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基于蒙特卡罗方法的阵列信号DOA估计与跟踪方法研究

摘要第1-11页
ABSTRACT第11-13页
第一章 绪论第13-19页
   ·课题背景及意义第13-14页
   ·国内外研究历史及现状第14-17页
     ·DOA估计方法第14-16页
     ·DOA跟踪方法第16页
     ·贝叶斯估计与蒙特卡罗方法第16-17页
   ·论文主要内容及章节安排第17-19页
     ·本文的研究思路第17-18页
     ·论文主要内容及章节安排第18-19页
第二章 阵列信号处理模型第19-31页
   ·基本原理、定义和假设第19-22页
     ·贝叶斯定理第19页
     ·阵列形状第19-21页
     ·相干信号第21页
     ·窄带和宽带信号第21-22页
   ·频域阵列信号模型第22-24页
     ·窄带信号频域模型第22-23页
     ·宽带信号频域模型第23-24页
   ·时域阵列信号模型及其推广第24-30页
     ·带通信号采样与重构定理第24页
     ·单信号时域模型第24-28页
     ·仿真实验第28-29页
     ·多信号模型第29-30页
     ·时域模型推广第30页
   ·本章小结第30-31页
第三章 蒙特卡罗方法第31-47页
   ·蒙特卡罗方法概述第31-33页
     ·蒙特卡罗方法的基本步骤和原理第31-32页
     ·重要性抽样方法第32-33页
   ·MCMC以及一种新的混合抽样方法第33-37页
     ·马尔科夫链第33-34页
     ·MCMC方法步骤第34页
     ·Metropolis-Hastings抽样第34-35页
     ·随机游动MH方法第35页
     ·独立抽样MH方法第35页
     ·一种新的混合抽样方法第35-37页
   ·RJMCMC方法及其改进第37-41页
     ·更新过程第38-39页
     ·出生过程第39页
     ·死亡过程第39-40页
     ·改进的RJMCMC方法第40-41页
   ·粒子滤波算法及其改进第41-46页
     ·贝叶斯原理与粒子滤波第42页
     ·基本SIS(Sequential Important Sampling)算法第42-44页
     ·粒子滤波算法需要注意的问题第44-45页
     ·改进的粒子滤波第45-46页
   ·本章小结第46-47页
第四章 基于混合抽样的贝叶斯DOA估计方法第47-57页
   ·贝叶斯最大后验概率DOA估计推导第47-49页
   ·一种新的混合抽样用于模型求解第49-50页
   ·性能分析第50-56页
     ·混合抽样算法收敛速度比较第50-52页
     ·混合抽样算法计算量比较第52-53页
     ·两种混合抽样方法估计精度比较第53页
     ·贝叶斯DOA估计分辨力比较第53-54页
     ·对相干信号的处理能力比较第54-55页
     ·贝叶斯方法与MUSIC方法估计精度比较第55-56页
     ·本文估计方法的特点第56页
   ·本章小结第56-57页
第五章 基于改进粒子滤波的DOA跟踪方法第57-81页
   ·状态空间模型概述第57页
   ·频域模型DOA跟踪方法第57-66页
     ·状态演化方程第57-58页
     ·观测方程及期望信号估计第58页
     ·改进的粒子滤波及联合跟踪方法第58-61页
     ·仿真实验第61-65页
     ·本节实验小结第65-66页
   ·时域模型DOA跟踪方法第66-79页
     ·状态演化方程第66页
     ·观测方程及期望信号估计第66-67页
     ·改进的粒子滤波及联合跟踪方法第67-69页
     ·仿真实验一:不同入射信号条件下的DOA跟踪与波束形成第69-72页
     ·仿真实验二:不同信噪比和粒子数条件下的跟踪第72-74页
     ·仿真实验三:信号源数目与DOA联合跟踪第74-77页
     ·跟踪效果评价第77-79页
     ·本节实验小结第79页
   ·本章小结第79-81页
结束语第81-83页
参考文献第83-87页
附录 公式(117)推导第87-88页
作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作第88-89页
致谢第89页

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