基于子空间方法的信号分离技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第10-15页 |
| 1.2.1 无人机集群侦察的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 子空间方法现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 混合信号分离研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 子空间分析方法研究 | 第16-33页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 子空间的基本理论 | 第16-18页 |
| 2.2.1 信号接收的基本模型 | 第16页 |
| 2.2.2 信号子空间和噪声子空间 | 第16-17页 |
| 2.2.3 子空间估计的评价指标 | 第17-18页 |
| 2.3 最小噪声子空间算法 | 第18-20页 |
| 2.3.1 正确序列连接 | 第18-19页 |
| 2.3.2 噪声子空间计算 | 第19-20页 |
| 2.4 推广最小噪声子空间算法 | 第20-32页 |
| 2.4.1 基于GMNS的噪声子空间分析 | 第20-23页 |
| 2.4.2 基于GMNS的非重叠信号子空间分析 | 第23-26页 |
| 2.4.3 基于GMNS的重叠信号子空间分析 | 第26-27页 |
| 2.4.4 信号子空间分析性能对比 | 第27-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于子空间方法的信号分离算法研究 | 第33-54页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 信号分离的基本理论 | 第33-37页 |
| 3.2.1 线性瞬时混合基本模型 | 第33-34页 |
| 3.2.2 白化处理 | 第34-36页 |
| 3.2.3 信号分离性能评价指标 | 第36-37页 |
| 3.3 混合信号分离的子空间方法 | 第37-48页 |
| 3.3.1 PAST信号分离算法 | 第37-44页 |
| 3.3.2 OPAST信号分离算法 | 第44-46页 |
| 3.3.3 性能分析 | 第46-48页 |
| 3.4 OPAST信号分离算法的并行实现 | 第48-53页 |
| 3.4.1 并行实现原理 | 第48-50页 |
| 3.4.2 并行OPAST分离算法仿真 | 第50-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 无人机集群侦察信号分离研究 | 第54-67页 |
| 4.1 引言 | 第54页 |
| 4.2 无人机集群侦察系统基本模型 | 第54-59页 |
| 4.2.1 无人机运动模型 | 第54-56页 |
| 4.2.2 信号传播模型 | 第56-59页 |
| 4.3 无人机集群侦察系统信号分离 | 第59-66页 |
| 4.3.1 无人机集群侦察系统信号收发建模 | 第59-61页 |
| 4.3.2 无人机集群侦察系统信号分离结果 | 第61-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
