阵列信号多参数联合估计算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第17-18页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第18-19页 |
| 1.3 本文的内容安排 | 第19-21页 |
| 第二章 基本理论 | 第21-35页 |
| 2.1 电磁矢量传感器阵列及经典算法 | 第21-26页 |
| 2.1.1 电磁矢量传感器 | 第21-22页 |
| 2.1.2 阵列信号处理的经典算法 | 第22-26页 |
| 2.2 四元数和四元数矩阵的理论基础 | 第26-29页 |
| 2.2.1 四元数的基本理论 | 第26-27页 |
| 2.2.2 四元数矩阵的基本理论 | 第27-29页 |
| 2.3 平行因子的理论基础 | 第29-31页 |
| 2.3.1 三维矩阵的基本理论 | 第29-30页 |
| 2.3.2 PARAFAC模型 | 第30-31页 |
| 2.4 压缩感知的理论基础 | 第31-33页 |
| 2.4.1 信号的稀疏表示 | 第31-32页 |
| 2.4.2 构建观测矩阵的原则 | 第32页 |
| 2.4.3 重构算法 | 第32-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 基于四元数理论的阵列信号处理 | 第35-51页 |
| 3.1 引言 | 第35-36页 |
| 3.2 基于四元数理论的均匀线阵信号处理 | 第36-42页 |
| 3.2.1 信号接收模型 | 第36-37页 |
| 3.2.2 参数估计算法 | 第37-38页 |
| 3.2.3 计算复杂度分析 | 第38-39页 |
| 3.2.4 计算机仿真与结果分析 | 第39-42页 |
| 3.3 基于四元数理论的均匀圆阵信号处理 | 第42-50页 |
| 3.3.1 信号接收模型 | 第42-45页 |
| 3.3.2 参数估计算法 | 第45-46页 |
| 3.3.3 计算机仿真与结果分析 | 第46-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于PARAFAC模型的阵列信号处理 | 第51-69页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 三线性模型算法简介 | 第51-54页 |
| 4.2.1 构造接收数据的三线性模型 | 第51-52页 |
| 4.2.2 三线性模型的辨识性分析及分解算法 | 第52-54页 |
| 4.3 基于平行因子模型的圆柱阵列参数估计算法 | 第54-61页 |
| 4.3.1 构造接收数据的三线性模型 | 第54-56页 |
| 4.3.2 信号参数估计算法 | 第56-58页 |
| 4.3.3 计算机仿真与结果分析 | 第58-61页 |
| 4.4 基于平行因子模型的平面阵列参数估计算法 | 第61-67页 |
| 4.4.1 构造接收数据的三线性模型 | 第61-63页 |
| 4.4.2 信号参数估计算法 | 第63-64页 |
| 4.4.3 计算机仿真与结果分析 | 第64-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 基于压缩感知理论的阵列信号处理 | 第69-79页 |
| 5.1 引言 | 第69页 |
| 5.2 基于压缩感知理论的DOA估计算法简介 | 第69-73页 |
| 5.2.1 观测矩阵的设计 | 第69-70页 |
| 5.2.2 重构算法 | 第70-72页 |
| 5.2.3 计算机仿真与结果分析 | 第72-73页 |
| 5.3 基于压缩感知理论的L阵二维DO A估计 | 第73-78页 |
| 5.3.1 观测矩阵的设计 | 第73-75页 |
| 5.3.2 参数配对算法 | 第75-76页 |
| 5.3.3 计算机仿真与结果分析 | 第76-78页 |
| 5.4 本章小结 | 第78-79页 |
| 第六章 总结和展望 | 第79-81页 |
| 6.1 总结 | 第79页 |
| 6.2 展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-87页 |
| 致谢 | 第87-89页 |
| 作者简介 | 第89-91页 |
| 1. 基本情况 | 第89页 |
| 2. 教育背景 | 第89页 |
| 3. 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第89-91页 |
