| 作者简介 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·研究历史与进展 | 第13-18页 |
| ·卫星导航系统的研究历史与现状 | 第13-14页 |
| ·卫星导航接收机抗干扰技术的研究历史与现状 | 第14-16页 |
| ·基于自适应阵列的接收机抗干扰技术的研究历史与现状 | 第16-18页 |
| ·论文的内容和安排 | 第18-20页 |
| 第二章 自适应阵列在卫星导航接收机抗干扰中的应用 | 第20-30页 |
| ·信号模型 | 第20-22页 |
| ·卫星导航系统中的常见干扰 | 第22-23页 |
| ·基于自适应阵列卫星导航接收机抗干扰方法分类 | 第23-25页 |
| ·自适应阵列抗干扰对卫星导航接收机信号处理的影响 | 第25-28页 |
| ·相关处理 | 第25页 |
| ·码延迟锁定环 | 第25-27页 |
| ·空域和空时联合抗干扰方法对接收机信号处理的影响 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于 Householder 变换 GPS 自适应干扰抑制方法研究 | 第30-44页 |
| ·引言 | 第30-31页 |
| ·信号模型 | 第31页 |
| ·自适应广义旁瓣相消(GSC) | 第31-32页 |
| ·常见的阻塞矩阵结构 | 第32-33页 |
| ·基于 Householder 变换的自适应 GSC | 第33-36页 |
| ·基于 Householder 变换的阻塞矩阵 | 第33-35页 |
| ·低复杂度自适应更新权矢量 | 第35-36页 |
| ·收敛性分析 | 第36-37页 |
| ·计算量分析 | 第37页 |
| ·数值仿真 | 第37-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于 Kalman 滤波 GPS 二维自适应干扰抑制方法研究 | 第44-56页 |
| ·引言 | 第44-45页 |
| ·基于 GSC-Kalman 算法的二维自适应干扰抑制 | 第45-47页 |
| ·二维阻塞矩阵的构建 | 第45页 |
| ·基于 Kalman 滤波的自适应 GSC 阵列 | 第45-47页 |
| ·收敛性分析 | 第47-49页 |
| ·数值仿真 | 第49-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 GPS 接收机的多星盲干扰抑制方法研究 | 第56-68页 |
| ·引言 | 第56-57页 |
| ·信号模型 | 第57页 |
| ·功率倒置法 | 第57-60页 |
| ·多星盲干扰抑制方法 | 第60-62页 |
| ·算法步骤 | 第62页 |
| ·数值仿真 | 第62-66页 |
| ·单星的情况 | 第62-65页 |
| ·多星的情况 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 第六章 GPS 接收机的自适应多径干扰抑制方法研究 | 第68-80页 |
| ·引言 | 第68-69页 |
| ·多径对 GPS 接收机的影响 | 第69-70页 |
| ·信号模型 | 第70-74页 |
| ·直视信号（LOSS）的角度估计 | 第71-73页 |
| ·多径抑制方法 | 第73-74页 |
| ·相关处理分析 | 第74页 |
| ·算法步骤 | 第74-75页 |
| ·数值仿真 | 第75-78页 |
| ·本章小结 | 第78-80页 |
| 第七章 快速数据投影法在多目标角跟踪中的应用 | 第80-88页 |
| ·引言 | 第80-81页 |
| ·信号模型 | 第81页 |
| ·快速数据投影法 | 第81-83页 |
| ·基于快速数据投影法的多目标角跟踪算法 | 第83-85页 |
| ·自适应 DOA 估计方法 | 第83页 |
| ·多目标 DOA 跟踪方法 | 第83-85页 |
| ·几种子空间更新算法的计算量比较 | 第85页 |
| ·仿真结果 | 第85-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 第八章 结束语 | 第88-92页 |
| ·本文内容总结 | 第88-89页 |
| ·工作展望 | 第89-92页 |
| 参考文献 | 第92-104页 |
| 附录 A | 第104-106页 |
| 附录 B | 第106-108页 |
| 致谢 | 第108-110页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 | 第110-113页 |
