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浅海环境下的水声信道辨识技术研究

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

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