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面向目标感知的盲信号处理算法研究

摘要第1-10页
ABSTRACT第10-14页
符号表第14-15页
缩略语第15-19页
第一章 绪论第19-29页
   ·盲信号处理的模型第19-21页
   ·正定不含噪卷积混合盲分离频域解法概述第21-26页
     ·频域解法简介第21-22页
     ·复值信号的盲分离概述第22-23页
     ·次序不确定性概述第23-25页
     ·幅值不确定性简述第25-26页
   ·含噪盲分离简述第26页
   ·卷积混合盲分离在主动声纳目标检测中的应用第26-27页
   ·本文的研究任务、研究内容与创新点第27页
   ·本文内容的组织结构第27-29页
第二章 数学基础第29-36页
   ·高斯与非高斯分布第29-30页
   ·不相关性和统计独立性第30-31页
   ·贝叶斯概率理论简介第31页
   ·信息理论简介第31-32页
     ·熵第31-32页
     ·微分熵第32页
     ·互信息第32页
   ·梯度与优化算法第32-33页
     ·常规梯度法第33页
     ·自然梯度法第33页
   ·信号的白化第33-34页
   ·盲分离评价指标第34-35页
   ·本章小结第35-36页
第三章 复值信号盲分离算法研究第36-48页
   ·复随机向量与不相关性第36-37页
     ·非正则复随机向量第36-37页
     ·复随机向量的不相关性第37页
   ·复信号盲分离主流算法介绍第37-41页
     ·JADE第38页
     ·COMPLEX FASTICA第38页
     ·COMPLEX ICA第38-40页
     ·SUT第40-41页
   ·基于伪自相关矩阵的二阶统计量复值信号盲分离算法第41-43页
     ·可分性简述第41-42页
     ·基于伪自相关矩阵的算法推导第42-43页
   ·基于伪互相关矩阵的高阶统计量复值信号盲分离算法第43-44页
   ·仿真分析第44-47页
   ·本章小结第47-48页
第四章 卷积混合盲分离频域解法中的次序不确定性问题研究第48-71页
   ·扩展的几何方法第48-51页
     ·扩展MVDR第48-50页
     ·扩展MVDR 的仿真分析第50-51页
   ·互参数法比较第51-59页
     ·互参数法的理论基础与计算第51-52页
     ·互参数法实验对比第52-59页
   ·非正则复信号验证第59-61页
   ·卷积混合盲分离频域算法实验研究第61-69页
   ·本章小结第69-71页
第五章 基于粒子滤波的含噪盲分离第71-91页
   ·含噪盲分离的模型分解第71-72页
   ·动态状态空间方程与含噪盲分离相结合的可行性分析第72-74页
     ·观测方程第72页
     ·基于时变自回归模型的动态状态方程第72-73页
     ·双重估计第73-74页
   ·粒子滤波简介第74-79页
     ·粒子滤波发展简介第74-75页
     ·粒子滤波的基本原理第75-77页
     ·退化问题与重采样第77-78页
     ·粒子平滑第78-79页
   ·实验研究第79-89页
     ·线性含噪盲分离仿真试验第79-86页
     ·非线性含噪盲分离仿真试验第86-89页
   ·本章小结第89-91页
第六章 盲信号处理在主动声纳目标检测中的应用第91-102页
   ·消除主动声纳混响方法简介第91-94页
     ·基于混响非平稳和有色特性的方法介绍第91-93页
     ·基于混响在时间上形成过程的方法介绍第93-94页
   ·盲分离在主动声纳目标检测中应用的可行性分析第94-97页
     ·主动声纳接收数据分析第94-96页
     ·基于盲分离的主波束目标信号增强分析第96-97页
   ·实验研究第97-101页
     ·仿真目标试验第98页
     ·真实目标试验第98-101页
   ·本章小结第101-102页
第七章 总结与展望第102-106页
   ·本文总结第102-104页
   ·盲信号处理的潜在研究方向第104-106页
参考文献第106-113页
致谢第113-115页
攻读博士学位期间已公开发表或录用的论文第115-117页
攻读博士学位期间所参与的科研项目第117-118页
攻读博士学位期间所参与的学术活动第118页

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