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基于QR分解的ADBF算法及其DSP实现研究

第一章 引言第1-14页
   ·自适应波束形成算法概论第8-9页
   ·基于QR 分解的数据域自适应波束形成算法概述第9-10页
   ·现代数字信号处理器的发展和特点第10-12页
     ·数字信号处理器概述第10-11页
     ·数字信号处理器的发展历程第11页
     ·现代高性能数字信号处理器的特点第11-12页
   ·本文的主要工作第12-14页
第二章 ADBF 技术基本理论和 QRD-SMI 自适应波束形成算法第14-32页
   ·自适应波束形成基本理论第14-20页
     ·信号模型第14-15页
     ·常规波束形成的统计模型第15-17页
     ·常规波束形成第17-19页
     ·自适应波束形成第19-20页
   ·QR分解 SMI(QRD-SMI)自适应波束形成算法第20-25页
     ·性约束最小方差( LCMV)准则第20页
     ·SMI(采样矩阵求逆)算法第20-21页
     ·基于 LCMV 的 QR 分解 SMI(QRD-SMI)算法第21-25页
   ·Systolic 阵并行实现结构第25-26页
   ·对角加载技术第26-27页
     ·对角加载原理第26-27页
     ·QRD-SMI 算法的对角加载实现第27页
   ·QRD-SMI 算法的计算机仿真及性能分析第27-31页
     ·计算机仿真结果第27-30页
     ·QRD-SMI 算法性能分析第30-31页
   ·本章小结第31-32页
第三章 MQRD-SMI 自适应波束形成算法第32-42页
   ·避免前后向回代的Systolic 阵第32-33页
     ·避免前向代入的 Systolic 阵第32页
     ·避免后向代入的 Systolic 阵第32-33页
   ·基于LCMV 的MQRD-SMI 自适应波束形成算法第33-35页
     ·算法原理第33-34页
     ·MQRD-SMI 算法流程第34-35页
   ·MQRD-SMI 算法的 Systolic 阵实现第35-37页
     ·算法的 Systolic 阵第35-36页
     ·Systolic 阵中各PE 单元功能第36-37页
   ·MQRD-SMI 算法的计算机仿真及性能分析第37-41页
     ·MQRD-SMI 算法的计算机仿真第37-40页
     ·MQRD-SMI 算法性能分析第40-41页
   ·本章小结第41-42页
第四章 逆 QR 分解 SMI(IQRD-SMI)自适应波束形成算法第42-51页
   ·基于LCMV 的IQRD-SMI 算法权向量的求解第42-43页
   ·IQRD-SMI 自适应波束形成算法的实现第43-45页
     ·算法原理第43-45页
     ·IQRD-SMI 算法流程第45页
   ·IQRD-SMI 算法的 Systolic 阵实现第45-47页
   ·IQRD-SMI 算法的计算机仿真和性能分析第47-50页
     ·IQRD-SMI 算法的计算机仿真结果第47-49页
     ·IQRD-SMI 算法的性能分析第49-50页
   ·本章小结第50-51页
第五章 QR 分解ADBF 算法在多片ADSP-TS101S 上的并行实现第51-70页
   ·高性能通用数字信号处理器及系统仿真平台第51-58页
     ·ADSP-TS101S 芯片介绍第51-53页
     ·ADSP-TS101S 编程技术第53-55页
     ·VisualDSP++集成调试开发软件平台简介第55-56页
     ·TigerSHARC T51015 EZ-KIT 仿真平台介绍第56-58页
   ·QR 分解数据域 ADBF 算法在多片 TS101S 上的并行实现第58-68页
     ·算法的多片 ADSP-TS101S 实现方案第58-62页
     ·算法的多片 ADSP-TS101S 实现结果第62-67页
     ·QR 分解数据域算法的多片ADSP-TS101S 实现的处理时间测试第67-68页
   ·三种QR 分解数据域算法综合性能评价第68-69页
   ·本章小结第69-70页
结束语第70-71页
参考文献第71-73页
致谢第73-74页
个人简历第74页

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