| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 声矢量传感器的国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 声矢量传感器DOA估计国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 存在的问题和不足 | 第16-17页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第17-19页 |
| 1.5.1 本文主要的研究内容 | 第17页 |
| 1.5.2 本文的章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 声矢量阵列信号处理相关的基本理论基础 | 第19-31页 |
| 2.1 信号的模型 | 第19-21页 |
| 2.1.1 远场信号 | 第20页 |
| 2.1.2 窄带信号 | 第20-21页 |
| 2.2 声矢量传感器的数学模型 | 第21-24页 |
| 2.3 高阶累积量的基本理论 | 第24-28页 |
| 2.3.1 高阶累积量的定义 | 第24-26页 |
| 2.3.2 累积量的主要性质 | 第26页 |
| 2.3.3 四阶累积量切片 | 第26-27页 |
| 2.3.4 常规传感器阵列中高阶累积量的应用 | 第27-28页 |
| 2.4 高斯色噪声模型 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于声矢量阵列的高阶累积量MUSIC的DOA估计 | 第31-55页 |
| 3.1 引言 | 第31-34页 |
| 3.2 基于高阶累积量的声矢量L阵列MUSIC算法DOA估计 | 第34-41页 |
| 3.2.1 算法推导 | 第34-38页 |
| 3.2.2 仿真实验 | 第38-41页 |
| 3.3 基于高阶累积量对角切片的声矢量L阵列MUSIC算法DOA估计 | 第41-48页 |
| 3.3.1 算法推导 | 第41-46页 |
| 3.3.2 仿真实验 | 第46-48页 |
| 3.4 基于高阶累积量三四维切片的声矢量L阵列MUSIC算法DOA估计 | 第48-53页 |
| 3.4.1 算法推导 | 第49-51页 |
| 3.4.2 仿真实验 | 第51-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第四章 基于高阶累积量的声矢量阵列ESPRIT算法DOA估计 | 第55-73页 |
| 4.1 引言 | 第55-57页 |
| 4.2 基于高阶累积量的声矢量双平行线阵ESPRIT算法DOA估计 | 第57-65页 |
| 4.2.1 算法推导 | 第57-62页 |
| 4.2.2 配对方法分析 | 第62-63页 |
| 4.2.3 仿真实验 | 第63-65页 |
| 4.3 改进的基于高阶累积量的声矢量双平行线阵ESPRIT算法DOA估计 | 第65-70页 |
| 4.3.1 算法推导 | 第66-68页 |
| 4.3.2 仿真实验 | 第68-70页 |
| 4.4 本章小结 | 第70-73页 |
| 第五章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 5.1 全文总结 | 第73-74页 |
| 5.2 未来展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-83页 |
| 作者简介及科研成果 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
