摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
List of Symbols and Abbreviations | 第23-24页 |
Chapter Ⅰ Introduction & Literature Survey | 第24-37页 |
1.1 Research Significance | 第24-25页 |
1.2 Motivations | 第25-26页 |
1.3 Literature Survey | 第26-35页 |
1.3.1 Work on Circularity | 第27-28页 |
1.3.2 Estimation of NC Sources | 第28-29页 |
1.3.3 Estimation of Circular & NC Sources Jointly | 第29页 |
1.3.4 2-D ULA Based Proposed Methods | 第29-33页 |
1.3.5 2-D Based Proposed Methods for Mixed Sources | 第33页 |
1.3.6 Sparse Based Array Structure Design to Enhance Array Lags | 第33-35页 |
1.4 Thesis Organization | 第35-37页 |
Chapter 2 Direction Finding-Fundamentals | 第37-56页 |
2.1 Introduction of a Smart Antenna | 第37页 |
2.2 Smart Antenna Architecture | 第37-40页 |
2.2.1 Radio Unit | 第38页 |
2.2.2 Beamforming Unit | 第38页 |
2.2.3 Adaptive Antenna Processor (AAP) | 第38-40页 |
2.3 Problem Formulation | 第40-41页 |
2.4 Data Model | 第41-42页 |
2.4.1 Far Field Assumption | 第41-42页 |
2.4.2 Narrowband Signal | 第42页 |
2.4.3 Linear Isotropic Medium | 第42页 |
2.4.4 AWGN Channel | 第42页 |
2.5 Array Geometry | 第42-52页 |
2.5.1 Linear Arrays | 第43-47页 |
2.5.2 Sparse Arrays | 第47-50页 |
2.5.2.1 Coprime Arrays | 第47-49页 |
2.5.2.2 Nested Arrays | 第49-50页 |
2.5.3 Uniform Rectangular Array | 第50-52页 |
2.6 Array Performance Measures | 第52-53页 |
2.6.1 Directivity | 第52-53页 |
2.6.2 Array Gain against White Noise | 第53页 |
2.6.3 Sensitivity and Resilience | 第53页 |
2.7 Conclusion | 第53-56页 |
Chapter 3 Overview of Direction of Arrival (DOA) & PreprocessingTechniques | 第56-70页 |
3.1 Maximum Likelihood Techniques | 第56页 |
3.2 Quadratic Algorithms | 第56-59页 |
3.2.1 Beamscan Algorithms | 第57-58页 |
3.2.2 MVDR (Capon)Algorithm | 第58-59页 |
3.3 Subspace Algorithms | 第59-62页 |
3.3.1 MUSIC | 第59-61页 |
3.3.2 ESPRIT | 第61-62页 |
3.3.2.1 Signal Subspace Estimation | 第61-62页 |
3.3.2.2 Estimation of the Subspace Rotating Operator ((?)) | 第62页 |
3.4 Preprocessing Techniques | 第62-67页 |
3.4.1 Forward-Backward (FB) Averaging | 第63-64页 |
3.4.2 Spatial Smoothing (SP) | 第64-65页 |
3.4.3 2-D Spatial Smoothing | 第65-67页 |
3.5 Model Order Estimators | 第67-68页 |
3.5.1 Minimum Descriptive Length Criterion | 第67页 |
3.5.2 Akaike Information Theoretic Criterion | 第67-68页 |
3.6 Conclusion | 第68-70页 |
Chapter 4 Efficient Underdetermined DOA Estimation Algorithm by ExtendingCovariance Matrix Based on Non-Circularity Using Coprime Array | 第70-79页 |
4.1 Data Model | 第70-72页 |
4.2 DOA Estimation Using KR Subspace Technique | 第72-74页 |
4.3 Simulation Results | 第74-77页 |
4.4 Conclusion | 第77-79页 |
Chapter 5 Generalized Super Resolution DOA Estimation Array Configurations' designExploiting Sparsity in Coprime Arrays | 第79-96页 |
5.1 Signal Model | 第80-81页 |
5.2 Proposed Methodology | 第81-85页 |
5.2.1 Coprime Array Lags' Design | 第81-82页 |
5.2.2 Proposed CASDiS Array Design | 第82-84页 |
5.2.3 Proposed NesDCoP Array Design | 第84-85页 |
5.3 DOA Estimation Using MUSIC | 第85-88页 |
5.4 Simulation Results | 第88-94页 |
5.4.1 Lags Generation for Different Structures | 第88页 |
5.4.2 DOA Spatial Spectra | 第88-90页 |
5.4.3 Root Mean Square Error (RMSE) Performance | 第90-94页 |
5.5 Conclusion | 第94-96页 |
Chapter 6 A Low Complexity RARE Based 2-D DOA Estimation Algorithm for a Mixture ofCircular and Strictly Noncircular Sources | 第96-112页 |
6.1 Data Model | 第96-97页 |
6.2 Proposed Method | 第97-103页 |
6.2.1 2-D DOA Estimation of Strictly Noncircular Sources | 第99-100页 |
6.2.2 2-D DOA Estimation of Circular Sources | 第100-103页 |
6.3 Simulation Results | 第103-110页 |
6.3.1 RMSE Performance against SNR | 第104-105页 |
6.3.2 RMSE Performance against Angle Separation | 第105-106页 |
6.3.3 RMSE Performance against Snapshots | 第106页 |
6.3.4 CRB Performance against SNR for Noncircular Sources | 第106-110页 |
6.4 Conclusion | 第110-112页 |
Chapter 7 Conclusion | 第112-115页 |
7.1 Key Summary Points | 第112-113页 |
7.2 Future Work | 第113-115页 |
References | 第115-124页 |
Acknowledgement | 第124-125页 |
List of Publications | 第125页 |