| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 注释表 | 第9-10页 |
| 缩略词 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究背景 | 第11页 |
| ·研究现状 | 第11-14页 |
| ·论文的主要工作与结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 阵列下参数估计基础 | 第16-20页 |
| ·均匀线阵天线模型 | 第16-17页 |
| ·L 型阵列天线模型 | 第17-18页 |
| ·阵列天线基础 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 L 型阵列中基于改进 ESPRIT 的二维 DOA 估计算法 | 第20-28页 |
| ·数据模型 | 第20-21页 |
| ·基于改进 ESPRIT 的二维 DOA 估计算法 | 第21-24页 |
| ·ESPRIT 的估计算法 | 第21-22页 |
| ·改进 ESPRIT 估计算法 | 第22-24页 |
| ·算法步骤与复杂度 | 第24页 |
| ·仿真结果 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 L 型阵列中基于 PM 的二维 DOA 估计算法 | 第28-36页 |
| ·数据模型 | 第28页 |
| ·基于 PM 的二维 DOA 估计算法 | 第28-31页 |
| ·PM 估计算法 | 第28-31页 |
| ·算法步骤与复杂度 | 第31页 |
| ·仿真结果 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第五章 L 型阵列中基于求根 MUSIC 的二维 DOA 估计算法 | 第36-44页 |
| ·数据模型 | 第36页 |
| ·基于求根 MUSIC 的二维 DOA 估计算法 | 第36-39页 |
| ·二维 MUSIC 估计算法 | 第36-37页 |
| ·求根 MUSIC 估计算法 | 第37-39页 |
| ·参数μk估计算法 | 第38页 |
| ·参数νk估计算法 | 第38-39页 |
| ·角度配对 | 第39页 |
| ·算法步骤与优点 | 第39页 |
| ·仿真结果 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第六章 L 型阵列中基于平行因子技术的二维 DOA 估计算法 | 第44-53页 |
| ·数据模型 | 第44-46页 |
| ·二维 DOA 估计算法 | 第46-48页 |
| ·三线性分解 | 第46-47页 |
| ·可识别性 | 第47页 |
| ·二维 DOA 估计 | 第47-48页 |
| ·算法步骤与优点 | 第48页 |
| ·复杂度分析与克拉美罗界 | 第48-49页 |
| ·仿真结果 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第七章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·工作总结 | 第53页 |
| ·工作展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第60页 |
