| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 DOA估计现状 | 第10-11页 |
| 1.3 人工蜂群算法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的主要内容与章节安排 | 第12-15页 |
| 第二章 DOA估计理论基础和人工蜂群算法 | 第15-33页 |
| 2.1 DOA估计基本原理 | 第15-24页 |
| 2.1.1 阵列与平面波 | 第16-18页 |
| 2.1.2 DOA估计的数学模型 | 第18-20页 |
| 2.1.3 阵列模型的二阶统计特性 | 第20-24页 |
| 2.2 人工蜂群算法 | 第24-32页 |
| 2.2.1 人工蜂群算法的基本原理 | 第24-27页 |
| 2.2.2 人工蜂群算法的数学模型 | 第27-31页 |
| 2.2.3 人工蜂群算法的收敛分析 | 第31-32页 |
| 2.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于均匀线阵的人工蜂群算法优化加权子空间拟合DOA估计方法 | 第33-47页 |
| 3.1 均匀线阵模型 | 第33-35页 |
| 3.2 加权子空间拟合DOA估计方法 | 第35-37页 |
| 3.2.1 信号子空间拟合 | 第35-36页 |
| 3.2.2 噪声子空间拟合 | 第36-37页 |
| 3.3 用人工蜂群算法优化均匀线阵的加权子空间拟合DOA估计方法 | 第37-42页 |
| 3.3.1 改进的ABC优化加权子空间拟合DOA估计 | 第38-41页 |
| 3.3.2 算法的性能分析 | 第41-42页 |
| 3.4 算法仿真 | 第42-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于圆阵的小生境人工蜂群二维MUSIC DOA估计方法 | 第47-57页 |
| 4.1 基于圆阵的MUSIC DOA算法 | 第47-50页 |
| 4.1.1 二维MUSIC DOA算法 | 第48-50页 |
| 4.2 小生境技术 | 第50-51页 |
| 4.2.1 小生境算法介绍 | 第50-51页 |
| 4.3 基于小生境人工蜂群算法优化的二维MUSIC DOA算法 | 第51-55页 |
| 4.3.1 小生境人工蜂群算法的改进 | 第52-55页 |
| 4.5 算法的计算量分析 | 第55-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
