基于广义线性组合的稳健波束形成算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 | 第12-14页 |
| 1.3 论文的研究内容及章节安排 | 第14-17页 |
| 第2章 自适应波束形成基本理论 | 第17-29页 |
| 2.1 信号处理模型 | 第17-22页 |
| 2.1.1 前提与假设 | 第17页 |
| 2.1.2 信号模型 | 第17-18页 |
| 2.1.3 阵列天线 | 第18-21页 |
| 2.1.4 阵列接收数据模型 | 第21-22页 |
| 2.2 波束形成技术 | 第22-24页 |
| 2.2.1 波束形成原理 | 第22-23页 |
| 2.2.2 波束形成的最佳加权矢量 | 第23-24页 |
| 2.3 自适应波束形成准则 | 第24-27页 |
| 2.3.1 最小均方误差准则 | 第24-25页 |
| 2.3.2 最大信干噪比准则 | 第25-26页 |
| 2.3.3 最大似然比准则 | 第26-27页 |
| 2.3.4 线性约束最小方差准则 | 第27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 自适应波束形成算法 | 第29-51页 |
| 3.1 经典的自适应波束形成算法 | 第29-33页 |
| 3.1.1 最小均方算法 | 第29-30页 |
| 3.1.2 递推最小二乘算法 | 第30-31页 |
| 3.1.3 样本协方差矩阵求逆算法 | 第31-33页 |
| 3.2 仿真实验 | 第33-36页 |
| 3.2.1 LMS算法与RLS算法的性能对比 | 第33-35页 |
| 3.2.2 SMI算法的性能分析 | 第35-36页 |
| 3.3 盲自适应波束形成算法 | 第36-41页 |
| 3.3.1 最小二乘恒模算法 | 第37-39页 |
| 3.3.2 基于高阶累积量的盲波束形成算法 | 第39-40页 |
| 3.3.3 基于周期平稳性的盲波束形成算法 | 第40-41页 |
| 3.4 稳健的自适应波束形成算法 | 第41-49页 |
| 3.4.1 加权向量范数约束法 | 第41-43页 |
| 3.4.2 最差性能优化波束形成算法 | 第43-45页 |
| 3.4.3 稳健的Capon波束形成算法 | 第45-48页 |
| 3.4.4 双约束稳健Capon波束形成算法 | 第48-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 基于广义线性组合的稳健LSMI算法 | 第51-65页 |
| 4.1 LSMI波束形成算法 | 第51-54页 |
| 4.2 基于广义线性组合的波束形成算法 | 第54-55页 |
| 4.3 基于GLC的稳健LSMI算法 | 第55-63页 |
| 4.3.1 算法的基本步骤 | 第58-59页 |
| 4.3.2 仿真结果 | 第59-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第5章 基于GLC的最差性能优化CLMS算法 | 第65-81页 |
| 5.1 LMS类算法 | 第65-69页 |
| 5.1.1 归一化LMS算法 | 第65-67页 |
| 5.1.2 变步长LMS算法 | 第67页 |
| 5.1.3 约束LMS算法 | 第67-69页 |
| 5.2 基于GLC的最差性能优化CLMS算法 | 第69-79页 |
| 5.2.1 Lagrange乘子的求解 | 第70-74页 |
| 5.2.2 仿真结果与分析 | 第74-79页 |
| 5.3 本章小结 | 第79-81页 |
| 第6章 结论 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87-89页 |
| 发表论文情况 | 第89页 |
