| 摘要 | 第4-7页 |
| abstract | 第7-10页 |
| 符号和缩略词 | 第16-18页 |
| 第1章 绪论 | 第18-38页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第18-19页 |
| 1.2 问题描述 | 第19-30页 |
| 1.2.1 阵列信号处理数学模型 | 第19-21页 |
| 1.2.2 信源数和DOA估计的代表性方法 | 第21-24页 |
| 1.2.3 大规模阵列下信源数与DOA估计存在的问题 | 第24-30页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第30-34页 |
| 1.3.1 基于大维随机矩阵理论的信源数估计研究现状 | 第30-32页 |
| 1.3.2 基于大维随机矩阵理论的DOA估计研究现状 | 第32-33页 |
| 1.3.3 仍需解决的问题 | 第33-34页 |
| 1.4 论文的主要工作、创新点和内容安排 | 第34-37页 |
| 1.4.1 论文主要工作 | 第34页 |
| 1.4.2 论文创新点 | 第34-36页 |
| 1.4.3 论文内容安排 | 第36-37页 |
| 1.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第2章 大维随机矩阵基础知识及在参数估计中的应用 | 第38-56页 |
| 2.1 引言 | 第38-39页 |
| 2.2 大维随机矩阵基础知识 | 第39-45页 |
| 2.2.1 随机矩阵的经验谱分布和Stieltjes变换 | 第39-41页 |
| 2.2.2 样本协方差矩阵的极限谱分布和极限特征值 | 第41-45页 |
| 2.3 基于大维随机矩阵理论的信源数估计方法 | 第45-51页 |
| 2.3.1 RMT-AIC算法 | 第45-46页 |
| 2.3.2 BN-AIC算法 | 第46-47页 |
| 2.3.3 BIC-variant算法 | 第47-49页 |
| 2.3.4 LS-MDL算法 | 第49-51页 |
| 2.4 基于大维随机矩阵理论的DOA估计方法 | 第51-55页 |
| 2.4.1 G-MUSIC算法 | 第51-53页 |
| 2.4.2 未知确定性信号情况下G-MUSIC算法 | 第53-55页 |
| 2.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第3章 基于修正Rao得分检验的信源数估计算法 | 第56-70页 |
| 3.1 引言 | 第56-57页 |
| 3.2 广义贝叶斯信息准则 | 第57-59页 |
| 3.3 协方差矩阵的修正Rao得分检验 | 第59-61页 |
| 3.4 基于修正Rao得分检验的信源数估计算法 | 第61-64页 |
| 3.5 仿真实验及分析 | 第64-69页 |
| 3.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 第4章 基于球形检验的信源数估计算法 | 第70-88页 |
| 4.1 引言 | 第70-72页 |
| 4.2 信号模型及信源数估计准则 | 第72-73页 |
| 4.3 基于球形检验的信源数估计算法 | 第73-76页 |
| 4.3.1 基本原理 | 第73-75页 |
| 4.3.2 实现过程 | 第75-76页 |
| 4.4 ST-GBIC算法的讨论 | 第76-78页 |
| 4.5 仿真实验及分析 | 第78-86页 |
| 4.6 本章小结 | 第86-88页 |
| 第5章 基于协方差矩阵收缩估计的DOA估计算法 | 第88-102页 |
| 5.1 引言 | 第88-90页 |
| 5.2 基于协方差矩阵收缩估计的DOA估计算法 | 第90-92页 |
| 5.3 收缩系数的统计特性分析 | 第92-95页 |
| 5.4 仿真实验及分析 | 第95-100页 |
| 5.5 本章小结 | 第100-102页 |
| 第6章 基于Spike模型的信源数和DOA估计算法 | 第102-120页 |
| 6.1 引言 | 第102-104页 |
| 6.2 Spike模型及相位转移特性 | 第104-107页 |
| 6.3 基于似然比检验的信源数估计算法 | 第107-114页 |
| 6.3.1 基本原理 | 第107-110页 |
| 6.3.2 仿真实验及分析 | 第110-114页 |
| 6.4 基于相位转移补偿的DOA估计算法 | 第114-118页 |
| 6.4.1 实现过程 | 第114-115页 |
| 6.4.2 仿真实验及分析 | 第115-118页 |
| 6.5 本章小结 | 第118-120页 |
| 第7章 全文总结 | 第120-124页 |
| 7.1 主要贡献及结论 | 第120-121页 |
| 7.2 待研究的问题 | 第121-124页 |
| 参考文献 | 第124-131页 |
| 作者简介及在学期间取得的科研成果 | 第131-134页 |
| 致谢 | 第134-135页 |
