基于多特征关联的微弱水声信号检测
摘要 | 第9-10页 |
ABSTRACT | 第10页 |
第一章 绪论 | 第12-18页 |
1.1 水声信号检测的背景和意义 | 第12页 |
1.2 水声信号检测的研究现状 | 第12-15页 |
1.2.1 最优检测器和局部最优检测器 | 第13页 |
1.2.2 半盲检测器 | 第13-14页 |
1.2.3 盲检测器 | 第14-15页 |
1.3 论文的研究内容与组织结构 | 第15-18页 |
第二章 水声信号检测问题建模 | 第18-30页 |
2.1 信号模型以及统计检测理论 | 第18-21页 |
2.1.1 信号模型 | 第18-19页 |
2.1.2 统计信号检测的基本思想 | 第19-20页 |
2.1.3 纽曼—皮尔逊准则 | 第20-21页 |
2.2 水下背景噪声建模 | 第21-26页 |
2.2.1 α稳定分布 | 第21-23页 |
2.2.2 海测噪声拟合 | 第23-26页 |
2.3 水声信道建模 | 第26-29页 |
2.3.1 水声信道的多径效应 | 第26页 |
2.3.2 水声信道的多普勒频移 | 第26-27页 |
2.3.3 水声信道仿真 | 第27-29页 |
2.4 本章小结 | 第29-30页 |
第三章 非高斯噪声下水声通信信号检测算法 | 第30-56页 |
3.1 基于样本分位数分组的检测算法 | 第30-38页 |
3.1.1 冲击噪声分解 | 第30-32页 |
3.1.2 柯西检测器 | 第32页 |
3.1.3 样本分位数分段检测器 | 第32-34页 |
3.1.4 性能仿真与分析 | 第34-38页 |
3.2 基于协方差矩阵最大最小特征值的检测算法 | 第38-44页 |
3.2.1 统计协方差矩阵的估计 | 第38-39页 |
3.2.2 MME检测器 | 第39页 |
3.2.3 性能仿真与分析 | 第39-44页 |
3.3 基于核能量的检测算法 | 第44-49页 |
3.3.1 核函数 | 第44页 |
3.3.2 核能量检测器 | 第44-45页 |
3.3.3 性能仿真与分析 | 第45-49页 |
3.4 基于多特征关联的信号检测算法 | 第49-55页 |
3.4.1 量子Memetic算法 | 第49-51页 |
3.4.2 检测算法实现流程 | 第51页 |
3.4.3 性能仿真与分析 | 第51-55页 |
3.5 本章小结 | 第55-56页 |
第四章 水下直接序列扩频信号检测 | 第56-70页 |
4.1 基于分数阶均方相关的检测算法 | 第56-60页 |
4.1.1 算法实现流程 | 第56-57页 |
4.1.2 算法理论分析 | 第57-58页 |
4.1.3 性能仿真与分析 | 第58-60页 |
4.2 基于主成分分析的检测算法 | 第60-63页 |
4.2.1 算法实现流程 | 第60-61页 |
4.2.2 算法理论分析 | 第61-62页 |
4.2.3 性能仿真与分析 | 第62-63页 |
4.3 基于多特征关联的检测算法 | 第63-68页 |
4.3.1 算法实现流程 | 第63-64页 |
4.3.2 算法性能验证与分析 | 第64-68页 |
4.4 本章小结 | 第68-70页 |
第五章 总结与展望 | 第70-72页 |
5.1 论文主要工作及创新点 | 第70-71页 |
5.2 论文进一步研究工作 | 第71-72页 |
致谢 | 第72-73页 |
参考文献 | 第73-78页 |
作者在学期间取得的学术成果 | 第78页 |