| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究动态 | 第12-14页 |
| 1.3 本文研究的主要内容和章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 极化的基础理论知识 | 第16-27页 |
| 2.1 电磁波极化理论知识及其分类 | 第16-20页 |
| 2.1.1 电磁波极化的数学模型 | 第16-18页 |
| 2.1.2 电磁波的极化分类 | 第18-20页 |
| 2.2 矢量传感器阵列理论知识及其分类 | 第20-21页 |
| 2.2.1 矢量传感器数学模型 | 第20-21页 |
| 2.2.2 矢量传感器阵列分类 | 第21页 |
| 2.3 矢量传感器阵列接收信号的数学模型 | 第21-24页 |
| 2.3.1 数学模型的相关假设 | 第21-22页 |
| 2.3.2 矢量传感器阵列接收信号的数学模型 | 第22-24页 |
| 2.4 极化测向的优势 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 全电磁矢量传感器阵列DOA和极化参数联合估计 | 第27-38页 |
| 3.1 共点单电磁矢量传感器DOA和极化参数联合估计 | 第27-29页 |
| 3.1.1 共点单电磁矢量传感器信号接收模型 | 第27页 |
| 3.1.2 共点单电磁矢量传感器DOA和极化参数估计算法 | 第27-29页 |
| 3.2 分离式全电磁矢量传感器DOA和极化参数联合估计 | 第29-34页 |
| 3.2.1 分离式电磁矢量传感器信号接收模型 | 第30-31页 |
| 3.2.2 分离式电磁矢量传感器DOA和极化参数估计算法 | 第31-34页 |
| 3.3 算法仿真实验和结果分析 | 第34-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 残缺矢量传感器阵列DOA和极化参数联合估计 | 第38-63页 |
| 4.1 基于时间ESPRIT估计算法的DOA和极化参数联合估计 | 第38-43页 |
| 4.1.1 空间拉伸L型阵列信号接收模型 | 第38-39页 |
| 4.1.2 空间拉伸L型阵列的DOA和极化参数估计算法 | 第39-43页 |
| 4.2 基于空间ESPRIT估计算法的DOA和极化参数联合估计 | 第43-49页 |
| 4.2.1 稀疏分布L型阵列数据接收模型 | 第43-45页 |
| 4.2.2 稀疏分布L型阵列的DOA和极化参数估计算法 | 第45-48页 |
| 4.2.3 算法运算复杂度分析 | 第48-49页 |
| 4.3 仿真实验和结果分析 | 第49-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
