| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文的主要工作与结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 阵列信号处理基础 | 第17-25页 |
| 2.1 数学基础 | 第17-18页 |
| 2.1.1 特征值与特征向量 | 第17页 |
| 2.1.2 矩阵的奇异值分解 | 第17页 |
| 2.1.3 Vandermonde矩阵 | 第17-18页 |
| 2.2 阵列天线基础 | 第18-19页 |
| 2.2.1 前提及假设 | 第18页 |
| 2.2.2 天线阵模型 | 第18-19页 |
| 2.3 常用天线阵列模型 | 第19-22页 |
| 2.3.1 线阵阵列天线模型 | 第19-20页 |
| 2.3.2 L型均匀线阵天线模型 | 第20-21页 |
| 2.3.3 双平行线阵天线模型 | 第21-22页 |
| 2.4 阵列协方差矩阵的特征分解 | 第22-23页 |
| 2.5 非圆信号介绍 | 第23-24页 |
| 2.5.1 非圆信号的定义与性质 | 第23页 |
| 2.5.2 非圆信号估计的数学模型 | 第23-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 线性阵列中的非圆信号DOA估计 | 第25-41页 |
| 3.1 线性阵列中基于ESPRIT的非圆信号DOA估计算法 | 第25-33页 |
| 3.1.1 数据模型 | 第25页 |
| 3.1.2 基于ESPRIT的非圆信号DOA估计算法 | 第25-27页 |
| 3.1.3 算法复杂度和优点 | 第27页 |
| 3.1.4 克拉美罗界（The Cramér-Rao Bound，CRB ） | 第27-30页 |
| 3.1.5 仿真结果 | 第30-33页 |
| 3.2 线性阵列中基于降维MUSIC的非圆信号DOA估计算法 | 第33-40页 |
| 3.2.1 数据模型 | 第33页 |
| 3.2.2 基于MUSIC的非圆信号DOA估计算法 | 第33-34页 |
| 3.2.3 降维NC-MUSIC算法 | 第34-36页 |
| 3.2.4 算法复杂度比较和优点 | 第36页 |
| 3.2.5 仿真结果 | 第36-40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 非圆信号的二维DOA估计 | 第41-73页 |
| 4.1 L型阵列中基于ESPRIT类的非圆信号DOA估计算法 | 第41-50页 |
| 4.1.1 数据模型 | 第41页 |
| 4.1.2 基于ESPRIT的非圆信号DOA估计算法 | 第41-44页 |
| 4.1.3 基于欧拉变换ESPRIT的非圆信号DOA估计算法 | 第44-47页 |
| 4.1.4 算法复杂度和优点 | 第47-48页 |
| 4.1.5 仿真结果 | 第48-50页 |
| 4.2 L型阵列中基于PM类的非圆信号DOA估计算法 | 第50-61页 |
| 4.2.1 数据模型 | 第50-51页 |
| 4.2.2 传播算子 | 第51页 |
| 4.2.3 基于PM的非圆信号DOA估计算法 | 第51-54页 |
| 4.2.4 基于欧拉变换PM的非圆信号DOA估计算法 | 第54-58页 |
| 4.2.5 算法复杂度和优点 | 第58-59页 |
| 4.2.6 仿真结果 | 第59-61页 |
| 4.3 双平行阵中基于PM类的非圆信号DOA估计算法 | 第61-72页 |
| 4.3.1 数据模型 | 第61-62页 |
| 4.3.2 基于PM的非圆信号DOA估计算法 | 第62-65页 |
| 4.3.3 基于欧拉变换PM的非圆信号DOA估计算法 | 第65-69页 |
| 4.3.4 算法复杂度和优点 | 第69-70页 |
| 4.3.5 仿真结果 | 第70-72页 |
| 4.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 混合信号的DOA估计 | 第73-83页 |
| 5.1 均匀线阵中基于Capon的混合信号DOA估计算法 | 第73-77页 |
| 5.1.1 数据模型 | 第73-74页 |
| 5.1.2 基于混合信号的Mixed-Capon算法 | 第74页 |
| 5.1.3 算法复杂度和优点 | 第74-75页 |
| 5.1.4 仿真结果 | 第75-77页 |
| 5.2 均匀线阵中基于MUSIC的混合信号DOA估计算法 | 第77-83页 |
| 5.2.1 数据模型 | 第77页 |
| 5.2.2 基于混合信号的Mixed-MUSIC算法 | 第77-79页 |
| 5.2.3 算法复杂度和优点 | 第79页 |
| 5.2.4 仿真结果 | 第79-82页 |
| 5.2.5 本章小结 | 第82-83页 |
| 第六章 总结与展望 | 第83-84页 |
| 6.1 工作总结 | 第83页 |
| 6.2 工作展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第91页 |
