| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 通信盲侦察技术的概念 | 第11-12页 |
| 1.2 盲源分离技术的概念 | 第12-13页 |
| 1.3 盲源分离技术的应用 | 第13-15页 |
| 1.4 盲源分离技术的发展概况 | 第15-18页 |
| 1.5 论文的主要研究内容及章节安排 | 第18-23页 |
| 1.5.1 论文的主要研究内容及创新点 | 第18-20页 |
| 1.5.2 论文章节安排 | 第20-23页 |
| 第二章 瞬时线性混合盲源分离理论基础 | 第23-39页 |
| 2.1 瞬时线性混合系统模型 | 第23页 |
| 2.2 盲源分离技术的假设条件和模糊性 | 第23-26页 |
| 2.2.1 盲源分离的假设条件 | 第23-25页 |
| 2.2.2 盲源分离技术的模糊性 | 第25-26页 |
| 2.3 盲源分离技术常用方法 | 第26-29页 |
| 2.3.1 非高斯最大化法 | 第27-28页 |
| 2.3.2 最大似然估计(ML) | 第28页 |
| 2.3.3 互信息的最小化 | 第28-29页 |
| 2.4 盲源分离性能评价指标 | 第29-33页 |
| 2.4.1 干信比(ISR) | 第29-33页 |
| 2.4.2 互串误差 | 第33页 |
| 2.5 观察信号的白化预处理 | 第33-39页 |
| 2.5.1 批处理的标准白化算法 | 第33-35页 |
| 2.5.2 自适应的标准白化算法 | 第35-36页 |
| 2.5.3 批处理的稳健的白化算法 | 第36-37页 |
| 2.5.4 自适应的稳健的白化算法 | 第37-39页 |
| 第三章 瞬时线性混合盲源分离算法及其改进 | 第39-63页 |
| 3.1 固定步长的盲分离算法 | 第39-43页 |
| 3.1.1 代价函数的选择 | 第39-40页 |
| 3.1.2 随机梯度盲分离算法 | 第40-41页 |
| 3.1.3 自然梯度盲分离算法 | 第41-42页 |
| 3.1.4 EASI盲分离算法 | 第42-43页 |
| 3.2 可变步长盲分离算法 | 第43-47页 |
| 3.2.1 可变步长的自然梯度盲分离算法 | 第43-44页 |
| 3.2.2 可变步长的EASI盲分离算法 | 第44-47页 |
| 3.3 算法的稳定性分析及非线性函数的选择 | 第47-53页 |
| 3.3.1 自然梯度算法的稳定性分析 | 第47-50页 |
| 3.3.2 自然梯度算法中非线性函数的选择 | 第50-51页 |
| 3.3.3 EASI算法的稳定性分析 | 第51-52页 |
| 3.3.4 EASI算法中非线性函数的选择 | 第52-53页 |
| 3.4 计算机仿真 | 第53-63页 |
| 3.4.1 自然梯度分离算法仿真 | 第53-58页 |
| 3.4.2 EASI分离算法仿真 | 第58-63页 |
| 第四章 通信信号盲源分离技术 | 第63-87页 |
| 4.1 通信信号阵列接收混合模型 | 第64-66页 |
| 4.1.1 均匀线阵混合模型 | 第64-65页 |
| 4.1.2 均匀圆阵混合模型 | 第65-66页 |
| 4.2 无相位模糊的通信复信号盲分离算法 | 第66-75页 |
| 4.2.1 实信号的FastICA盲分离算法 | 第66-67页 |
| 4.2.2 单个复信号相位估计方法 | 第67-68页 |
| 4.2.3 多个源信号盲分离时的相位模糊消除原理 | 第68-70页 |
| 4.2.4 无相位模糊的通信复信号盲分离算法 | 第70-71页 |
| 4.2.5 计算机仿真 | 第71-75页 |
| 4.3 均匀线阵中基于DOA估计的盲分离算法 | 第75-77页 |
| 4.3.1 基于DOA估计的盲分离算法 | 第75-77页 |
| 4.3.2 计算机仿真 | 第77页 |
| 4.4 鲁棒的EASI盲分离算法 | 第77-80页 |
| 4.4.1 算法原理 | 第77-78页 |
| 4.4.2 计算机仿真 | 第78-80页 |
| 4.5 通信信号卷积混合盲分离技术研究 | 第80-87页 |
| 4.5.1 系统模型和假设条件 | 第80-81页 |
| 4.5.2 基于子空间分解的时域盲解卷积算法 | 第81-85页 |
| 4.5.3 计算机仿真 | 第85-87页 |
| 第五章 盲源分离在通信侦察中的应用研究 | 第87-109页 |
| 5.1 基于盲源分离的DS-CDMA信号伪码估计及多用户分离 | 第87-94页 |
| 5.1.1 DS-CDMA信号模型 | 第87-90页 |
| 5.1.2 基于盲源分离的DS-CDMA信号伪码估计 | 第90-91页 |
| 5.1.3 基于盲源分离的DS-CDMA信号多用户分离解调 | 第91-92页 |
| 5.1.4 计算机仿真 | 第92-94页 |
| 5.2 基于盲源分离的跳频信号分选拼接技术 | 第94-98页 |
| 5.3 频谱混叠信号的盲分离 | 第98-102页 |
| 5.4 基于盲源分离的通信抗干扰技术 | 第102-109页 |
| 5.4.1 BSS抗干扰技术原理 | 第102-103页 |
| 5.4.2 计算机仿真 | 第103-109页 |
| 第六章 基于盲源分离的通信侦察新体制 | 第109-129页 |
| 6.1 系统组成 | 第109-110页 |
| 6.2 特征匹配盲侦察的主要思路 | 第110-111页 |
| 6.3 基于时频矩阵奇异值分解的特征提取 | 第111-120页 |
| 6.3.1 时频分析 | 第111-115页 |
| 6.3.2 信号特征矢量的提取 | 第115-120页 |
| 6.4 基于神经网络的特征匹配与信号识别技术 | 第120-126页 |
| 6.4.1 神经网络基本理论 | 第120-124页 |
| 6.4.2 特征匹配 | 第124页 |
| 6.4.3 信号识别 | 第124-126页 |
| 6.5 计算机仿真 | 第126-128页 |
| 6.6 小结 | 第128-129页 |
| 第七章 盲源分离实验测试 | 第129-147页 |
| 7.1 实验系统的组成 | 第129页 |
| 7.2 盲源分离原理性实验 | 第129-134页 |
| 7.2.1 数字调制信号盲分离 | 第129-133页 |
| 7.2.2 调频广播信号盲分离 | 第133-134页 |
| 7.3 源信号载频间隔对分离性能的影响 | 第134-139页 |
| 7.4 信噪比对盲分离性能的影响 | 第139-141页 |
| 7.5 信号带宽对分离性能的影响 | 第141-142页 |
| 7.6 盲源分离算法的空间分辨率实验 | 第142-145页 |
| 7.7 小结 | 第145-147页 |
| 第八章 总结与展望 | 第147-151页 |
| 8.1 主要工作和贡献 | 第147-148页 |
| 8.2 博士期间其它一些工作 | 第148-149页 |
| 8.3 有待进一步研究的问题 | 第149-151页 |
| 致谢 | 第151-153页 |
| 参考文献 | 第153-165页 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 | 第165-168页 |
