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基于声信号到达时间差的被动式目标定位算法与系统研究

致谢第5-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-9页
缩写、符号清单、术语表第17-18页
第一章 绪论第18-28页
    本章摘要第18页
    1.1 声阵列网络研究背景及意义第18-19页
    1.2 被动式声阵列定位工作原理第19-20页
    1.3 国内外研究现状第20-24页
        1.3.1 声阵列网络定位技术现状第20-21页
        1.3.2 TDOA估计第21-22页
        1.3.3 TDOA定位第22页
        1.3.4 声阵列节点第22-24页
    1.4 本文的创新点和组织结构第24-28页
第二章 基于声阵列的定位技术介绍第28-36页
    本章摘要第28页
    2.1 引言第28页
    2.2 TDOA估计算法第28-32页
        2.2.1 最小均方自适应滤波(LMS)法第28-31页
        2.2.2 广义互相关函数(GCC)法第31-32页
    2.3 基于TDOA的定位算法第32-35页
        2.3.1 迭代法第33-34页
        2.3.2 半定规划法第34-35页
    2.4 本章小节第35-36页
第三章 完整/非完整信号的TDOA估计技术研究第36-52页
    本章摘要第36页
    3.1 引言第36-38页
    3.2 基于特征值分解的加权互相关TDOA估计第38-39页
        3.2.1 基于特征值分解的最大似然加权互相关(Eigenvalue DecompositionBased Maximum Likehood,EDBML)第38-39页
    3.3 基于压缩采样的TDOA估计第39-43页
        3.3.1 压缩采样理论第39-40页
        3.3.2 压缩采样联合互相关(Compressive Sensing Based Cross Correlation,CSBCC)第40-42页
        3.3.3 优化压缩采样联合互相关(Enhanced Compressive Sensing Based CrossCorrelation,ECSBCC)第42-43页
    3.4 仿真分析第43-49页
        3.4.1 原始信号EDBML性能仿真第45页
        3.4.2 压缩采样信号EDBML性能仿真第45页
        3.4.3 采样信号CSBCC性能仿真第45页
        3.4.4 采样信号CSBCC和ECSBCC性能对比第45-49页
    3.5 本章小节第49-52页
第四章 基于圆心定位的估计算法研究第52-70页
    本章摘要第52页
    4.1 引言第52-53页
    4.2 基于TDOA的单目标定位第53-58页
        4.2.1 单目标定位问题描述第53-54页
        4.2.2 基于圆心定位的最小二乘估计(CCB-LSE)第54-55页
        4.2.3 基于圆心定位的全局最小二乘估计(CCB-TLSE)第55-56页
        4.2.4 基于圆心定位的最大似然估计(CCB-MLE)及其克拉美罗下界(CRLB)第56-58页
    4.3 基于TDOA的多目标定位第58-61页
        4.3.1 多目标定位问题描述第58-59页
        4.3.2 基于穷举法的多目标定位第59-60页
        4.3.3 基于感知概率的多目标定位(SPBML)第60-61页
    4.4 仿真分析第61-67页
        4.4.1 TDOA单目标定位仿真分析第61-65页
        4.4.2 TDOA多目标定位仿真分析第65-67页
    4.5 本章小节第67-70页
第五章 基于TDOA的声阵列定位系统设计第70-94页
    本章摘要第70页
    5.1 引言第70-71页
    5.2 系统基本架构第71-72页
    5.3 系统硬件设计第72-79页
        5.3.1 声阵列节点原理图设计第72-76页
        5.3.2 声阵列节点PCB设计第76-78页
        5.3.3 聚节点设计第78-79页
    5.4 系统软件设计第79-84页
    5.5 系统实验验证第84-91页
        5.5.1 完整信号定位实验第86-89页
        5.5.2 非完整信号定位实验第89-91页
        5.5.3 实验效果对比分析第91页
    5.6 本章小节第91-94页
第六章 总结与展望第94-96页
    6.1 本文总结第94-95页
    6.2 研究展望第95-96页
参考文献第96-102页
作者在硕士期间发表的学术论文及参与科研项目第102-103页

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