第1章 概論 1．1 引言 1．2 研究進(jìn)展 1．2．1 超寬帶探地雷達(dá)的發(fā)展 1．2．2 超寬帶穿墻雷達(dá)的發(fā)展 1．2．3 壓縮感知超寬帶雷達(dá)成像技術(shù)的發(fā)展 1．3 本章小結(jié) 第2章 超寬帶雷達(dá)成像與壓縮感知基本理論 2．1 超寬帶雷達(dá)成像方法 2．1．1 BP成像算法 2．1．2 成像過程中的時延修正 2．2 壓縮感知基本理論 2．2．1 壓縮感知信號模型 2．2．2 壓縮感知問題的求解 2．3 本章小結(jié) 第3章 基于CS的探地雷達(dá)偏移成像算法 3．1 SFCW-GPR的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及工作原理 3．2 傳統(tǒng)SFCW-GPR后向投影偏移成像 3．2．1 后向投影偏移成像算法 3．2．2 后向投影偏移成像仿真結(jié)果 3．3 基于CS的SFCW-GPR偏移成像基本原理 3．3．1 基于CS的SFCW-GPR偏移成像模型 3．3．2 算法仿真與結(jié)果分析 3．4 強(qiáng)雜波環(huán)境下基于CS的SFCW-GPR偏移成像 3．4．1 非均勻采樣的SFCW-GPR壓縮感知成像模型 3．4．2 壓縮采樣子空間投影雜波抑制 3．4．3 實(shí)驗(yàn)仿真及結(jié)果分析 3．5 本章小結(jié) 第4章 貝葉斯CS的探地雷達(dá)偏移成像算法 4．1 BCS的基本原理 4．2 單任務(wù)貝葉斯壓縮感知（ST-BCS）重構(gòu)算法 4．2．1 分層BCS模型 4．2．2 ST-BCS成像實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 4．3 多任務(wù)貝葉斯壓縮感知（MT-BCS）重構(gòu)算法 4．3．1 MT-BCS模型 4．3．2 MT-BCS實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 4．4 本章小結(jié) 第5章 基于CS的探地雷達(dá)衍射層析成像算法 5．1 傳統(tǒng)雙站式DT成像算法 5．2 基于CS的雙站DT成像算法 5．2．1 DT成像與CS頻率測量 5．2．2 數(shù)值結(jié)果 5．3 傳統(tǒng)多站多視角式探地雷達(dá)DT成像算法 5．4 基于MT-BCS的多站多視角式DT成像算法 5．4．1 基于MT-BCS的DT成像方法 5．4．2 成像結(jié)果 5．5 本章小結(jié) 第6章 基于CS的穿墻雷達(dá)多徑效應(yīng)成像重建算法 6．1 基于CS的穿墻雷達(dá)成像算法 6．1．1 基于CS的穿墻雷達(dá)成像模型 6．1．2 算法仿真與結(jié)果分析 6．2 多徑效應(yīng)環(huán)境下的塊稀疏重建算法 6．2．1 塊稀疏信號分析 6．2．2 多徑傳輸模型 6．2．3 多徑場景中的塊稀疏重建算法 6．2．4 靜止目標(biāo)仿真模型及實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 6．2．5 運(yùn)動目標(biāo)仿真模型及實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 6．3 墻體參數(shù)模糊場景下的塊稀疏重建 6．3．1 墻體參數(shù)估計(jì)及成像模型 6．3．2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 6．4 本章小結(jié) 第7章 基于CS的多通道穿墻雷達(dá)成像算法 7．1 多極化穿墻雷達(dá)目標(biāo)回波信號模型 7．1．1 探測場景 7．1．2 測量數(shù)據(jù)的隨機(jī)降采樣處理 …… 第8章 基于CS的穿墻雷達(dá)stolt偏移成像算法 第9章 基于單比特壓縮感知的穿墻雷達(dá)成像算法 第10章 MIMO穿墻雷達(dá)塊稀疏成像方法 第11章 基于稀疏盲反卷積的穿墻雷達(dá)墻體參數(shù)估計(jì) 參考文獻(xiàn)