基于波形已知的DOA估计研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 传统DOA估计技术的发展 | 第10-11页 |
| 1.3 波形已知的DOA估计技术的发展 | 第11-13页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 DOA估计算法基础 | 第15-28页 |
| 2.1 信号阵列接收模型相关知识 | 第15-19页 |
| 2.1.1 窄带信号的阵列接收模型 | 第15-17页 |
| 2.1.2 宽带信号的阵列接收模型 | 第17页 |
| 2.1.3 相干信号的阵列接收模型 | 第17-18页 |
| 2.1.4 混合信号的阵列接收模型 | 第18-19页 |
| 2.2 基础算法研究 | 第19-22页 |
| 2.2.1 经典MUSIC算法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 Root-MUSIC算法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 ESPRIT算法 | 第21-22页 |
| 2.3 解相干的MUSIC算法 | 第22-27页 |
| 2.3.1 Toeplitz化的MUSIC算法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 特征矢量奇异值算法 | 第23-25页 |
| 2.3.3 空间平滑算法 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于波形已知的ML估计算法 | 第28-44页 |
| 3.1 单信源ML估计算法 | 第28-30页 |
| 3.1.1 波形已知的单信源ML估计算法 | 第28-29页 |
| 3.1.2 波形未知的单信源ML估计算法 | 第29-30页 |
| 3.2 解耦类ML估计算法 | 第30-36页 |
| 3.2.1 解耦最大似然估计算法 | 第30-33页 |
| 3.2.2 相干解耦最大似然估计 | 第33-35页 |
| 3.2.3 白噪声相干解耦最大似然估计 | 第35-36页 |
| 3.3 衰落系数与DOA联合估计 | 第36-38页 |
| 3.4 算法仿真与比较分析 | 第38-43页 |
| 3.4.1 单信源ML估计算法仿真与分析 | 第38-39页 |
| 3.4.2 解耦最大似然估计算法仿真与分析 | 第39-40页 |
| 3.4.3 相干信号的解耦估计算法仿真与分析 | 第40-41页 |
| 3.4.4 衰落系数和DOA联合估计仿真与分析 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于波形已知的迭代类DOA估计算法 | 第44-63页 |
| 4.1 多级维纳滤波器 | 第44-47页 |
| 4.1.1 降维多级维纳滤波器 | 第44-46页 |
| 4.1.2 多级维纳滤波器的性质 | 第46-47页 |
| 4.2 数据域DOA估计算法 | 第47-53页 |
| 4.2.1 子阵波束形成改进算法 | 第47-51页 |
| 4.2.2 快速MUSIC算法 | 第51-53页 |
| 4.2.3 推广到ESPRIT算法 | 第53页 |
| 4.3 宽带RELAX算法 | 第53-56页 |
| 4.4 算法仿真与比较分析 | 第56-62页 |
| 4.4.1 子阵波束形成改进算法仿真与分析 | 第56-57页 |
| 4.4.2 快速MUSIC算法仿真与分析 | 第57-60页 |
| 4.4.3 快速ESPRIT算法仿真与分析 | 第60-61页 |
| 4.4.4 宽带RELAX算法仿真与分析 | 第61-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
