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基于信号循环平稳性的多波束抗干扰技术研究及FPGA实现

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 课题研究的背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 非盲自适应波束形成算法的研究现状第11-12页
        1.2.2 盲自适应波束形成算法的研究现状第12-14页
    1.3 本文研究内容及章节安排第14-16页
第2章 自适应波束形成技术第16-32页
    2.1 自适应波束形成的数学模型第16-17页
    2.2 自适应波束形成准则第17-19页
        2.2.1 最小均方误差准则第17-18页
        2.2.2 最大信噪比准则第18页
        2.2.3 线性约束最小方差准则第18-19页
    2.3 信号的循环平稳特性第19-22页
        2.3.1 二阶循环平稳特性第19-20页
        2.3.2 谱相关密度函数及分析第20-22页
    2.4 非盲自适应波束形成技术第22-26页
        2.4.1 SMI算法第22页
        2.4.2 SMI算法仿真实验第22-26页
    2.5 盲自适应波束形成技术第26-31页
        2.5.1 SCORE类算法第26-28页
        2.5.2 CAB类算法第28-29页
        2.5.3 SCORE类算法和CAB类算法仿真实验第29-31页
    2.6 本章小结第31-32页
第3章 存在循环频率误差时的CAB算法及其改进方法第32-46页
    3.1 循环频率误差对CAB算法的影响第32-33页
    3.2 存在循环频率误差时的改进CAB算法第33-36页
        3.2.1 遗忘因子CAB算法第33-35页
        3.2.2 自适应遗忘因子CAB算法第35-36页
    3.3 实验仿真结果及分析第36-44页
    3.4 本章小结第44-46页
第4章 基于烟花算法改进的CAB算法第46-62页
    4.1 烟花算法的组成与研究内容第46-47页
    4.2 烟花算法的基本原理第47-53页
        4.2.1 爆炸算子第47-51页
        4.2.2 变异算子第51页
        4.2.3 映射规则第51-52页
        4.2.4 选择策略第52-53页
    4.3 烟花算法的理论分析第53-57页
        4.3.1 随机模型第53-54页
        4.3.2 全局收敛性第54-56页
        4.3.3 时间复杂度第56-57页
    4.4 基于烟花算法改进的CAB算法第57-61页
        4.4.1 烟花算法在CAB算法中的应用设计第58页
        4.4.2 FWA-CAB算法仿真结果及分析第58-61页
    4.5 本章小结第61-62页
第5章 遗传矩阵伴随求逆算法的研究与FPGA实现第62-80页
    5.1 遗传矩阵伴随求逆算法基本原理第63-65页
    5.2 遗传矩阵伴随求逆算法的计算机仿真第65-68页
        5.2.1 GMAI算法和SMI算法抗干扰性能对比第65-68页
        5.2.2 分块求逆与伴随求逆对抗干扰效果的影响第68页
    5.3 GMAI算法的FPGA设计实现第68-77页
        5.3.1 卫星导航抗干扰接收机的设计第68-70页
        5.3.2 GMAI算法的FPGA设计及仿真第70-74页
        5.3.3 抗干扰模块的实测性能第74-77页
    5.4 本章小结第77-80页
结论第80-82页
参考文献第82-88页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第88-90页
致谢第90页

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