| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 论文的主要工作及章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 信源数估计的基础理论 | 第15-22页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 数学模型 | 第15-20页 |
| 2.2.1 一般情况的数学模型 | 第16-18页 |
| 2.2.2 模型的二阶统计特性 | 第18-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 白噪声背景下的信源数估计方法 | 第22-30页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 基于信息论准则的信源数估计方法 | 第22-25页 |
| 3.2.1 信息论准则 | 第22-23页 |
| 3.2.2 利用信息论准则进行信源数估计 | 第23-25页 |
| 3.3 信息论准则的性能分析 | 第25-27页 |
| 3.4 信息论准则方法的局限性 | 第27-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 色噪声背景下的信源数估计方法 | 第30-39页 |
| 4.1 引言 | 第30页 |
| 4.2 基于盖氏圆定理的信源数估计方法 | 第30-34页 |
| 4.2.1 盖氏圆定理 | 第30-31页 |
| 4.2.2 基于盖氏圆定理的信源数估计方法 | 第31-34页 |
| 4.2.3 基于盖氏圆定理的信源数估计方法的不足 | 第34页 |
| 4.3 基于特征子空间投影的信源数估计方法 | 第34-38页 |
| 4.3.1 特征子空间的划分 | 第35-36页 |
| 4.3.2 基于特征子空间投影的信源数估计方法 | 第36-37页 |
| 4.3.3 基于特征子空间投影的信源数估计方法的不足 | 第37-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 基于延时信息非线性映射的信源数估计方法 | 第39-49页 |
| 5.1 引言 | 第39页 |
| 5.2 非均匀噪声下的信号模型 | 第39-40页 |
| 5.3 非均匀噪声的抑制 | 第40-44页 |
| 5.3.1 基于变换矩阵的非均匀噪声抑制方法 | 第40-42页 |
| 5.3.2 基于延时信息的非均匀噪声抑制方法 | 第42-44页 |
| 5.4 利用对角加载技术的信源数估计方法 | 第44-45页 |
| 5.5 利用非线性映射进行信源数估计的新方法 | 第45-47页 |
| 5.6 本章小结 | 第47-49页 |
| 第6章 计算机仿真实验及实测数据分析 | 第49-60页 |
| 6.1 引言 | 第49页 |
| 6.2 白噪声背景下的性能仿真分析 | 第49-52页 |
| 6.2.1 白噪声背景下检测性能随信噪比的变化关系 | 第49-51页 |
| 6.2.2 白噪声背景下检测性能随快拍数的变化关系 | 第51-52页 |
| 6.3 色噪声背景下的性能仿真分析 | 第52-54页 |
| 6.3.1 色噪声背景下检测性能随信噪比的变化关系 | 第52-53页 |
| 6.3.2 色噪声背景下检测性能随快拍数的变化关系 | 第53-54页 |
| 6.4 信号源数目对检测性能的影响 | 第54-56页 |
| 6.5 实测数据分析 | 第56-59页 |
| 6.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
