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不规则阵列高精度测向技术

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-15页
   ·研究背景与意义第10-11页
   ·空间谱估计的发展现状第11-12页
   ·论文的主要工作第12-15页
第二章 阵列信号模型与DOA估计方法第15-23页
   ·系统组成与数学模型第15-18页
     ·测向系统组成第15页
     ·阵列模型的建立第15-16页
     ·相干信号源的数学模型第16-18页
     ·通道幅相误差模型第18页
   ·两种经典的DOA算法第18-23页
     ·MUSIC二维测向算法第18-19页
     ·ML二维测向算法第19-21页
     ·仿真分析第21-23页
第三章 阵列结构与幅相误差校正研究第23-41页
   ·阵列流形的微分几何第23-30页
     ·C~N空间中的曲线参数第23-26页
     ·“超螺线”流形曲线第26-28页
     ·阵列流形模糊分析第28-30页
   ·不规则平面阵的测向性能分析第30-36页
     ·微分几何的平面阵性能分析第30-33页
     ·仿真分析第33-36页
   ·幅相误差校正第36-40页
     ·单辅助源的幅相误差校正第37页
     ·辅助阵元的幅相误差校正第37-38页
     ·仿真分析第38-40页
   ·本章小结第40-41页
第四章 相干信号高分辨谱估计算法分析第41-52页
   ·空间平滑算法第41-42页
     ·前向空间平滑算法(FSS)第41-42页
     ·前后向空间平滑算法(FBSS)第42页
   ·改进的MUSIC算法第42-46页
     ·修正MUSIC算法(MMUSIC)第42-43页
     ·空间差分MUSIC算法第43-44页
     ·仿真分析第44-46页
   ·修正MUSIC算法(MMUSIC)二维测向第46-51页
     ·修正MUSIC二维测向算法第46-48页
     ·仿真分析第48-51页
   ·本章小结第51-52页
第五章 ML快速算法设计第52-64页
   ·交替投影算法——AP算法第52-53页
   ·智能算法的应用第53-55页
     ·遗传算法(GA)第53-54页
     ·粒子群算法(PSO)第54-55页
   ·一种快速求解ML估计算法第55-57页
     ·交叉熵算法(CE)第55-56页
     ·改进型CE-ML算法第56-57页
   ·算法性能分析第57-60页
     ·复杂度分析第57-58页
     ·仿真分析第58-60页
   ·仿真分析第60-61页
     ·实测数据仿真分析第61-63页
   ·结论第63-64页
第六章 算法DSP实现第64-76页
   ·硬软件系统介绍第64-65页
   ·MMUSIC算法的实现第65-72页
     ·MMUSIC二维DOA估计的实现第65-69页
     ·减少计算量方法介绍第69-72页
   ·改进型CE-ML算法实现第72-74页
   ·总结第74-76页
第七章 论文总结第76-78页
致谢第78-79页
参考文献第79-83页
硕士期间取得的研究成果第83页

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