| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 智能天线及波束形成的研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 智能天线技术 | 第15-27页 |
| 2.1 智能天线的基本原理 | 第15-20页 |
| 2.1.1 基本结构 | 第15-16页 |
| 2.1.2 工作原理 | 第16-17页 |
| 2.1.3 智能天线的分类 | 第17-20页 |
| 2.2 波束形成中的最佳加权准则 | 第20-26页 |
| 2.2.1 最小均方误差准则 | 第21页 |
| 2.2.2 最大信噪比准则 | 第21-23页 |
| 2.2.3 最小二乘准则 | 第23-24页 |
| 2.2.4 线性约束最小方差准则 | 第24-25页 |
| 2.2.5 最大似然准则 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 改进的RLS自适应波束形成算法 | 第27-47页 |
| 3.1 阵列天线信号模型 | 第27-30页 |
| 3.1.1 方向图函数 | 第27-29页 |
| 3.1.2 最佳权向量 | 第29-30页 |
| 3.2 自适应波束形成算法及仿真研究 | 第30-39页 |
| 3.2.1 归一化最小均方误差算法 | 第30-36页 |
| 3.2.2 递推最小二乘算法 | 第36-38页 |
| 3.2.3 NLMS算法与RLS算法仿真与性能分析 | 第38-39页 |
| 3.3 改进的QR分解RLS算法 | 第39-44页 |
| 3.3.1 最小二乘计算的QR分解 | 第39-41页 |
| 3.3.2 QR-RLS算法原理 | 第41-43页 |
| 3.3.3 改进的QR-RLS波束形成算法 | 第43-44页 |
| 3.4 仿真结果与分析 | 第44-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于圆阵天线的改进G-S波束形成算法 | 第47-61页 |
| 4.1 均匀圆阵天线的信号模型 | 第47-48页 |
| 4.2 G-S正交化算法 | 第48-52页 |
| 4.2.1 基本原理 | 第48-50页 |
| 4.2.2 干扰源数目的自适应确定 | 第50-52页 |
| 4.3 改进的G-S波束形成算法 | 第52-54页 |
| 4.4 仿真结果与分析 | 第54-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第61-62页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 作者攻读硕士学位期间发表的论文及获奖情况 | 第69页 |