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脉冲噪声条件下具有信号选择性的时延估计

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
1 绪论第8-12页
   ·引言第8-9页
   ·时间延迟估计技术的发展和研究现状第9-10页
   ·本文的主要工作第10-12页
2 基于不同统计特性的时间延迟估计第12-31页
   ·引言第12-13页
   ·基于二阶统计特征的时间延迟估计第13页
   ·基于循环统计特征的时间延迟估计第13-24页
     ·循环平稳统计特征第14-19页
     ·BPSK信号分析第19-21页
     ·基于循环相关理论的时间延迟估计第21-22页
     ·基于循环统计量的时差估计方法第22-24页
   ·基于分数低阶统计特征的时延估计第24-30页
     ·α稳定分布第24-26页
     ·分数低阶统计量第26-27页
     ·基于分数低阶统计量的时间延迟估计第27-29页
     ·分数低阶α稳定分布噪声条件下混合信噪比的设定第29-30页
   ·本章小结第30-31页
3 脉冲噪声条件下具有信号选择性的时延估计第31-40页
   ·引言第31页
   ·p阶循环相关函数第31-35页
     ·p阶循环相关函数定义第31-32页
     ·关于p阶循环相关与二阶循环相关的循环频率相同的说明第32-35页
   ·基于p阶循环相关的PCCC算法第35-39页
     ·算法推导第35-36页
     ·仿真实验第36-39页
   ·本章小结第39-40页
4 脉冲噪声条件下具有信号选择性的时延和多普勒频移的联合估计第40-49页
   ·引言第40-41页
   ·模糊函数及时延与多普勒频移的联合估计第41-45页
     ·二阶模糊函数第41-42页
     ·分数低阶模糊函数第42-43页
     ·循环模糊函数第43-45页
   ·p阶循环模糊函数及时延和多普勒频移的联合估计第45-48页
     ·p阶循环模糊函数第45-46页
     ·仿真实验第46-48页
   ·本章小结第48-49页
5 基于分数低阶循环相关的自适应时延估计方法第49-57页
   ·引言第49页
   ·分数低阶循环相关的定义及性质第49-50页
   ·基于分数低阶循环相关的自适应时延估计方法第50-56页
     ·算法推导第50-53页
     ·仿真实验第53-56页
   ·本章小结第56-57页
结论第57-59页
参考文献第59-63页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第63-64页
致谢第64-65页
大连理工大学学位论文版权使用授权书第65页

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