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极化敏感阵列的极化—空间域谱估计算法研究

摘要第5-7页
abstract第7-9页
第1章 绪论第13-22页
    1.1 引言第13-14页
    1.2 论文的研究目的及意义第14-15页
    1.3 论文相关的国内外研究现状第15-20页
        1.3.1 信源数估计算法第15-17页
        1.3.2 极化敏感均匀圆阵超分辨DOA与极化参数联合估计算法第17-20页
    1.4 主要研究内容及章节安排第20-22页
第2章 极化敏感阵列与极化-空间域谱估计算法理论基础第22-40页
    2.1 引言第22页
    2.2 信号假设条件第22-23页
        2.2.1 点源信号第22页
        2.2.2 远场源信号第22页
        2.2.3 窄带信号第22-23页
        2.2.4 不相干信号第23页
        2.2.5 完全极化波信号第23页
    2.3 极化敏感阵列信号处理理论基础第23-32页
        2.3.1 极化的概念与分类第23-25页
        2.3.2 完全极化波数学模型及其表征第25-28页
        2.3.3 极化敏感阵列接收信号数学模型第28-32页
    2.4 典型极化-空间域谱估计算法第32-38页
        2.4.1 基于极化敏感阵列的MUSIC算法第32-35页
        2.4.2 基于极化敏感阵列的ESPRIT算法第35-38页
    2.5 本章小结第38-40页
第3章 特定极化敏感阵列的信源数估计第40-72页
    3.1 引言第40页
    3.2 阵列信号模型第40-43页
    3.3 传统信源数估计算法第43-51页
        3.3.1 基于信息论准则的信源数估计方法第43-46页
        3.3.2 基于对角加载的信源数估计方法第46-48页
        3.3.3 基于盖氏圆定理的信源数估计方法第48-51页
    3.4 基于单偶极子极化敏感阵列的去特征处理信源数估计方法第51-62页
        3.4.1 信号模型第52-53页
        3.4.2 去特征处理的定义第53页
        3.4.3 算法基本原理第53-56页
        3.4.4 算法步骤总结第56-57页
        3.4.5 算法原理分析第57页
        3.4.6 算法复杂度分析第57-58页
        3.4.7 仿真实验分析第58-62页
    3.5 基于正交偶极子对极化敏感阵列特性的去特征信源数估计方法第62-71页
        3.5.1 信号模型第62-63页
        3.5.2 算法基本原理第63-66页
        3.5.3 算法步骤总结第66页
        3.5.4 算法复杂度分析第66-67页
        3.5.5 仿真实验分析第67-71页
    3.6 本章小结第71-72页
第4章 单偶极子极化敏感均匀圆阵的DOA与极化参数联合估计第72-94页
    4.1 引言第72页
    4.2 数学模型第72-74页
    4.3 单偶极子极化敏感阵列接收数据相位分析第74-78页
        4.3.1 基于相位描述子的阵元间相位差分析第74-75页
        4.3.2 基于几何描述子的阵元间相位差分析第75-78页
    4.4 单偶极子极化敏感均匀圆阵的半区间搜索MUSIC算法第78-82页
        4.4.1 算法原理第79-81页
        4.4.2 算法步骤总结第81-82页
        4.4.3 算法复杂度分析第82页
    4.5 仿真实验分析第82-92页
        4.5.1 阵元间接收信号相位差仿真实验分析第82-86页
        4.5.2 半区间搜索MUSIC算法实验分析第86-92页
    4.6 本章小结第92-94页
第5章 正交偶极子对极化敏感均匀圆阵的DOA与极化参数联合估计第94-117页
    5.1 引言第94页
    5.2 信号模型第94-96页
    5.3 四阶累积量的虚拟阵列扩展特性第96-102页
        5.3.1 四阶累积量的定义第96-97页
        5.3.2 四阶累积量的虚拟阵列扩展特性第97-100页
        5.3.3 正交偶极子对均匀圆阵的虚拟阵列扩展第100-102页
    5.4 正交偶极子对极化敏感均匀圆阵的四阶累积量ESPRIT算法第102-110页
        5.4.1 具有旋转不变关系的子阵对的构造第103-104页
        5.4.2 DOA估计第104-107页
        5.4.3 极化参数估计第107-108页
        5.4.4 参数配对第108页
        5.4.5 算法步骤总结第108-109页
        5.4.6 算法复杂度分析第109-110页
    5.5 仿真实验分析第110-116页
        5.5.1 所提算法的有效性第111页
        5.5.2 算法的估计性能对比第111-115页
        5.5.3 运算时间对比第115-116页
    5.6 本章小结第116-117页
结论第117-120页
参考文献第120-130页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第130-132页
致谢第132页

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