| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第17-28页 |
| 1.1 航空武器数据链阵列抗干扰技术研究背景及意义 | 第17-18页 |
| 1.2 航空武器数据链抗干扰技术研究历史与现状 | 第18-24页 |
| 1.2.1 国内外航空武器数据链简介 | 第18-19页 |
| 1.2.2 航空武器数据链传统抗干扰措施 | 第19-21页 |
| 1.2.3 DOA估计技术 | 第21-23页 |
| 1.2.4 稳健自适应波束形成技术 | 第23-24页 |
| 1.3 论文的创新点与内容安排 | 第24-28页 |
| 1.3.1 创新点 | 第24-25页 |
| 1.3.2 内容安排 | 第25-28页 |
| 第二章 阵列信号处理基础 | 第28-39页 |
| 2.1 阵列信号处理的主要假设 | 第28页 |
| 2.2 阵列信号处理数学模型 | 第28-33页 |
| 2.2.1 信号模型 | 第28-29页 |
| 2.2.2 航空武器常用天线阵模型 | 第29-32页 |
| 2.2.3 协方差矩阵特征分解 | 第32-33页 |
| 2.3 经典DOA估计技术 | 第33-36页 |
| 2.3.1 Capon算法 | 第33页 |
| 2.3.2 MUSIC算法 | 第33-34页 |
| 2.3.3 PM算法 | 第34-35页 |
| 2.3.4 ESPRIT算法 | 第35-36页 |
| 2.4 经典自适应波束形成技术 | 第36-37页 |
| 2.4.1 MVDR波束形成器 | 第36-37页 |
| 2.4.2 LCMV波束形成器 | 第37页 |
| 2.5 非圆信号数学模型 | 第37-38页 |
| 2.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 非圆信号DOA估计 | 第39-74页 |
| 3.1 引言 | 第39页 |
| 3.2 基于降维NC-Capon的非圆信号DOA估计算法 | 第39-52页 |
| 3.2.1 信号模型 | 第39-40页 |
| 3.2.2 数据扩展 | 第40-41页 |
| 3.2.3 二维NC-Capon算法 | 第41页 |
| 3.2.4 降维NC-Capon算法 | 第41-43页 |
| 3.2.5 降维NC-Capon算法DOA估计性能分析 | 第43-48页 |
| 3.2.6 仿真结果 | 第48-52页 |
| 3.3 基于降维NC-MUSIC的非圆信号DOA估计算法 | 第52-59页 |
| 3.3.1 信号模型和数据扩展 | 第52页 |
| 3.3.2 二维NC-MUSIC算法 | 第52-53页 |
| 3.3.3 降维NC-MUSIC算法 | 第53-54页 |
| 3.3.4 降维NC-MUSIC算法DOA估计性能分析 | 第54-55页 |
| 3.3.5 仿真结果 | 第55-59页 |
| 3.4 基于降维NC-PM的非圆信号DOA估计算法 | 第59-66页 |
| 3.4.1 信号模型和数据扩展 | 第59页 |
| 3.4.2 二维NC-PM算法 | 第59-60页 |
| 3.4.3 降维NC-PM算法 | 第60-61页 |
| 3.4.4 降维NC-PM算法DOA估计性能分析 | 第61-62页 |
| 3.4.5 仿真结果 | 第62-66页 |
| 3.5 基于NC-GESPRIT的非圆信号DOA估计算法 | 第66-73页 |
| 3.5.1 信号模型 | 第66-67页 |
| 3.5.2 频谱搜索NC-GESPRIT算法 | 第67-68页 |
| 3.5.3 求根NC-GESPRIT算法 | 第68-69页 |
| 3.5.4 讨论 | 第69页 |
| 3.5.5 仿真结果 | 第69-73页 |
| 3.6 本章小结 | 第73-74页 |
| 第四章 L型阵列二维DOA估计算法 | 第74-91页 |
| 4.1 基于级联MUSIC的二维DOA估计算法 | 第74-81页 |
| 4.1.1 信号模型 | 第74-75页 |
| 4.1.2 二维MUSIC算法 | 第75页 |
| 4.1.3 级联MUSIC算法 | 第75-77页 |
| 4.1.4 级联MUSIC算法性能分析 | 第77-78页 |
| 4.1.5 仿真结果 | 第78-81页 |
| 4.2 基于级联Capon的二维DOA估计算法 | 第81-85页 |
| 4.2.1 信号模型 | 第81页 |
| 4.2.2 二维Capon算法 | 第81页 |
| 4.2.3 级联Capon算法 | 第81-82页 |
| 4.2.4 级联Capon性能分析 | 第82-83页 |
| 4.2.5 仿真结果 | 第83-85页 |
| 4.3 基于级联PM的二维DOA估计算法 | 第85-90页 |
| 4.3.1 信号模型 | 第85页 |
| 4.3.2 二维PM算法 | 第85-86页 |
| 4.3.3 级联PM算法 | 第86-87页 |
| 4.3.4 级联PM算法性能分析 | 第87-88页 |
| 4.3.5 仿真结果 | 第88-90页 |
| 4.4 本章小结 | 第90-91页 |
| 第五章 双平行线阵中非圆信号的二维DOA估计算法 | 第91-115页 |
| 5.1 基于NC-ESPRIT的二维DOA估计算法 | 第91-99页 |
| 5.1.1 信号模型 | 第91-92页 |
| 5.1.2 数据扩展 | 第92-93页 |
| 5.1.3 非圆信号的ESPRIT算法 | 第93-96页 |
| 5.1.4 算法主要步骤 | 第96页 |
| 5.1.5 NC-ESPRIT算法性能分析 | 第96-97页 |
| 5.1.6 仿真结果 | 第97-99页 |
| 5.2 基于NC-PM的二维DOA估计算法 | 第99-106页 |
| 5.2.1 信号模型和数据扩展 | 第99-100页 |
| 5.2.2 非圆信号的PM算法 | 第100-103页 |
| 5.2.3 算法主要步骤 | 第103页 |
| 5.2.4 NC-PM算法性能分析 | 第103页 |
| 5.2.5 仿真结果 | 第103-106页 |
| 5.3 基于NC-PARAFAC的二维DOA估计算法 | 第106-114页 |
| 5.3.1 信号模型和数据扩展 | 第106-108页 |
| 5.3.2 三线性分解 | 第108-110页 |
| 5.3.3 二维DOA估计 | 第110页 |
| 5.3.4 算法主要步骤 | 第110-111页 |
| 5.3.5 NC-PARAFAC算法性能分析 | 第111页 |
| 5.3.6 仿真结果 | 第111-114页 |
| 5.4 本章小结 | 第114-115页 |
| 第六章 基于特征空间的稳健自适应波束形成技术 | 第115-133页 |
| 6.1 引言 | 第115-116页 |
| 6.2 LCMV自适应波束形成算法误差影响分析 | 第116-118页 |
| 6.2.1 信号模型 | 第116-117页 |
| 6.2.2 误差影响分析 | 第117-118页 |
| 6.3 加权广义特征空间LCMV波束形成（WGEIB-LCMV）算法 | 第118-124页 |
| 6.3.1 法描述 | 第118-119页 |
| 6.3.2 计算机仿真分析 | 第119-124页 |
| 6.4 基于特征空间的稳健LCMV零陷加宽算法 | 第124-131页 |
| 6.4.1 LCMV零陷加宽算法 | 第124页 |
| 6.4.2 稳健LCMV零陷加宽算法 | 第124-127页 |
| 6.4.3 计算机仿真分析 | 第127-131页 |
| 6.5 本章小结 | 第131-133页 |
| 第七章 总结与展望 | 第133-135页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第133-134页 |
| 7.2 后续工作展望 | 第134-135页 |
| 参考文献 | 第135-144页 |
| 致谢 | 第144-145页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第145-146页 |
