| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 主要缩略语 | 第15-16页 |
| 主要符号表 | 第16-17页 |
| 1 绪论 | 第17-26页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第17-18页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第18-24页 |
| 1.2.1 时延估计问题的国内外研究现状 | 第19-20页 |
| 1.2.2 相关熵理论国内外研究现状 | 第20-22页 |
| 1.2.3 循环平稳信号处理国内外研究现状 | 第22-24页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第24-26页 |
| 2 基础知识 | 第26-36页 |
| 2.1 Alpha稳定分布 | 第26-27页 |
| 2.2 分数低阶统计量 | 第27-28页 |
| 2.3 相关熵 | 第28-32页 |
| 2.3.1 相关熵定义和性质 | 第28-30页 |
| 2.3.2 相关熵诱导距离 | 第30-31页 |
| 2.3.3 最大相关熵准则 | 第31-32页 |
| 2.4 循环统计量 | 第32-35页 |
| 2.4.1 一阶循环平稳与循环均值 | 第32-34页 |
| 2.4.2 循环相关函数和谱相关函数 | 第34-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 3 Alpha稳定分布噪声环境下基于相关熵谱密度的时延估计 | 第36-52页 |
| 3.1 引言 | 第36-37页 |
| 3.2 加权相关熵谱密度时延估计算法描述 | 第37-39页 |
| 3.2.1 信号模型 | 第37页 |
| 3.2.2 算法描述 | 第37-39页 |
| 3.3 加权相关熵谱密度时延估计算法分析 | 第39-43页 |
| 3.3.1 白化过程对WCSD算法的影响 | 第39-41页 |
| 3.3.2 CSP算法与WCSD算法抗脉冲噪声性能分析 | 第41-43页 |
| 3.4 加权相关熵谱密度时延估计算法仿真 | 第43-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 4 Alpha稳定分布噪声环境下基于相关熵的非整数时延估计 | 第52-81页 |
| 4.1 引言 | 第52-54页 |
| 4.1.1 非整数时延估计概述 | 第52-53页 |
| 4.1.2 非整数时延估计信号模型 | 第53-54页 |
| 4.2 基于最小CIM准则的Farrow结构非整数时延估计 | 第54-63页 |
| 4.2.1 基于最小CIM准则的Farrow结构非整数时延估计算法描述 | 第54-56页 |
| 4.2.2 基于最小CIM准则的Farrow结构非整数时延估计算法分析 | 第56-59页 |
| 4.2.3 基于最小CIM准则的Farrow结构非整数时延估计算法仿真 | 第59-63页 |
| 4.3 基于MCC准则和Lagrange非整数时延滤波器的非整数时延估计 | 第63-80页 |
| 4.3.1 基于最大相关熵准则非整数时延估计算法描述 | 第63-66页 |
| 4.3.2 基于最大相关熵准则非整数时延估计算法分析 | 第66-74页 |
| 4.3.3 基于最大相关熵准则非整数时延估计算法仿真 | 第74-80页 |
| 4.4 本章算法比较 | 第80页 |
| 4.5 本章小结 | 第80-81页 |
| 5 Alpha稳定分布噪声环境下时延与多普勒频移联合估计 | 第81-106页 |
| 5.1 引言 | 第81-85页 |
| 5.1.1 时延与多普勒频移联合估计信号模型 | 第82页 |
| 5.1.2 循环模糊函数和多循环频率模糊函数时延与多普勒联合估计 | 第82-84页 |
| 5.1.3 分数低阶循环平稳时延与多普勒联合估计 | 第84-85页 |
| 5.2 基于Sigmoid变换的时延与多普勒联合估计 | 第85-94页 |
| 5.2.1 基于Sigmoid变换的时延与多普勒联合估计算法描述 | 第85-87页 |
| 5.2.2 基于Sigmoid变换的时延与多普勒联合估计算法分析 | 第87-91页 |
| 5.2.3 基于Sigmoid变换的时延与多普勒联合估计算法仿真 | 第91-94页 |
| 5.3 广义Sigmoid变换的时延与多普勒联合估计 | 第94-105页 |
| 5.3.1 广义Sigmoid变换的时延与多普勒联合估计算法描述 | 第94-95页 |
| 5.3.2 广义Sigmoid变换时延与多普勒联合估计算法分析 | 第95-101页 |
| 5.3.3 广义Sigmoid变换的时延与多普勒联合估计算法仿真 | 第101-105页 |
| 5.4 本章算法比较 | 第105页 |
| 5.5 本章小结 | 第105-106页 |
| 6 结论与展望 | 第106-109页 |
| 6.1 结论 | 第106-107页 |
| 6.2 创新点 | 第107-108页 |
| 6.3 展望 | 第108-109页 |
| 参考文献 | 第109-121页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第121-122页 |
| 致谢 | 第122-123页 |
| 作者简介 | 第123页 |
