| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.3 本文研究内容和结构 | 第18-21页 |
| 第2章 基于数据处理的多径误差抑制问题 | 第21-27页 |
| 2.1 多径信号的产生和特点 | 第21-22页 |
| 2.2 多径信号模型 | 第22-24页 |
| 2.3 基于数据处理的多径误差抑制方法 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小节 | 第26-27页 |
| 第3章 基于差分进化改进粒子滤波的多径估计算法 | 第27-39页 |
| 3.1 问题描述 | 第27-29页 |
| 3.2 预备知识 | 第29-33页 |
| 3.2.1 粒子滤波 | 第29-30页 |
| 3.2.2 差分进化 | 第30-33页 |
| 3.3 基于DEPF的多径估计算法 | 第33-36页 |
| 3.4 仿真分析 | 第36-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于ε等级约束差分进化的多径估计算法 | 第39-55页 |
| 4.1 问题描述 | 第39-40页 |
| 4.2 预备知识 | 第40-44页 |
| 4.2.1 有约束的优化问题 | 第40页 |
| 4.2.2 ε约束方法 | 第40-42页 |
| 4.2.3 RDE算法 | 第42-43页 |
| 4.2.4 εRDE算法 | 第43-44页 |
| 4.3 基于改进εRDE的多径估计算法 | 第44-48页 |
| 4.3.1 多径估计问题的转换 | 第44-45页 |
| 4.3.2 改进的εRDE多径估计算法 | 第45-48页 |
| 4.4 仿真分析 | 第48-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 最小误差熵标准下基于ε等级约束差分进化的多径估计算法 | 第55-71页 |
| 5.1 问题描述 | 第55-56页 |
| 5.2 预备知识 | 第56-58页 |
| 5.2.1 信息熵 | 第56-57页 |
| 5.2.2 Renyi熵 | 第57-58页 |
| 5.3 MEE标准下基于εRDE的多径估计算法 | 第58-61页 |
| 5.3.1 目标函数 | 第59-60页 |
| 5.3.2 约束条件 | 第60-61页 |
| 5.4 仿真试验 | 第61-69页 |
| 5.4.1 高斯噪声情况 | 第61-65页 |
| 5.4.2 非高斯噪声情况 | 第65-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 第6章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 主要工作总结 | 第71-72页 |
| 6.2 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 硕士期间的科研成果 | 第80页 |