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阵列信号参数估计与跟踪方法研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第1章 绪论第12-27页
    1.1 课题研究的背景及意义第12-14页
        1.1.1 课题来源第12页
        1.1.2 研究背景及意义第12-14页
    1.2 阵列信号参数估计的发展与研究现状第14-20页
        1.2.1 信源数估计第14-16页
        1.2.2 波达方向估计第16-19页
        1.2.3 波达方向与多普勒频率的联合估计第19-20页
    1.3 阵列信号参数跟踪的发展与研究现状第20-24页
        1.3.1 波达方向跟踪第21-22页
        1.3.2 多普勒频率跟踪第22-24页
    1.4 主要研究内容及章节安排第24-27页
第2章 阵列信号源数目与波达方向的估计第27-44页
    2.1 基于伪协方差矩阵Otsu算法的信源数估计第27-35页
        2.1.1 引言第27-28页
        2.1.2 信号模型第28-29页
        2.1.3 算法描述与性能分析第29-32页
        2.1.4 仿真实验与结论第32-35页
    2.2 基于特征空间MUSIC算法的相干信号DOA空间平滑估计第35-42页
        2.2.1 引言第35页
        2.2.2 信号模型第35-36页
        2.2.3 算法描述与性能分析第36-39页
        2.2.4 仿真实验与结论第39-42页
    2.3 本章小结第42-44页
第3章 阵列信号波达方向与多普勒频率的联合估计第44-63页
    3.1 基于修正MUSIC算法的DOA与多普勒频率联合估计第44-53页
        3.1.1 引言第44-45页
        3.1.2 信号模型第45-47页
        3.1.3 算法描述与性能分析第47-49页
        3.1.4 仿真实验与结论第49-53页
    3.2 相干/同向信号DOA与多普勒频率联合估计第53-61页
        3.2.1 引言第53页
        3.2.2 信号模型第53-55页
        3.2.3 算法描述与性能分析第55-57页
        3.2.4 仿真实验与结论第57-61页
    3.3 本章小结第61-63页
第4章 波达方向与多普勒频率估计的最大似然优化方法第63-78页
    4.1 SQP优化的最大似然波达方向角估计第63-69页
        4.1.1 引言第63-64页
        4.1.2 信号模型第64-65页
        4.1.3 算法描述与性能分析第65-67页
        4.1.4 仿真实验与结论第67-69页
    4.2 SQP优化的最大似然DOA与多普勒频率联合估计第69-77页
        4.2.1 引言第69-70页
        4.2.2 信号模型第70-71页
        4.2.3 算法描述与性能分析第71-74页
        4.2.4 仿真实验与结论第74-77页
    4.3 本章小结第77-78页
第5章 阵列信号波达方向的动态跟踪估计第78-91页
    5.1 时变遗忘因子动态DOA跟踪估计第78-83页
        5.1.1 引言第78-79页
        5.1.2 信号模型第79页
        5.1.3 算法描述与性能分析第79-81页
        5.1.4 仿真实验与结论第81-83页
    5.2 优化算法在动态DOA跟踪估计中的应用第83-89页
        5.2.1 引言第83-84页
        5.2.2 基于人工蜂群算法的动态DOA跟踪估计第84-86页
        5.2.3 基于序列二次规划的动态DOA跟踪估计第86页
        5.2.4 仿真实验与结论第86-89页
    5.3 本章小结第89-91页
第6章 雷达信号多普勒频率估计与动态跟踪第91-104页
    6.1 基于压缩感知的多普勒频率估计第91-95页
        6.1.1 引言第91-92页
        6.1.2 稀疏信号模型及其重构算法第92-93页
        6.1.3 仿真实验与结论第93-95页
    6.2 基于动态压缩感知的多普勒频率跟踪估计第95-103页
        6.2.1 引言第95-96页
        6.2.2 信号模型第96-99页
        6.2.3 算法描述与步骤分析第99-100页
        6.2.4 仿真实验与结论第100-103页
    6.3 本章小结第103-104页
第7章 总结与展望第104-107页
    7.1 全文总结第104-105页
    7.2 研究展望第105-107页
参考文献第107-117页
作者简介及研究成果第117-120页
致谢第120-121页

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