阵列信号多维参数估计理论与方法研究
| 摘要 | 第4-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 引言 | 第12-14页 |
| 1.2 阵列信号多维参数估计发展现状 | 第14-16页 |
| 1.3 状态空间模型的特点 | 第16-17页 |
| 1.4 本文主要内容及各章节安排 | 第17-18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 基础知识 | 第19-43页 |
| 2.1 阵列信号处理理论 | 第19-23页 |
| 2.1.1 平面波与阵列 | 第19-21页 |
| 2.1.2 阵列信号处理的数学模型 | 第21-23页 |
| 2.2 线性系统的状态空间描述 | 第23-26页 |
| 2.2.1 确定性子系统 | 第24-25页 |
| 2.2.2 随机性子系统 | 第25页 |
| 2.2.3 前向新息形式 | 第25-26页 |
| 2.3 子空间辨识理论 | 第26-34页 |
| 2.3.1 子空间投影理论 | 第27-30页 |
| 2.3.2 统计工具 | 第30-31页 |
| 2.3.3 线性系统的子空间结构 | 第31-33页 |
| 2.3.4 子空间辨识方法的优点 | 第33-34页 |
| 2.4 高阶统计分析理论 | 第34-42页 |
| 2.4.1 高阶统计量的定义 | 第35-37页 |
| 2.4.2 高斯信号的高阶统计量 | 第37-38页 |
| 2.4.3 高阶统计量的转换关系 | 第38-40页 |
| 2.4.4 高阶累积量的性质 | 第40-42页 |
| 2.5 本章总结 | 第42-43页 |
| 第三章 基于子空间辨识理论的多维参数估计 | 第43-60页 |
| 3.1 基本的子空间辨识算法 | 第43-47页 |
| 3.1.1 LQ 分解 | 第43-44页 |
| 3.1.2 奇异值分解 | 第44-45页 |
| 3.1.3 求状态空间矩阵 | 第45-47页 |
| 3.2 阵列模型的二阶统计特性 | 第47-50页 |
| 3.3 波达方向和频率联合估计 | 第50-56页 |
| 3.3.1 信号模型 | 第50-51页 |
| 3.3.2 状态空间模型求解 | 第51-55页 |
| 3.3.3 参数估计 | 第55-56页 |
| 3.4 仿真实验 | 第56-59页 |
| 3.5 本章总结 | 第59-60页 |
| 第四章 基于互三阶累积量的多维参数估计 | 第60-74页 |
| 4.1 信号模型 | 第60-61页 |
| 4.2 状态空间模型求解 | 第61-63页 |
| 4.3 辨识广义可观测矩阵 | 第63-66页 |
| 4.4 参数估计 | 第66-67页 |
| 4.5 仿真实验 | 第67-73页 |
| 4.6 本章总结 | 第73-74页 |
| 第五章 基于四阶累积量的多维参数估计 | 第74-87页 |
| 5.1 阵列结构及信号模型 | 第74-76页 |
| 5.2 信号参数估计 | 第76-80页 |
| 5.3 仿真实验 | 第80-86页 |
| 5.4 本章总结 | 第86-87页 |
| 第六章 基于 L 型阵列的多维参数估计 | 第87-100页 |
| 6.1 阵列结构及信号模型 | 第87-89页 |
| 6.2 信号参数估计 | 第89-93页 |
| 6.3 仿真实验 | 第93-99页 |
| 6.4 本章总结 | 第99-100页 |
| 第七章 总结与展望 | 第100-103页 |
| 7.1 总结 | 第100-101页 |
| 7.2 展望 | 第101-103页 |
| 参考文献 | 第103-113页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第113-114页 |
| 致谢 | 第114页 |
