| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第20-28页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第20-21页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第21-26页 |
| 1.2.1 稳定分布噪声下信号处理研究现状 | 第21-23页 |
| 1.2.2 时间延迟估计与波束形成研究现状 | 第23-25页 |
| 1.2.3 Renyi熵与相关熵研究现状 | 第25-26页 |
| 1.3 本文研究内容及论文结构 | 第26-28页 |
| 2 预备知识 | 第28-35页 |
| 2.1 稳定分布定义及分数低阶统计量 | 第28-30页 |
| 2.1.1 稳定分布定义 | 第28-29页 |
| 2.1.2 分数低阶统计量简介 | 第29-30页 |
| 2.2 Renyi熵 | 第30-32页 |
| 2.2.1 Renyi熵的定义及其估计 | 第31页 |
| 2.2.2 最小误差熵准则 | 第31-32页 |
| 2.3 相关熵 | 第32-34页 |
| 2.3.1 相关熵的定义及性质 | 第32-34页 |
| 2.3.2 最大相关熵准则 | 第34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 3 稳定分布的Renyi二次熵及其在时间延迟估计中的应用 | 第35-45页 |
| 3.1 引言 | 第35-36页 |
| 3.2 稳定分布的Renyi二次熵与分散系数的关系 | 第36-38页 |
| 3.3 最小误差熵准则与最小分散系数准则 | 第38-39页 |
| 3.4 稳定分布噪声下基于Renyi熵的自适应时间延迟估计 | 第39-44页 |
| 3.4.1 时间延迟估计模型及算法描述 | 第40-41页 |
| 3.4.2 仿真结果及参数讨论 | 第41-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 稳定分布的相关熵及其在时间延迟估计中的应用 | 第45-67页 |
| 4.1 引言 | 第45-46页 |
| 4.2 稳定分布的相关熵及其性质 | 第46-53页 |
| 4.2.1 对称稳定分布的相关熵 | 第46-48页 |
| 4.2.2 对称稳定分布的相关熵的高阶矩特性 | 第48-50页 |
| 4.2.3 稳定分布的相关熵与分数低阶矩 | 第50-53页 |
| 4.3 基于最大相关熵准则的时间延迟估计 | 第53-58页 |
| 4.4 基于相关熵的改进AMDF时间延迟算法 | 第58-66页 |
| 4.4.1 AMDF时间延迟算法 | 第58-59页 |
| 4.4.2 基于相关熵的AMDF改进时间延迟算法及仿真结果 | 第59-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 5 改进的马氏距离及其在稳定分布噪声下TDOA/FDOA联合估计中的应用 | 第67-82页 |
| 5.1 引言 | 第67-71页 |
| 5.2 改进的马氏距离 | 第71-76页 |
| 5.3 基于改进的马氏距离的TDOA/FDOA联合估计算法 | 第76-77页 |
| 5.4 算法仿真结果 | 第77-80页 |
| 5.5 本章小结 | 第80-82页 |
| 6 稳定分布噪声下基于分数低阶统计量的波束形成 | 第82-139页 |
| 6.1 引言 | 第82-85页 |
| 6.2 两种基于分数低阶统计量的波束形成算法及其推广 | 第85-88页 |
| 6.2.1 基于分数低阶协方差矩阵的线性约束最小方差波束形成的推广 | 第85-86页 |
| 6.2.2 分数低阶最小功率无畸变响应波束形成的推广 | 第86-87页 |
| 6.2.3 两种推广的波束形成器的关系 | 第87-88页 |
| 6.2.4 两种推广算法仿真结果比较 | 第88页 |
| 6.3 分数低阶最小功率无畸变响应波束形成的白噪声增益分析 | 第88-96页 |
| 6.3.1 波束形成的稳健性与白噪声增益 | 第90-91页 |
| 6.3.2 分数低阶最小功率无畸变响应波束形成的白噪声增益 | 第91-95页 |
| 6.3.3 分数低阶协方差矩阵的特征值分散程度 | 第95页 |
| 6.3.4 FrMPDR波束形成白噪声增益更大的原因 | 第95-96页 |
| 6.4 基于迭代最小p范数的可变对角载入波束形成算法 | 第96-119页 |
| 6.4.1 GSC框架下采用RLS算法实现LCMP波束形成器 | 第97-99页 |
| 6.4.2 基于迭代最小p范数算法的可变对角载入波束形成算法 | 第99-106页 |
| 6.4.3 仿真结果与讨论 | 第106-119页 |
| 6.5 稳定分布噪声下基于广义秩模型的波束形成 | 第119-137页 |
| 6.5.1 广义秩模型介绍 | 第120-121页 |
| 6.5.2 广义秩算法1推导 | 第121-124页 |
| 6.5.3 广义秩算法2推导 | 第124-125页 |
| 6.5.4 仿真结果与讨论 | 第125-137页 |
| 6.6 本章小结 | 第137-139页 |
| 7 稳定分布噪声下基于概率密度函数匹配的恒模波束形成 | 第139-154页 |
| 7.1 引言 | 第139-140页 |
| 7.2 脉冲稳定分布噪声下基于概率密度函数匹配的无约束恒模波束形成 | 第140-148页 |
| 7.2.1 基于概率密度函数匹配的无约束恒模波束形成算法原理 | 第141-143页 |
| 7.2.2 算法收敛因子讨论 | 第143-144页 |
| 7.2.3 仿真实验与讨论 | 第144-148页 |
| 7.3 脉冲稳定分布噪声下基于概率密度函数匹配的约束恒模波束形成算法 | 第148-153页 |
| 7.3.1 基于概率密度函数匹配的约束恒模波束形成算法推导 | 第149-151页 |
| 7.3.2 仿真实验与讨论 | 第151-153页 |
| 7.4 本章小结 | 第153-154页 |
| 8 结论与展望 | 第154-158页 |
| 8.1 主要研究内容总结 | 第154-155页 |
| 8.2 创新点摘要 | 第155-156页 |
| 8.3 未来工作展望 | 第156-158页 |
| 参考文献 | 第158-168页 |
| 附录A 命题6.3 的证明 | 第168-169页 |
| 附录B 引理6.4 的证明 | 第169-171页 |
| 附录C 定理6 .6的证明 | 第171-173页 |
| 附录D 定理6.7 的证明 | 第173-174页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第174-176页 |
| 致谢 | 第176-178页 |
| 作者简介 | 第178-179页 |
