| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 常用符号说明 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-25页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.2 外辐射源无源定位系统研究历史和现状 | 第16-17页 |
| 1.3 外辐射源参数估计技术与定位解算算法研究现状 | 第17-22页 |
| 1.3.1 时延估计研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3.2 频率估计研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3.3 定位算法研究现状 | 第20-22页 |
| 1.4 本文的主要工作及结构安排 | 第22-25页 |
| 第二章 参数估计与定位解算模型 | 第25-37页 |
| 2.1 引言 | 第25页 |
| 2.2 子空间基本理论与方法 | 第25-29页 |
| 2.2.1 多重信号分类算法 | 第26-27页 |
| 2.2.2 旋转不变子空间算法 | 第27-28页 |
| 2.2.3 加权子空间拟合算法 | 第28-29页 |
| 2.3 稀疏分解理论与方法 | 第29-32页 |
| 2.3.1 信号的稀疏表示 | 第29-31页 |
| 2.3.2 稀疏重构的方法 | 第31-32页 |
| 2.4 时延估计模型 | 第32页 |
| 2.5 频率估计模型 | 第32-33页 |
| 2.6 定位解算模型 | 第33-34页 |
| 2.7 本章小结 | 第34-37页 |
| 第三章 超分辨时延估计 | 第37-59页 |
| 3.1 引言 | 第37-38页 |
| 3.2 时延估计的CRLB界 | 第38-39页 |
| 3.3 基于子空间的超分辨时延估计算法 | 第39-48页 |
| 3.3.1 基于直接数据的MUSIC的时延估计算法 | 第40-41页 |
| 3.3.2 基于频域相关的MUSIC时延估计算法 | 第41-44页 |
| 3.3.3 基于SSMUSIC的改进时延估计算法 | 第44-46页 |
| 3.3.4 基于加权子空间拟合的时延估计算法 | 第46-48页 |
| 3.4 基于最大特征向量稀疏分解的超分辨时延估计算法 | 第48-50页 |
| 3.5 仿真结果与分析 | 第50-56页 |
| 3.5.1 子空间算法时延估计仿真 | 第51-55页 |
| 3.5.2 稀疏分解算法时延估计仿真 | 第55-56页 |
| 3.6 本章小结 | 第56-59页 |
| 第四章 超分辨频率估计 | 第59-75页 |
| 4.1 引言 | 第59页 |
| 4.2 频率估计的CRLB界 | 第59-60页 |
| 4.3 最大似然估计算法 | 第60-61页 |
| 4.4 基于子空间的频率估计算法 | 第61-66页 |
| 4.4.1 基于MUSIC的频率估计算法 | 第61-62页 |
| 4.4.2 基于ESPRIT的频率估计算法 | 第62-63页 |
| 4.4.3 基于EVD的频率估计算法 | 第63-66页 |
| 4.5 基于稀疏分解的频率估计算法 | 第66-68页 |
| 4.5.1 基于过完备字典的频率估计模型 | 第66页 |
| 4.5.2 基于最大特征向量的频率估计算法 | 第66-68页 |
| 4.6 仿真结果与分析 | 第68-74页 |
| 4.6.1 最大似然算法频率估计仿真 | 第68-70页 |
| 4.6.2 子空间算法频率估计仿真 | 第70-72页 |
| 4.6.3 稀疏分解算法频率估计仿真 | 第72-74页 |
| 4.7 本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 位置解算算法研究 | 第75-104页 |
| 5.1 引言 | 第75页 |
| 5.2 定位算法的CRLB界 | 第75-78页 |
| 5.3 多维标度算法 | 第78-86页 |
| 5.3.1 实数域MDS算法 | 第78-83页 |
| 5.3.2 复数域MDS算法统一框架 | 第83-86页 |
| 5.4 直接定位算法 | 第86-93页 |
| 5.4.1 联合时延及多普勒频率的直接定位算法 | 第87-90页 |
| 5.4.2 改进算法 | 第90-93页 |
| 5.5 仿真结果与分析 | 第93-101页 |
| 5.5.1 多维标度定位算法仿真 | 第93-98页 |
| 5.5.2 直接定位算法算法仿真 | 第98-101页 |
| 5.6 本章小结 | 第101-104页 |
| 结束语 | 第104-106页 |
| 一、全文工作总结 | 第104-105页 |
| 二、未来工作展望 | 第105-106页 |
| 致谢 | 第106-108页 |
| 参考文献 | 第108-116页 |
| 作者简历 | 第116页 |
