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极化敏感阵列中基于PARAFAC的盲信源分离

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-18页
   ·研究背景第10-11页
   ·极化敏感阵列的性能优势第11-13页
   ·极化敏感阵列的应用前景第13-14页
   ·极化敏感阵列的相关研究概况第14-17页
   ·本文的研究工作与工作安排第17-18页
第二章 平行因子(PARAFAC)技术第18-26页
   ·引言第18-19页
   ·理论知识第19-25页
     ·基础知识第19-22页
     ·k-秩第22-23页
     ·可辨识性(唯一性)第23-25页
   ·平行因子分析法的应用第25页
   ·本章小结第25-26页
第三章 极化敏感均匀线阵(ULA)中PARAFAC 信号检测法第26-36页
   ·双极化ULA 中的PARAFAC 信号检测法第26-32页
     ·信号接收模型第26-28页
     ·PARAFAC 接收算法第28-29页
     ·可辨识性第29-30页
     ·仿真结果第30-32页
   ·三极化ULA 中的PARAFAC 信号检测法第32-35页
   ·本章小结第35-36页
第四章 极化敏感均匀圆阵(UCA)中PARAFAC 信号检测法第36-44页
   ·双极化UCA 中的PARAFAC 信号检测法第36-41页
     ·信号接收模型第36-38页
     ·PARAFAC 接收算法第38页
     ·可辨识性第38页
     ·仿真结果第38-41页
   ·三极化UCA 中的PARAFAC 信号检测法第41-43页
   ·本章小结第43-44页
第五章 极化敏感L 阵中的PARAFAC 信号检测法第44-52页
   ·双极化L 阵中的PARAFAC 信号检测法第44-49页
     ·信号的接收模型第44-46页
     ·PARAFAC 接收算法第46页
     ·可辨识性第46页
     ·仿真结果第46-49页
   ·三极化L 阵中的PARAFAC 信号检测法第49-51页
   ·本章小结第51-52页
第六章 极化敏感均匀面阵(USA)中 PARAFAC 信号检测法第52-66页
   ·双极化 USA 中的三线性分解信号检测法第52-55页
     ·信号的接收模型第52-53页
     ·PARAFAC 接收算法第53页
     ·可辨识性第53页
     ·仿真结果第53-55页
   ·三极化 USA 中的三线性分解信号检测法第55-57页
   ·双极化 USA 中的四线性分解信号检测法第57-62页
     ·信号的接收模型第57-59页
     ·四线性分解接收算法第59-60页
     ·可辨识性第60页
     ·仿真结果第60-62页
   ·三极化 USA 中的四线性分解信号检测法第62-65页
   ·本章小结第65-66页
第七章 全文总结第66-67页
参考文献第67-70页
致谢第70-71页
攻读硕士期间所发表的论文第71页

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