基于矩阵束和神经网络两种方法的多径干扰抑制研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 课题研究的目的及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第13-18页 |
| 1.3 论文的主要工作及内容安排 | 第18-19页 |
| 1.4 论文主要创新点 | 第19-20页 |
| 第二章 天线测量基础 | 第20-36页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 天线测量与微波暗室 | 第20-28页 |
| 2.2.1 近场扫描测量技术 | 第20-22页 |
| 2.2.2 微波暗室 | 第22-23页 |
| 2.2.3 天线测量误差 | 第23-28页 |
| 2.3 矩阵束法 | 第28-31页 |
| 2.4 BP神经网络 | 第31-35页 |
| 2.4.1 BP神经网络概念 | 第31页 |
| 2.4.2 BP神经网络结构 | 第31-34页 |
| 2.4.3 BP神经网络的优缺点分析 | 第34-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于矩阵束法的多径干扰抑制方法 | 第36-56页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 暗室中多径干扰的建模 | 第36-39页 |
| 3.3 基于矩阵束法的多径干扰信号分解 | 第39-42页 |
| 3.3.1 Y坐标保持不变,X坐标移动 | 第39-40页 |
| 3.3.2 X坐标保持不变,Y坐标移动 | 第40-42页 |
| 3.4 基于矩阵束法和傅里叶变换实现干扰抑制 | 第42-45页 |
| 3.4.1 直接信号的识别 | 第42-43页 |
| 3.4.2 干扰抑制 | 第43-45页 |
| 3.5 验证算法的可行性 | 第45-50页 |
| 3.5.1 理论推算 | 第45-46页 |
| 3.5.2 算法实现 | 第46-48页 |
| 3.5.3 算法过程的流程总结 | 第48-50页 |
| 3.6 基于不同干扰源的抑制效果比较 | 第50-54页 |
| 3.6.1 不同材料的反射板 | 第52页 |
| 3.6.2 不同形状的反射板 | 第52-53页 |
| 3.6.3 不同反射板 | 第53-54页 |
| 3.7 总结 | 第54-56页 |
| 第四章 基于神经网络的多径干扰抑制方法 | 第56-66页 |
| 4.1 引言 | 第56页 |
| 4.2 神经网络模型 | 第56-58页 |
| 4.2.1 BP神经网络结构 | 第56-57页 |
| 4.2.2 神经网络参数配置 | 第57-58页 |
| 4.3 结果及讨论 | 第58-60页 |
| 4.4 基于不同干扰源的抑制效果比较 | 第60-64页 |
| 4.4.1 不同材料的反射板 | 第62-63页 |
| 4.4.2 不同形状的反射板 | 第63页 |
| 4.4.3 不同的反射板 | 第63-64页 |
| 4.5 三种方法的比较 | 第64页 |
| 4.6 本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 卫星通信中的多径干扰 | 第66-76页 |
| 5.1 引言 | 第66-67页 |
| 5.2 Ku段广播通信系统 | 第67-69页 |
| 5.2.1 雨衰的简要介绍 | 第68页 |
| 5.2.2 现有雨衰抑制手段 | 第68-69页 |
| 5.3 卫星移动通讯系统 | 第69-71页 |
| 5.3.1 多径干扰来源 | 第69-70页 |
| 5.3.2 多径干扰抑制手段 | 第70-71页 |
| 5.4 多径干扰消除应用 | 第71-74页 |
| 5.4.1 信号模型 | 第72-73页 |
| 5.4.2 矩阵束法应用模型 | 第73-74页 |
| 5.4.3 神经网络应用模型 | 第74页 |
| 5.5 优缺点分析 | 第74-75页 |
| 5.6 本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-80页 |
| 6.1 总结 | 第76-77页 |
| 6.2 展望 | 第77-80页 |
| 参考文献 | 第80-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 研究成果 | 第87页 |
