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 |