基于盲信号处理的多目标分离与定位技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究目的与应用背景 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·本论文的结构框架和章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 线性瞬时混合系统的盲分离研究 | 第13-33页 |
| ·盲分离问题建模 | 第13-14页 |
| ·盲分离的可实现性与不确定性 | 第14-16页 |
| ·ICA与BSS | 第16页 |
| ·瞬时盲分离典型方法 | 第16-21页 |
| ·信息最大化判据 | 第17-18页 |
| ·信息传输最大化或负熵最大化判据 | 第18-19页 |
| ·最大似然函数估计 | 第19-20页 |
| ·基于高阶统计量的近似估计 | 第20-21页 |
| ·基于梯度的自适应学习算法 | 第21-23页 |
| ·传统梯度和相对梯度算法 | 第21页 |
| ·自然梯度算法 | 第21-23页 |
| ·自然梯度算法的改进 | 第23-31页 |
| ·数据的预处理 | 第23-24页 |
| ·数据样本分段 | 第24-25页 |
| ·非线性函数的提出 | 第25-27页 |
| ·变步长学习规则 | 第27-28页 |
| ·构建算法分离性能评价函数 | 第28-29页 |
| ·仿真实验及分析 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 线性卷积混合系统的盲分离研究 | 第33-48页 |
| ·基于FIR模型的线性卷积混合系统 | 第33-38页 |
| ·卷积混合模型 | 第33-34页 |
| ·卷积分离模型 | 第34-37页 |
| ·与瞬时盲分离的不同 | 第37-38页 |
| ·盲解卷积算法 | 第38-41页 |
| ·盲解卷积常用算法 | 第38页 |
| ·Bussgang类算法 | 第38-40页 |
| ·借助于频域分析的解卷方法 | 第40-41页 |
| ·基于信息最大化的旨解卷积 | 第41-47页 |
| ·最大信息化输出准则 | 第41-42页 |
| ·算法实现 | 第42-44页 |
| ·实验仿真 | 第44-46页 |
| ·进一步讨论 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于水中目标辐射噪声源的盲分离方法研究 | 第48-61页 |
| ·水中目标辐射噪声模型 | 第48-49页 |
| ·含环境噪声的盲分离研究 | 第49-51页 |
| ·环境噪声对盲分离算法的影响 | 第49-50页 |
| ·白化方法的偏移 | 第50页 |
| ·自然梯度算法的偏移 | 第50-51页 |
| ·基于水中目标辐射噪声源的瞬时混合盲分离实现 | 第51-55页 |
| ·瞬时混合盲分离算法实现 | 第51-52页 |
| ·实验仿真 | 第52-55页 |
| ·基于水中目标辐射噪声源的卷积混合盲分离实现 | 第55-59页 |
| ·盲解卷积算法实现 | 第55-56页 |
| ·实验仿真及分析 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 盲分离方法在水下多目标声定位技术中的应用 | 第61-76页 |
| ·盲分离与水声信号处理的结合 | 第61-62页 |
| ·目标方位估计理论概述 | 第62-63页 |
| ·基于盲分离的多目标定位技术 | 第63-69页 |
| ·被动声定位原理 | 第63-64页 |
| ·水声基阵布阵模型 | 第64-66页 |
| ·瞬时混合复数盲分离算法实现 | 第66-67页 |
| ·目标方位估计 | 第67-68页 |
| ·卷积混合方式的一种考虑 | 第68-69页 |
| ·盲分离时延估计算法有效性验证 | 第69-73页 |
| ·基于水下目标实船辐射噪声的目标定位仿真实验 | 第73-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 总结和展望 | 第76-78页 |
| ·本文工作总结 | 第76-77页 |
| ·研究工作展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
