智能天线自适应波束形成算法的研究与仿真实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 智能天线研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 智能天线的发展概述 | 第12-14页 |
| 1.3 智能天线中的关键技术 | 第14-15页 |
| 1.4 智能天线的应用 | 第15-16页 |
| 1.5 本文主要结构 | 第16-17页 |
| 第2章 智能天线技术基础 | 第17-23页 |
| 2.1 智能天线的基本结构和工作原理 | 第17-19页 |
| 2.1.1 智能天线的基本结构 | 第17-18页 |
| 2.1.2 智能天线的工作原理 | 第18-19页 |
| 2.2 天线阵基本原理 | 第19-21页 |
| 2.2.1 直线阵 | 第19-20页 |
| 2.2.2 圆阵 | 第20-21页 |
| 2.3 智能天线的工作方式 | 第21-22页 |
| 2.3.1 自适应天线阵 | 第21-22页 |
| 2.3.2 切换波束系统 | 第22页 |
| 2.3.3 两种智能天线的比较 | 第22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 自适应波束形成算法 | 第23-33页 |
| 3.1 智能天线的数学模型 | 第23-24页 |
| 3.1.1 阵列模型 | 第23页 |
| 3.1.2 信号模型 | 第23-24页 |
| 3.2 自适应波束形成算法准则 | 第24-27页 |
| 3.3 智能天线中常用的波束形成算法 | 第27-29页 |
| 3.3.1 波束形成算法分类 | 第27-28页 |
| 3.3.2 非盲算法 | 第28-29页 |
| 3.3.3 盲算法 | 第29页 |
| 3.4 波达方向估计 | 第29-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第4章 基于动态最小二乘恒模算法的改进算法 | 第33-49页 |
| 4.1 恒模算法 | 第33-36页 |
| 4.1.1 恒模算法描述 | 第33-35页 |
| 4.1.2 仿真结果与分析 | 第35-36页 |
| 4.2 最小二乘恒模算法 | 第36-40页 |
| 4.2.1 静态最小二乘恒模算法描述 | 第36-38页 |
| 4.2.2 动态最小二乘恒模算法描述 | 第38-40页 |
| 4.3 基于动态LSCMA算法的改进算法 | 第40-47页 |
| 4.3.1 改进算法描述 | 第40-43页 |
| 4.3.2 仿真结果与分析 | 第43-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第5章 基于多重信号分类算法的改进算法 | 第49-65页 |
| 5.1 常用的波达方向估计算法 | 第49-55页 |
| 5.1.1 传统法 | 第49-51页 |
| 5.1.2 多重信号分类算法 | 第51-55页 |
| 5.2 修正MUSIC算法 | 第55-59页 |
| 5.2.1 MMUSIC算法描述 | 第55-57页 |
| 5.2.2 仿真结果与分析 | 第57-59页 |
| 5.3 基于MMUSIC算法的改进算法 | 第59-63页 |
| 5.3.1 改进算法描述 | 第59-61页 |
| 5.3.2 仿真结果与分析 | 第61-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 工作总结 | 第65页 |
| 6.2 研究展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
