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Loran-C接收机中关键信号处理的研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-5页
目录第5-8页
第一章 绪论第8-14页
   ·引言第8-10页
     ·系统简介第8页
     ·应用领域第8-9页
     ·机遇和挑战第9-10页
   ·LORAN-C系统的历史和现状第10-11页
     ·Loran-C系统的发展历史第10页
     ·我国Loran-C系统的建设和使用第10-11页
   ·选题背景第11-13页
     ·国外Loran-C系统的研究动向第11-12页
     ·国内Loran-C系统的研究动向第12-13页
   ·内容安排第13-14页
第二章 LORAN-C系统介绍第14-22页
   ·双曲线定位原理第14-15页
     ·双曲线定义第14页
     ·位置线定义第14-15页
     ·位置线的多值性第15页
   ·台链配置第15-16页
   ·信号格式第16-20页
     ·单个脉冲的标准特征第16-17页
     ·包周差介绍第17-18页
     ·脉冲组结构第18-19页
     ·组重复周期第19页
     ·相位编码第19-20页
   ·接收机设备第20-22页
第三章 基于相位累积检测的周期识别方法第22-40页
   ·周期识别介绍第22-29页
     ·定义第22页
     ·导出脉冲法第22-24页
     ·序列极性检测法第24-27页
     ·半周峰值比第27-28页
     ·延迟相加法第28-29页
   ·相位累积的统计特性第29-32页
     ·关键相位序列第29-30页
     ·相位噪声第30-31页
     ·统计特性第31-32页
   ·窗函数卷积检测第32-35页
     ·构造窗函数第32-33页
     ·卷积检测第33-34页
     ·卷积结果的容错分析第34-35页
   ·计算机仿真第35-36页
   ·性能分析第36-40页
     ·抗噪声性能第36页
     ·算法周期第36-37页
     ·可靠性分析第37页
     ·新的周期识别模式第37-40页
第四章 天波检测技术第40-52页
   ·天波检测问题介绍第40-41页
     ·天波检测概述第40页
     ·目前接收机的局限性第40-41页
     ·改进方法第41页
   ·谱估计与天波检测第41-42页
     ·功率谱估计第41-42页
     ·谱估计用于天波检测第42页
   ·ARMA模型方法第42-45页
     ·参数模型法概述第42-44页
     ·ARMA模型法第44-45页
   ·FFT频谱相除方法第45-52页
     ·算法数学模型第45-46页
     ·计算机仿真第46-49页
     ·窗函数的优化第49-51页
     ·算法软件实现第51-52页
第五章 系统方案及性能测试第52-58页
   ·系统硬件实现方案第52-53页
   ·数字信号处理方案第53-54页
   ·性能测试第54-58页
     ·仪器设备第55页
     ·测试结果第55-56页
     ·测试结论第56-58页
结束语第58-60页
致谢第60-62页
参考文献第62-66页
研究成果第66-67页

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