| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第9-11页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文内容安排 | 第12-13页 |
| 第二章 信源数目估计算法分析 | 第13-35页 |
| 2.1 信号与阵列模型 | 第13-15页 |
| 2.2 信源数目估计问题模型 | 第15-17页 |
| 2.3 白噪声场景下的估计方法 | 第17-23页 |
| 2.3.1 基于信息论的估计方法 | 第17-19页 |
| 2.3.2 基于特征值二阶统计性的方法 | 第19-21页 |
| 2.3.3 基于特征向量的方法 | 第21-22页 |
| 2.3.4 平滑秩序列法 | 第22-23页 |
| 2.4 色噪声场景下的估计方法 | 第23-34页 |
| 2.4.1 基于高阶累积量的方法 | 第23-24页 |
| 2.4.2 基于线性插值的检测方法 | 第24-26页 |
| 2.4.3 基于对角加载技术的方法 | 第26-30页 |
| 2.4.4 基于盖氏圆准则的方法 | 第30-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于重采样的信源数目估计改进算法 | 第35-49页 |
| 3.1 Jackknifing与Bootstrap重采样理论 | 第35-37页 |
| 3.2 信源数估计改进算法 | 第37-40页 |
| 3.2.1 传统盖氏信源估计算法流程 | 第37-39页 |
| 3.2.2 基于重采样的改进算法流程 | 第39-40页 |
| 3.3 采样比例值分析与选择 | 第40-42页 |
| 3.4 迭代次数分析与选择 | 第42-43页 |
| 3.5 算法复杂度分析 | 第43-44页 |
| 3.6 仿真实验对比 | 第44-48页 |
| 3.6.1 算法性能仿真与对比 | 第44-47页 |
| 3.6.2 算法优化参数实验 | 第47-48页 |
| 3.7 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 信源数目估计在参数提取算法中的应用 | 第49-59页 |
| 4.1 信源数目估计对参数提取算法的影响 | 第49-50页 |
| 4.2 探测信号的定义 | 第50-52页 |
| 4.3 SAGE算法原理 | 第52-55页 |
| 4.4 仿真实验分析 | 第55-58页 |
| 4.4.1 多径信道环境设定 | 第55页 |
| 4.4.2 联合计算过程 | 第55-56页 |
| 4.4.3 仿真结果 | 第56-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 总结 | 第59页 |
| 5.2 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |