| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 引言 | 第10-17页 |
| 1.1 时间延迟估计的概述 | 第10-12页 |
| 1.1.1 时间延迟估计的基本概念 | 第10页 |
| 1.1.2 时间延迟估计的基本方法 | 第10页 |
| 1.1.3 时间延迟估计的评价标准 | 第10-12页 |
| 1.2 时间延迟估计的研究概况和发展趋势 | 第12-13页 |
| 1.3 时间延迟估计的应用 | 第13-15页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第15-17页 |
| 第二章 Alpha稳定分布及分数低阶统计量的概述 | 第17-25页 |
| 2.1 Alpha稳定分布的概述 | 第17-21页 |
| 2.1.1 Alpha稳定分布的研究背景 | 第17页 |
| 2.1.2 Alpha稳定分布的定义 | 第17-19页 |
| 2.1.3 Alpha稳定分布的性质 | 第19-21页 |
| 2.2 分数低阶矩理论 | 第21-25页 |
| 2.2.1 共变的概念和性质 | 第21-23页 |
| 2.2.2 分数低阶协方差的概念 | 第23页 |
| 2.2.3 设定混合信噪比 | 第23-25页 |
| 第三章 时间延迟估计的基本方法 | 第25-36页 |
| 3.1 时间延迟的基本模型 | 第25页 |
| 3.2 基于二阶统计量的时间延迟估计方法 | 第25-33页 |
| 3.2.1 基本相关法 | 第26-27页 |
| 3.2.2 广义相关法 | 第27-29页 |
| 3.2.3 相位谱法 | 第29-32页 |
| 3.2.4 基于二次相关的时间延迟估计方法 | 第32-33页 |
| 3.3 基于分数低阶统计量的时间延迟估计方法 | 第33-36页 |
| 3.3.1 共变时间延迟估计方法 | 第33-34页 |
| 3.3.2 基于协方差的时间延迟估计算法 | 第34-35页 |
| 3.3.3 最小平均p范数时间延迟估计方式 | 第35-36页 |
| 第四章 Alpha稳定分布噪声环境下的多径时间延迟估计方法 | 第36-63页 |
| 4.1 多径信号概述 | 第36-38页 |
| 4.1.1 多径信号模型 | 第36-37页 |
| 4.1.2 多径时间延迟估计的分辨率问题 | 第37页 |
| 4.1.3 Alpha稳定分布下的多径时间延迟的研究 | 第37-38页 |
| 4.2 基于EM算法的P-EM多径时间延迟估计算法 | 第38-50页 |
| 4.2.1 EM算法原理 | 第38-39页 |
| 4.2.2 EM算法的仿真 | 第39-44页 |
| 4.2.3 P-EM算法原理 | 第44-45页 |
| 4.2.4 P-EM算法仿真 | 第45-50页 |
| 4.2.5 算法小结 | 第50页 |
| 4.3 基于WR算法的P-WR多径时间延迟估计算法 | 第50-63页 |
| 4.3.1 WR算法原理 | 第50-51页 |
| 4.3.2 WR算法的仿真 | 第51-55页 |
| 4.3.3 P-WR算法原理 | 第55-56页 |
| 4.3.4 算法的性能分析 | 第56-57页 |
| 4.3.5 P-WR算法的仿真 | 第57-61页 |
| 4.3.6 算法小结 | 第61-63页 |
| 第五章 结论与展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
