摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-11页 |
第1章 绪论 | 第11-21页 |
·引言 | 第11-12页 |
·研究背景与意义 | 第12-14页 |
·研究现状 | 第14-19页 |
·辨识与均衡技术研究现状 | 第14-17页 |
·时频分析技术研究现状 | 第17-18页 |
·水声信道技术研究现状 | 第18-19页 |
·本文研究的内容 | 第19-21页 |
第2章 理论基础 | 第21-35页 |
·引言 | 第21页 |
·浅海水声信道特性 | 第21-27页 |
·声速剖面 | 第21-22页 |
·声传播损失 | 第22-23页 |
·声传播中的多途效应 | 第23-25页 |
·声传播中的起伏效应 | 第25-26页 |
·水下噪声 | 第26-27页 |
·盲辨识与盲均衡理论基础 | 第27-34页 |
·盲辨识与盲均衡的系统模型 | 第27-30页 |
·盲均衡与盲辨识的应用条件 | 第30-34页 |
·本章小结 | 第34-35页 |
第3章 基于自适应滤波的水声信道辨识 | 第35-49页 |
·引言 | 第35页 |
·自适应滤波辨识技术 | 第35-42页 |
·自适应滤波辨识原理 | 第35-36页 |
·最小均方(LMS)算法 | 第36-38页 |
·递归最小二乘(RLS)算法 | 第38-40页 |
·改进的判决反馈辨识与均衡算法 | 第40-42页 |
·仿真验证与分析 | 第42-48页 |
·LMS算法仿真分析 | 第43-44页 |
·RLS算法仿真分析 | 第44-46页 |
·改进的判决反馈盲均衡算法仿真分析 | 第46-48页 |
·本章小结 | 第48-49页 |
第4章 基于二阶统计量的水声信道盲辨识 | 第49-70页 |
·引言 | 第49页 |
·MIMO水声通信系统模型 | 第49-50页 |
·基于线性预测方法的水声信道辨识 | 第50-55页 |
·线性预测(LPA)算法 | 第50-53页 |
·矩阵外积分解(OPDA)算法 | 第53-55页 |
·基于QR分解算法的水声信道辨识 | 第55-58页 |
·子空间跟踪盲均衡算法 | 第58-60页 |
·信号子空间跟踪 | 第58-59页 |
·幂法参数估计 | 第59页 |
·直接信道均衡 | 第59-60页 |
·浅海信道盲辨识仿真验证与分析 | 第60-69页 |
·仿真条件及思路 | 第60-62页 |
·SIMO浅海信道 | 第62-66页 |
·MIMO浅海信道 | 第66页 |
·子空间跟踪盲均衡算法仿真结果 | 第66-68页 |
·仿真结果分析 | 第68-69页 |
·本章小结 | 第69-70页 |
第5章 基于时频分析与盲源分离的水声信道盲辨识 | 第70-98页 |
·引言 | 第70页 |
·时频分析基本理论 | 第70-80页 |
·径向高斯核时频分析 | 第70-74页 |
·时频综合 | 第74-76页 |
·常用时频分析方法与径向高斯核时频分析方法的比较 | 第76-80页 |
·基于时频分析的声源信号重构方法 | 第80-82页 |
·时频域解卷积 | 第80-81页 |
·声源信号参数估计 | 第81-82页 |
·基于非高斯性极大准则的FastICA盲源分离算法 | 第82-84页 |
·算法原理 | 第82-83页 |
·快速算法 | 第83-84页 |
·基于时频分析的盲辨识 | 第84-85页 |
·盲均衡方法 | 第84-85页 |
·盲辨识方法 | 第85页 |
·基于时频分析与盲源分离结合的盲辨识 | 第85-86页 |
·仿真验证与分析 | 第86-97页 |
·浅海仿真环境 | 第86-88页 |
·"时频域、时域联合解卷积"方法实现LFM信号盲均衡 | 第88-92页 |
·SISO水声信道 | 第92-93页 |
·MIMO水声信道 | 第93-97页 |
·本章小结 | 第97-98页 |
第6章 海上试验数据分析 | 第98-112页 |
·试验情况简介 | 第98-100页 |
·单水听器数据验证 | 第100-108页 |
·基于自适应滤波的辨识算法验证 | 第100-101页 |
·基于二阶统计量的盲辨识算法验证 | 第101-102页 |
·基于时频分析的辨识算法验证 | 第102-108页 |
·阵列数据验证 | 第108-111页 |
·接收信号 | 第108页 |
·声源信号瞬时频率提取与声源信号重构 | 第108-111页 |
·本章小结 | 第111-112页 |
结论 | 第112-114页 |
1 论文的主要工作及创新 | 第112-113页 |
2 有待进一步研究的问题 | 第113-114页 |
参考文献 | 第114-122页 |
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第122-123页 |
致谢 | 第123页 |