| 摘要 | 第7-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 本文中使用的数学符号 | 第13-14页 |
| 缩略语表 | 第14-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-26页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第17-18页 |
| 1.2 自适应滤波算法综述 | 第18-23页 |
| 1.2.1 引言 | 第18-20页 |
| 1.2.2 算法应用 | 第20-22页 |
| 1.2.3 评价指标 | 第22-23页 |
| 1.3 论文研究内容与创新点 | 第23-24页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第24-26页 |
| 第二章 抗冲击噪声的凸组合自适应滤波算法 | 第26-50页 |
| 2.1 引言 | 第26-27页 |
| 2.2 ALPHA稳定分布 | 第27-28页 |
| 2.3 凸组合自适应滤波算法的基本原理 | 第28-29页 |
| 2.4 NSA-NSA算法 | 第29-39页 |
| 2.4.1 算法推导 | 第29-30页 |
| 2.4.2 跟踪权向量转移策略 | 第30-31页 |
| 2.4.3 算法分析 | 第31-35页 |
| 2.4.4 仿真实验 | 第35-39页 |
| 2.5 凸组合VOLTERRA自适应滤波算法 | 第39-49页 |
| 2.5.1 算法推导 | 第40-43页 |
| 2.5.2 算法分析 | 第43-45页 |
| 2.5.3 仿真实验 | 第45-49页 |
| 2.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第三章 ALPHA稳定分布下的VOLTERRA滤波算法 | 第50-67页 |
| 3.1 引言 | 第50-51页 |
| 3.2 几种经典算法 | 第51-52页 |
| 3.3 基于P范数对数变换的VOLTERRA滤波算法 | 第52-61页 |
| 3.3.1 算法推导 | 第52-54页 |
| 3.3.2 算法分析 | 第54-57页 |
| 3.3.3 仿真实验 | 第57-61页 |
| 3.4 改进的变遗忘因子的VOLTERRA滤波算法 | 第61-66页 |
| 3.4.1 算法推导 | 第61-64页 |
| 3.4.2 计算复杂度比较 | 第64页 |
| 3.4.3 仿真实验 | 第64-66页 |
| 3.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第四章 脉冲噪声自适应有源控制算法 | 第67-88页 |
| 4.1 引言 | 第67-69页 |
| 4.2 现有算法回顾 | 第69-71页 |
| 4.3 基于最大熵的递归有源噪声控制算法 | 第71-81页 |
| 4.3.1 算法推导 | 第71-73页 |
| 4.3.2 FxRMC稳定性分析 | 第73-74页 |
| 4.3.3 自适应核宽度策略 | 第74-76页 |
| 4.3.4 仿真实验 | 第76-81页 |
| 4.4 基于VOLTERRA结构的连续P范数有源噪声控制算法 | 第81-87页 |
| 4.4.1 算法推导 | 第81-83页 |
| 4.4.2 仿真实验 | 第83-87页 |
| 4.5 本章小结 | 第87-88页 |
| 第五章 ALPHA稳定分布噪声中的自适应波束形成算法 | 第88-104页 |
| 5.1 引言 | 第88-89页 |
| 5.2 模型及现有算法 | 第89-90页 |
| 5.3 连续P范数递归波束形成算法 | 第90-97页 |
| 5.3.1 算法推导 | 第90-92页 |
| 5.3.2 H~∞分析 | 第92-94页 |
| 5.3.3 RCLMP算法的均值稳定性 | 第94-95页 |
| 5.3.4 计算复杂度比较 | 第95-96页 |
| 5.3.5 仿真实验 | 第96-97页 |
| 5.4 递归最大熵波束形成算法 | 第97-103页 |
| 5.4.1 算法概述 | 第97-98页 |
| 5.4.2 理论分析 | 第98-100页 |
| 5.4.3 仿真实验 | 第100-103页 |
| 5.5 本章小结 | 第103-104页 |
| 第六章 ALPHA稳定分布噪声环境中的分布式滤波算法 | 第104-130页 |
| 6.1 引言 | 第104-105页 |
| 6.2 分布式滤波网络模型及现有算法 | 第105-107页 |
| 6.3 鲁棒P范数分布式滤波算法 | 第107-120页 |
| 6.3.1 算法推导 | 第107-111页 |
| 6.3.2 理论值分析 | 第111-117页 |
| 6.3.3 仿真实验 | 第117-120页 |
| 6.4 VOLTERRA分布式滤波算法 | 第120-126页 |
| 6.4.1 算法推导 | 第121-125页 |
| 6.4.2 内存分析 | 第125-126页 |
| 6.5 仿真实验 | 第126-129页 |
| 6.6 本章小结 | 第129-130页 |
| 结论与展望 | 第130-133页 |
| 结论 | 第130-131页 |
| 下一步工作展望 | 第131-133页 |
| 致谢 | 第133-134页 |
| 参考文献 | 第134-148页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 | 第148-151页 |
