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转发式协同直接定位方法与理论研究

摘要第4-7页
Abstract第7-9页
第一章 绪论第17-39页
    1.1 研究背景与意义第17-23页
        1.1.1 低信噪比下辐射源定位问题第17-18页
        1.1.2 超视距目标定位问题第18-20页
        1.1.3 基于多站同频转发的辐射源定位问题第20-22页
        1.1.4 研究意义第22-23页
    1.2 基于多站同频转发的辐射源定位的关键技术第23-26页
    1.3 相关技术发展现状第26-35页
        1.3.1 多径定位技术研究第26-28页
        1.3.2 DPD相关理论和方法研究第28-30页
        1.3.3 DPD方法的优化模型研究第30页
        1.3.4 DPD模型的优化算法研究第30-32页
        1.3.5 DPD估计误差的渐进分布研究第32-34页
        1.3.6 定位系统模型误差分析与校正研究第34-35页
    1.4 论文主要工作及结构安排第35-39页
第二章 多径条件下的DPD信号模型第39-57页
    2.1 引言第39页
    2.2 经典DPD模型第39-43页
        2.2.1 复衰减和延迟DPD模型第39-41页
        2.2.2 存在多普勒频移的DPD模型第41-43页
        2.2.3 经典DPD模型小结第43页
    2.3 非视距转发多站系统定位体制与GDPD模型第43-46页
        2.3.1 MCS架构第43-44页
        2.3.2 GDPD模型基本假设第44-45页
        2.3.3 GDPD模型符号说明第45-46页
    2.4 GDPD的信号数学模型第46-55页
        2.4.1 GDPD的基础模型第46-51页
        2.4.2 单点观测无多普勒GDPD统一模型第51-52页
        2.4.3 单点观测有多普勒GDPD统一模型第52-54页
        2.4.4 多点观测有多普勒GDPD统一模型第54-55页
        2.4.5 各种DPD模型的关系第55页
    2.5 GDPD的信号数学模型小结第55-57页
第三章 GDPD优化模型与定位算法第57-115页
    3.1 引言第57页
    3.2 经典DPD优化模型及其求解方法第57-61页
        3.2.1 未知信号波形DPD的DML优化模型与求解方法第57-58页
        3.2.2 未知信号波形单径DPD的1D-MUSIC优化模型与求解方法第58-61页
    3.3 GDPD的子空间投影MUSIC方法第61-76页
        3.3.1 1D-SSP-MUSIC和1D-NSP-MUSIC方法第61-62页
        3.3.2 1D-SSP-MUSIC与1D-NSP-MUSIC对比分析第62-68页
        3.3.3 子空间投影方法在GDPD模型中应用存在的问题第68-69页
        3.3.4 GDPD模型中阵列流形的奇异性分析第69-73页
        3.3.5 GDPD定位中的信号下变频处理的必要性和存在的问题第73-74页
        3.3.6 GDPD模型的子空间投影MUSIC方法小结第74-76页
    3.4 改进的GDPD的子空间投影优化模型第76-82页
        3.4.1 GDPD优化模型设计思路第76-79页
        3.4.2 改进的GDPD噪声子空间投影MUSIC方法第79-81页
        3.4.3 各种优化模型比较分析第81-82页
    3.5 GDPD优化模型求解第82-96页
        3.5.1 ICF模型求解第82-85页
        3.5.2 LC模型求解第85-87页
        3.5.3 NNR和PNNR模型求解第87-96页
    3.6 GDPD的最大似然估计方法第96-98页
    3.7 GDPD的最大似然估计模型求解第98页
    3.8 应用算例第98-112页
        3.8.1 MUSIC相关算法性能对比第99-107页
        3.8.2 ML方法与MUSIC算法性能对比第107-110页
        3.8.3 GDPD与SPG性能对比第110-111页
        3.8.4 不同辐射源个数的对比第111-112页
    3.9 小结第112-115页
第四章 GDPD子空间拟合框架与估计误差渐进分布分析第115-170页
    4.1 引言第115页
    4.2 多径GDPD的标准模型第115-116页
    4.3 多径GDPD的子空间拟合优化模型框架第116-122页
        4.3.1 SSF(SignalSubspaceFitting,信号子空间拟合)第117-118页
        4.3.2 NSF(NoiseSubspaceFitting,噪声子空间拟合)第118页
        4.3.3 NNSF(NormalizedNoiseSubspaceFitting,归一化的噪声子空间拟合)第118-119页
        4.3.4 子空间拟合框架的几何意义第119-122页
    4.4 子空间拟合框架典型优化模型第122-127页
        4.4.1 信号子空间拟合优化模型第122-124页
        4.4.2 噪声子空间拟合优化模型第124-125页
        4.4.3 归一化的噪声子空间拟合优化模型第125-126页
        4.4.4 各种子空间拟合优化模型小结第126-127页
    4.5 估计误差渐进分布分析相关引理第127-142页
        4.5.1 MD-WSSF优化模型的各级导数相关结论第128-134页
        4.5.2 MD-NSF优化模型的各级导数相关结论第134-137页
        4.5.3 渐近高斯分布分析相关结论第137-139页
        4.5.4 CRLB相关结论第139-142页
    4.6 子空间拟合方法估计误差的渐进分布第142-155页
        4.6.1 MD-WSSF估计误差的渐进分布第142-146页
        4.6.2 MD-NSF估计误差的渐进分布第146-149页
        4.6.3 MD-SSF估计误差的渐进分布第149-151页
        4.6.4 DML估计误差的渐进分布第151-153页
        4.6.5 MD-NWNSF估计误差的渐进分布第153-155页
    4.7 MD-WSSF最优权重分析第155-156页
    4.8 多径GDPD的CRLB分析第156-158页
    4.9 数值仿真分析第158-166页
        4.9.1 数值仿真场景设置第158-160页
        4.9.2 各种优化模型估计误差与信噪比的关系第160-163页
        4.9.3 各种优化模型估计误差与样本数量的关系第163-164页
        4.9.4 各种优化模型估计误差与频率分辨率的关系第164-165页
        4.9.5 各种优化模型估计误差与带宽的关系第165-166页
        4.9.6 各种优化模型估计误差与阵元数的关系第166页
    4.10 小结第166-170页
第五章 GDPD模型误差校正第170-196页
    5.1 引言第170-171页
    5.2 模型误差校准的基本原理第171-175页
        5.2.1 模型误差主要来源分析第171-173页
        5.2.2 模型误差校正基本原理第173-174页
        5.2.3 模型误差校正架构设计第174-175页
    5.3 模型误差参数标定的数学模型第175-176页
    5.4 模型误差估计算法设计第176-182页
        5.4.1 将高维参数的联合搜索简化为二维谱搜索策略第176-177页
        5.4.2 将多周期信号压缩为单周期信号策略第177-180页
        5.4.3 多尺度时频差搜索策略第180-182页
    5.5 模型误差校准模型第182-185页
        5.5.1 时差校准模型第183-184页
        5.5.2 频差校准模型第184-185页
    5.6 基于参考信号的直接定位模型第185-186页
    5.7 含参考站的GDPD定位系统架构第186-188页
    5.8 定位算例第188-194页
        5.8.1 无模型误差时,各种优化模型的性能比较第189-191页
        5.8.2 存在模型误差时性能对比第191页
        5.8.3 直接定位法与两步定位法的检测门限比较第191-194页
        5.8.4 参考信号时频差估计复杂度分析第194页
    5.9 结论第194-196页
第六章 总结与展望第196-200页
    6.1 主要工作第196-198页
    6.2 下一步展望第198-200页
缩写列表第200-204页
参考文献第204-216页
致谢第216-217页
作者简历第217页

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