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阵列多参数估计与短数据测向算法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-13页
   ·研究背景与意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-11页
   ·本文主要工作与章节安排第11-13页
第二章 阵列测向系统构成第13-18页
   ·引言第13页
   ·阵列测向系统构成第13-15页
   ·阵列测向系统信号处理流程第15-17页
   ·本章小结第17-18页
第三章 基于伪协方差矩阵的参数估计第18-36页
   ·引言第18-19页
   ·信源数估计第19-24页
     ·经典信源数估计算法第19-21页
     ·基于伪协方差矩阵的信源数估计算法第21-23页
     ·仿真实验第23-24页
   ·多维参数联合估计第24-35页
     ·数据模型第24-26页
     ·基于TLS-ESPRIT 的多维联合估计算法第26-27页
     ·基于CVA-ESPRIT 的多维参数联合估计算法第27-29页
     ·基于伪协方差矩阵的多维参数联合估计算法第29-32页
     ·计算量分析第32页
     ·仿真实验第32-35页
   ·本章小结第35-36页
第四章 快拍数对测向算法性能影响第36-49页
   ·引言第36-37页
   ·测向算法性能影响因素第37-39页
   ·样本协方差矩阵的随机特性第39-42页
   ·快拍数对于测向算法性能的影响第42-48页
     ·子空间泄漏第43-46页
     ·算法分辨率第46-48页
   ·本章小结第48-49页
第五章 短数据测向算法第49-62页
   ·引言第49页
   ·GMUSIC 算法第49-52页
     ·算法原理第49-51页
     ·仿真实验第51-52页
   ·GSSMUSIC 算法第52-57页
     ·算法原理第52-56页
     ·仿真实验第56-57页
   ·P-IAA-APES 算法第57-61页
     ·算法原理第57-59页
     ·仿真实验第59-61页
   ·本章小结第61-62页
第六章 总结与展望第62-64页
   ·总结第62-63页
   ·展望第63-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-69页
个人简历及研学成果第69-70页

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