智能天线中信号处理的研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 目录 | 第4-6页 |
| 1 绪论 | 第6-12页 |
| ·选题背景及意义 | 第6-7页 |
| ·智能天线概述 | 第7-9页 |
| ·基本概念 | 第7页 |
| ·基本组成 | 第7-8页 |
| ·基本原理 | 第8-9页 |
| ·智能天线的发展过程 | 第9-11页 |
| ·欧洲 | 第9-10页 |
| ·日本 | 第10页 |
| ·其他国家 | 第10-11页 |
| ·本文的工作 | 第11-12页 |
| 2 经典特征结构子空间算法及初步改进 | 第12-33页 |
| ·天线阵列信号处理概述 | 第12-18页 |
| ·平面波与阵列 | 第12-14页 |
| ·等距线阵与均匀圆阵 | 第14-16页 |
| ·阵列信号处理的统计模型 | 第16-18页 |
| ·MUSIC算法 | 第18-24页 |
| ·MUSIC算法基本原理 | 第18-19页 |
| ·MUSIC算法性能分析 | 第19-24页 |
| ·ESPRIT算法 | 第24-26页 |
| ·ESPRIT算法基本原理 | 第24-26页 |
| ·ESPRIT算法性能分析 | 第26页 |
| ·特征结构子空间算法的初步改进 | 第26-31页 |
| ·前向空间平滑技术 | 第27-29页 |
| ·前后向空间平滑技术 | 第29-31页 |
| ·小结 | 第31-33页 |
| 3 特征结构子空间算法性能的进一步改进 | 第33-46页 |
| ·MIN-NORM算法 | 第33-35页 |
| ·MIN-NORM算法的基本原理 | 第33-34页 |
| ·MIN-NORM算法性能分析 | 第34-35页 |
| ·分布式目标DOA估计 | 第35-42页 |
| ·分布式目标信号源模型 | 第36-37页 |
| ·分布式目标DOA估计方法原理 | 第37-39页 |
| ·分布式目标DOA估计方法性能分析 | 第39-42页 |
| ·高阶累积量 | 第42-45页 |
| ·高阶矩与高阶累积量的定义 | 第42-43页 |
| ·高斯过程的高阶累积量 | 第43-44页 |
| ·高阶累积量的一些重要性质 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 4 阵元数目压缩和DOA空间扩展 | 第46-66页 |
| ·最小冗余阵列技术 | 第46-47页 |
| ·多维空间DOA估计 | 第47-65页 |
| ·多维空间DOA估计基本思想 | 第47-48页 |
| ·空间DOA中的联合角度估计 | 第48-50页 |
| ·“L”型最小冗余阵列的全方位DOA估计 | 第50-54页 |
| ·“Z”型天线阵的全方位DOA估计 | 第54-59页 |
| ·基于三维立体线阵的全方位DOA估计 | 第59-65页 |
| ·小结 | 第65-66页 |
| 5 自适应波束形成算法计算量的研究 | 第66-74页 |
| ·LMS算法和RLS算法的计算量分析 | 第66-69页 |
| ·LMS算法的计算量分析 | 第67-68页 |
| ·RLS算法的计算量分析 | 第68-69页 |
| ·智能天线的两级分组信号处理结构 | 第69-72页 |
| ·系统模型 | 第69-70页 |
| ·性能分析 | 第70-72页 |
| ·小结 | 第72-74页 |
| 6 结论 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-79页 |
