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基于极化敏感阵列的DOA估计算法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-15页
   ·研究背景第10-11页
   ·阵列信号处理的发展第11-14页
     ·传统阵列信号处理的发展史第11-12页
     ·极化阵列信号处理的发展与研究现状第12-14页
   ·论文主要研究工作和内容安排第14-15页
第2章 基础知识第15-26页
   ·张量的定义第15页
   ·高阶张量第15-17页
     ·张量空间第15-16页
     ·张量切片第16-17页
     ·n-模向量与n-模向量空间第17页
   ·基本运算第17-21页
     ·张量的外积第17页
     ·张量的内积第17-18页
     ·张量的矩阵展开第18页
     ·张量的转置第18-19页
     ·张量的收缩第19页
     ·张量正交第19页
     ·张量范数第19-20页
     ·PARAFAC 模型第20-21页
   ·四元数基础第21-25页
     ·四元数定义第21页
     ·四元数的复数表示第21-22页
     ·四元数q 的共轭第22页
     ·四元数q 的模第22页
     ·四元数q 的倒数第22页
     ·四元数q 的幅值和相位第22页
     ·Hamilton 四元数矩阵第22-23页
     ·四元数矩阵的逆第23页
     ·四元数矩阵的自共轭阵第23页
     ·四元数矩阵的复分解式与导出阵第23-24页
     ·四元数矩阵的直积第24页
     ·四元数矩阵的外积第24页
     ·四元数矩阵的特征值与特征多项式第24-25页
   ·本章小结第25-26页
第3章 基于极化敏感阵列的子空间类算法第26-37页
   ·极化敏感阵列接收信号模型第26-28页
   ·MUSIC 算法第28-32页
     ·MUSIC 算法的步骤第30页
     ·实验仿真第30-32页
   ·ESPRIT 算法及其修正算法第32-34页
   ·最小二乘ESPRIT 算法(LS-ESPRIT)第34-36页
     ·基于相关矩阵的LS-ESPRIT 算法的步骤第35页
     ·仿真实验第35-36页
   ·本章小结第36-37页
第4章 基于四阶张量的极化敏感阵列的参数估计第37-47页
   ·基于四阶张量的接收信号模型第37-39页
   ·接收信号模型协方差矩阵第39-40页
   ·可辨识性(唯一性)分析第40页
   ·参数估计第40-44页
   ·性能分析(克拉美劳限)第44-45页
   ·计算机仿真第45-47页
   ·本章小结第47页
第5章 基于四元数的极化敏感阵列的参数估计第47-57页
   ·四元数MUSIC 算法第48-54页
     ·极化敏感阵列四元数模型第48-50页
     ·极化敏感阵列四元数模型的特征分解第50-51页
     ·参数估计第51页
     ·计算量分析第51-52页
     ·实验仿真第52-54页
   ·基于四元数的ESPRIT 算法第54-56页
     ·极化敏感阵列四元数模型第54-55页
     ·ESPRIT 算法步骤第55页
     ·实验仿真第55-56页
   ·本章小结第56-57页
第6章 总结第57-58页
参考文献第58-62页
致谢第62页

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