| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 盲源分离的基本框架 | 第14页 |
| 1.3 研究历史和现状 | 第14-19页 |
| 1.4 盲源分离的应用 | 第19-21页 |
| 1.5 本文研究的主要内容 | 第21-23页 |
| 第二章 经典盲源分离算法 | 第23-42页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 盲源分离的数学模型 | 第23-25页 |
| 2.2.1 线性瞬时混合模型 | 第23-24页 |
| 2.2.2 线性卷积混合模型 | 第24-25页 |
| 2.2.3 非线性混合模型 | 第25页 |
| 2.3 盲源分离问题的基本假设和不确定性 | 第25-26页 |
| 2.4 盲源分离前的预处理 | 第26-27页 |
| 2.4.1 信号的零均值化（去均值） | 第26页 |
| 2.4.2 信号的白化 | 第26-27页 |
| 2.5 相关理论知识 | 第27-30页 |
| 2.5.1 峭度 | 第27页 |
| 2.5.2 熵、负熵 | 第27-28页 |
| 2.5.3 KL（Kullback-Leiber）散度 | 第28页 |
| 2.5.4 互信息 | 第28-29页 |
| 2.5.5 高阶矩与高阶累积量 | 第29-30页 |
| 2.6 经典盲源分离算法 | 第30-34页 |
| 2.6.1 最小互信息盲分离算法 | 第30-31页 |
| 2.6.2 最大熵盲分离算法 | 第31-32页 |
| 2.6.3 固定点算法 | 第32-33页 |
| 2.6.4 联合对角化算法 | 第33-34页 |
| 2.7 分离性能的评价准则 | 第34-35页 |
| 2.7.1 相似系数 | 第34页 |
| 2.7.2 性能指标 | 第34-35页 |
| 2.7.3 其他评价准则 | 第35页 |
| 2.8 仿真分析 | 第35-41页 |
| 2.8.1 舰船辐射噪声的仿真 | 第36-38页 |
| 2.8.2 仿真水声信号分离实例 | 第38-41页 |
| 2.9 本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 卷积混合的水声信号盲分离算法 | 第42-53页 |
| 3.1 引言 | 第42页 |
| 3.2 水声基阵接收信号模型 | 第42-44页 |
| 3.3 卷积混合信号盲源分离的基本思路 | 第44-45页 |
| 3.4 基于二阶统计信息的盲分离算法 | 第45-46页 |
| 3.5 二阶统计信息和波束形成相结合的盲分离优化算法 | 第46-48页 |
| 3.6 仿真分析 | 第48-52页 |
| 3.6.1 不同信噪比下盲分离效果比较 | 第48-50页 |
| 3.6.2 信干比为-5dB下的弱目标提取能力 | 第50-52页 |
| 3.7 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 欠定情况下的水声信号盲分离算法 | 第53-68页 |
| 4.1 引言 | 第53页 |
| 4.2 基于稀疏特性的欠定盲分离算法思路 | 第53-55页 |
| 4.2.1 稀疏特性分析 | 第53-54页 |
| 4.2.2 算法思路 | 第54-55页 |
| 4.3 基于K-均值聚类的二值时频掩蔽盲分离算法 | 第55-61页 |
| 4.3.1 算法介绍 | 第55-56页 |
| 4.3.2 仿真分析 | 第56-61页 |
| 4.4 基于期望最大化的泛值时频掩蔽盲分离算法及其优化算法 | 第61-67页 |
| 4.4.1 基于期望最大化的盲分离算法 | 第61-63页 |
| 4.4.2 模拟退火算法简介 | 第63-64页 |
| 4.4.3 基于退火期望最大化的盲分离优化算法 | 第64-65页 |
| 4.4.4 仿真分析 | 第65-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 基于单矢量水听器的水声信号盲分离算法 | 第68-80页 |
| 5.1 引言 | 第68页 |
| 5.2 矢量水听器系统及其测向原理 | 第68-71页 |
| 5.2.1 矢量水听器系统 | 第68-69页 |
| 5.2.2 单矢量水听器的方位估计 | 第69-70页 |
| 5.2.3 改进的多目标方位估计方法 | 第70-71页 |
| 5.3 基于单矢量水听器的盲分离算法及其优化算法 | 第71-75页 |
| 5.3.1 基于方位信息的盲分离算法 | 第71-73页 |
| 5.3.2 混合向量估计 | 第73-74页 |
| 5.3.3 方位信息和混合向量相结合的盲分离优化算法 | 第74-75页 |
| 5.4 仿真实验 | 第75-79页 |
| 5.5 本章小结 | 第79-80页 |
| 第六章 盲源分离问题中的源数目估计问题 | 第80-95页 |
| 6.1 引言 | 第80页 |
| 6.2 超、正定情况下的源数目估计 | 第80-87页 |
| 6.2.1 基于信息论准则的源数目估计方法 | 第81-82页 |
| 6.2.2 基于盖尔圆理论的源数目估计方法 | 第82-84页 |
| 6.2.3 基于奇异值分解的源数目估计方法 | 第84-85页 |
| 6.2.4 仿真分析 | 第85-87页 |
| 6.3 欠定情况下的源数目估计 | 第87-92页 |
| 6.3.1 基于信号稀疏性的源数目估计方法 | 第87-89页 |
| 6.3.2 基于四阶累积量通道扩展技术的源数目估计方法 | 第89-90页 |
| 6.3.3 仿真分析 | 第90-92页 |
| 6.4 基于单矢量水听器的源数目估计 | 第92-94页 |
| 6.4.1 基于方位信息的源数目估计方法 | 第92页 |
| 6.4.2 仿真分析 | 第92-94页 |
| 6.5 本章小结 | 第94-95页 |
| 第七章 水声信号盲源分离水池实验验证及结果分析 | 第95-109页 |
| 7.1 引言 | 第95页 |
| 7.2 声学环境及条件 | 第95-96页 |
| 7.3 实验内容及结果分析 | 第96-108页 |
| 7.3.1 双源盲分离波形恢复及结果分析 | 第96-101页 |
| 7.3.2 三源盲分离波形恢复及结果分析 | 第101-108页 |
| 7.4 本章小结 | 第108-109页 |
| 第八章 全文总结 | 第109-112页 |
| 8.1 引言 | 第109页 |
| 8.2 研究工作总结 | 第109-110页 |
| 8.3 有待进一步研究的内容 | 第110-112页 |
| 参考文献 | 第112-122页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第122-124页 |
| 致谢 | 第124-125页 |
