基于对角载入的鲁棒自适应波束形成算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 英文缩略表 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景及其意义 | 第11-12页 |
| ·自适应波束形成的发展及研究现状 | 第12-16页 |
| ·本文的主要工作 | 第16-17页 |
| 第2章 自适应波束形成算法 | 第17-35页 |
| ·自适应阵列信号处理模型 | 第17-18页 |
| ·自适应控制算法的性能量度 | 第18-28页 |
| ·均方误差(MSE)性能量度 | 第19-21页 |
| ·信噪比(SNR)性能量度 | 第21-23页 |
| ·最大似然(ML)性能量度 | 第23-24页 |
| ·最小噪声方差(NV)性能量度 | 第24-25页 |
| ·最小二乘(LS)性能量度 | 第25-26页 |
| ·最优解的因式分解 | 第26-28页 |
| ·准则比较 | 第28页 |
| ·自适应波束形成算法 | 第28-34页 |
| ·最小均方(LMS)算法 | 第28-30页 |
| ·采样协方差矩阵求逆(SMI)算法 | 第30页 |
| ·递推最小二乘(RLS)算法 | 第30-31页 |
| ·直接矩阵求逆(DMI)算法 | 第31页 |
| ·最小方差无畸变响应(MVDR)算法 | 第31-32页 |
| ·恒模(CMA)算法 | 第32-33页 |
| ·神经网络方法 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第3章 鲁棒波束形成器的设计方法 | 第35-45页 |
| ·影响鲁棒性的因素 | 第35-36页 |
| ·鲁棒波束形成器的设计方法 | 第36-44页 |
| ·线性约束最小方差(LCMV)波束形成算法 | 第36-37页 |
| ·对角载入SMI(LSMI)算法 | 第37页 |
| ·特征空间算法 | 第37-38页 |
| ·最差性能下的鲁棒波束形成算法 | 第38-39页 |
| ·基于Bayesian方法的波束形成算法 | 第39-40页 |
| ·鲁棒Capon波束形成算法 | 第40-43页 |
| ·基于高阶信号模型的鲁棒自适应波束形成算法 | 第43-44页 |
| ·算法比较 | 第44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于对角载入的自适应波束形成算法 | 第45-59页 |
| ·对角载入波束形成算法 | 第45-47页 |
| ·改进的对角载入鲁棒自适应波束形成算法 | 第47-57页 |
| ·基于线性组合的协方差矩阵估计方法 | 第47-48页 |
| ·改进的对角载入鲁棒自适应波束形成算法 | 第48-49页 |
| ·基于梯度算法的鲁棒波束形成 | 第49-51页 |
| ·仿真实验结果 | 第51-57页 |
| ·小结 | 第57-59页 |
| 第5章 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
