基于高阶统计量的L-DACS1系统自适应干扰消除技术研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第14-16页 |
| 2 L-DACS1与DME系统概述与相关理论基础 | 第16-25页 |
| 2.1 L-DACS1与DME系统概述 | 第16-20页 |
| 2.1.1 L-DACS1系统概述 | 第16-18页 |
| 2.1.2 DME系统概述 | 第18-20页 |
| 2.2 相关理论基础 | 第20-24页 |
| 2.2.1 平稳随机过程的高阶统计特性 | 第20-22页 |
| 2.2.2 最小均方自适应滤波算法 | 第22-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 基于高阶统计量的L-DACS1自适应滤波算法 | 第25-44页 |
| 3.1 L-DACS1与DME的高阶统计特性分析 | 第25-29页 |
| 3.1.1 L-DACS1的高阶统计特性分析 | 第26-27页 |
| 3.1.2 DME的高阶统计特性分析 | 第27-29页 |
| 3.2 CE-LMS算法的系统模型 | 第29-30页 |
| 3.3 CE-LMS算法的代价函数 | 第30-33页 |
| 3.4 CE-LMS算法的变步长机制 | 第33页 |
| 3.5 CE-LMS算法实现与计算复杂度 | 第33-40页 |
| 3.6 误差参数统计分析 | 第40-43页 |
| 3.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 算法仿真与性能分析 | 第44-55页 |
| 4.1 仿真环境搭建 | 第44-46页 |
| 4.2 仿真结果分析 | 第46-54页 |
| 4.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第55-56页 |
| 5.2 未来研究展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 附录 | 第63-64页 |
| A 作者在攻读学位期间发表和撰写的论文 | 第63页 |
| B 作者在攻读学位期间申请的发明专利 | 第63页 |
| C 作者在攻读学位期间参加的科研项目 | 第63-64页 |
| D 作者在攻读学位期间获得的荣誉奖励 | 第64页 |
