| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题的目的和意义 | 第8-9页 |
| ·智能天线的研究背景及发展状况 | 第9-10页 |
| ·支持向量机方法 | 第10-11页 |
| ·课题的主要研究内容及论文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 支持向量机算法 | 第13-25页 |
| ·SVM 的基本思想 | 第14-19页 |
| ·最优分类面 | 第14-16页 |
| ·广义的最优分类面 | 第16-19页 |
| ·核函数 | 第19-20页 |
| ·基于 C-SVM 数字波束形成 | 第20-24页 |
| ·C-SVM 算法的描述 | 第21-22页 |
| ·C-SVM 波束形成算法中核函数的选取 | 第22-23页 |
| ·C-SVM 波束形成算法中核参数的优化 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 自适应波束形成算法研究 | 第25-41页 |
| ·波束形成技术 | 第25-32页 |
| ·信号模型分析 | 第26-27页 |
| ·自适应控制算法的性能准则 | 第27-31页 |
| ·SVM 数字波束形成算法准则 | 第31-32页 |
| ·基于最小均方算法数字波束形成 | 第32-35页 |
| ·LMS 算法介绍 | 第32-33页 |
| ·LMS 算法仿真结果及分析 | 第33-35页 |
| ·基于递推最小二乘算法数字波束形成 | 第35-39页 |
| ·RLS 算法介绍 | 第35-37页 |
| ·RLS 算法仿真结果及分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 QPSK 调制系统的 SVM 波束形成技术 | 第41-60页 |
| ·BPSK 调制系统的 SVM 波束形成算法 | 第41-45页 |
| ·SVM 两类分类算法介绍 | 第41-42页 |
| ·用于 BPSK 调制系统 SVM 算法仿真结果及分析 | 第42-45页 |
| ·SVM 算法与 LMS 算法和 RLS 算法的比较 | 第45-49页 |
| ·支持向量机多类分类问题 | 第49-52页 |
| ·一类对余类 | 第50-51页 |
| ·成对分类 | 第51-52页 |
| ·用于 QPSK 调制系统的 SVM 四类分类算法 | 第52-58页 |
| ·SVM 四类分类算法介绍 | 第52-54页 |
| ·用于 QPSK 调制系统 SVM 算法仿真结果及分析 | 第54-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第5章 不同阵列结构的 SVM 数字波束形成技术 | 第60-68页 |
| ·直线阵、圆形阵的最优结构参数 | 第60-63页 |
| ·在最优结构参数下直线阵和圆阵的性能对比 | 第63-66页 |
| ·圆阵和直线阵在不过载情况下的性能分析 | 第63-65页 |
| ·圆阵和直线阵在过载情况下的性能分析 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
