| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·TDE估计研究现状 | 第12-14页 |
| ·DOA估计研究现状 | 第14-15页 |
| ·论文研究内容与组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 α稳定分布及分数低阶统计量 | 第17-26页 |
| ·α稳定分布 | 第17-19页 |
| ·α稳定分布的定义 | 第17-18页 |
| ·对称α稳定分布的概率密度函数 | 第18-19页 |
| ·α稳定分布随机变量的产生 | 第19-20页 |
| ·分数低阶统计量 | 第20-22页 |
| ·分数低阶矩 | 第20-21页 |
| ·零阶矩 | 第21-22页 |
| ·共变、共变谱的概念及性质 | 第22-23页 |
| ·共变的概念及性质 | 第22页 |
| ·共变谱的概念及性质 | 第22-23页 |
| ·分数低阶协方差及分数低阶协方差谱 | 第23-25页 |
| ·广义信噪比 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于分数低阶统计量的单径时延估计算法 | 第26-41页 |
| ·基本模型 | 第26-27页 |
| ·传统时延估计方法 | 第27-28页 |
| ·基本相关法 | 第27页 |
| ·广义相关法 | 第27-28页 |
| ·自适应法 | 第28页 |
| ·基于分数低阶统计量的时延估计方法 | 第28-40页 |
| ·基于共变的时延估计法 | 第29页 |
| ·基于分数低阶协方差的时延估计法 | 第29-30页 |
| ·基于非线性变换的时延估计法 | 第30-32页 |
| ·最小平均p范数时延估计法 | 第32-33页 |
| ·Sigmoid自适应加权时延估计法 | 第33-35页 |
| ·仿真与性能分析 | 第35-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于分数低阶统计量的多径时延估计算法 | 第41-46页 |
| ·基本模型 | 第41页 |
| ·基于分数低阶统计量的时延估计方法 | 第41-45页 |
| ·基于分数协方差的多径时延估计方法 | 第42页 |
| ·基于非线性变换的多径时延估计方法 | 第42-43页 |
| ·仿真与性能分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于分数低阶统计量的DOA估计算法 | 第46-57页 |
| ·基本模型 | 第46-48页 |
| ·传统的DOA估计方法 | 第48-49页 |
| ·基于分数低阶统计量的DOA估计方法 | 第49-56页 |
| ·基于FLOM-MUSIC的DOA估计方法 | 第49-50页 |
| ·基于FLOM-SMD-MUSIC的DOA估计方法 | 第50-53页 |
| ·仿真与性能分析 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第63-64页 |