真分析
4.1.4 海试验证
4.2 稀疏水声信道的矩阵估计算法
4.2.1 问题描述
4.2.2 基于压缩感知的矩阵估计算法
4.2.3 数值仿真分析
4.2.4 海试验证
本章小结
第5章 压缩感知的稀疏化预处理
5.1 离散余弦变换
5.2 离散小波变换
5.3 6种多尺度几何分析
5.3.1 脊波（Ridgelet）变换
5.3.2 曲波（Curvelet）变换
5.3.3 轮廓波（Contourlet）变换
5.3.4 条带波（Bandelet）变换
5.3.5 楔波（Wedgelet）变换
5.3.6 小线（Beamlet）变换
5.4 稀疏表示
5.5 信号的低秩分析
本章小结
第6章 压缩感知理论
6.1 压缩感知简介
6.2 基本概念
6.2.1 基和框架H
6.2.2 低维信号模型
6.2.3 可压缩信号
6.2.4 子空间的有限并集
6.2.5 感知矩阵的有关概念
6.2.6 感知矩阵的构造
6.3 稀疏信号恢复算法
6.3.1 l1范数最小化算法
6.3.2 基追踪和基追踪降噪方法
6.4 信号恢复算法
6.5 6种典型的贪心算法
6.5.1 正则化正交匹配追踪
6.5.2 压缩采样匹配追踪
6.5.3 分段正交匹配追踪
6.5.4 子空间追踪
6.5.5 稀疏度自适应追踪
6.5.6 广义正交匹配追踪
本章小结
第7章 压缩感知应用
7.1 压缩感知在稀疏水声信道估计中的应用
7.2 水声信道的时延-多普勒双扩展模型探讨
7.3 水声双扩展信道估计研究概述及未来工作展望
7.4 压缩感知在水声数据遥测中的应用
7.5 压缩感知在变电站噪声源定位中的应用
7.5.1 变电站噪声源定位算法简介
7.5.2 基于压缩感知的合成孔径技术
参考文献
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