| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 DOA估计技术国内外研究历史与现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第13-14页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 阵列信号处理基础理论 | 第15-25页 |
| 2.1 数据模型 | 第15-17页 |
| 2.1.1 窄带信号概念 | 第15页 |
| 2.1.2 窄带信号模型 | 第15-16页 |
| 2.1.3 信源相干 | 第16-17页 |
| 2.1.4 噪声模型 | 第17页 |
| 2.2 天线阵列模型 | 第17-24页 |
| 2.2.1 均匀线阵(ULA) | 第17-18页 |
| 2.2.2 均匀圆阵(UCA) | 第18-19页 |
| 2.2.3 互质(Co-prime)阵 | 第19-22页 |
| 2.2.3.1 简单互质阵 | 第19-21页 |
| 2.2.3.2 扩展互质阵 | 第21-22页 |
| 2.2.4 嵌套(Nested)阵 | 第22-24页 |
| 2.2.4.1 二阶嵌套阵 | 第22-23页 |
| 2.2.4.2 W阶嵌套阵 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 传统DOA估计算法 | 第25-37页 |
| 3.1 常规波束形成(CBF) | 第25-27页 |
| 3.1.1 算法描述 | 第25-26页 |
| 3.1.2 仿真分析 | 第26-27页 |
| 3.2 Capon算法 | 第27-28页 |
| 3.2.1 算法描述 | 第27页 |
| 3.2.2 仿真分析 | 第27-28页 |
| 3.3 MUSIC算法 | 第28-35页 |
| 3.3.1 算法描述 | 第28-33页 |
| 3.3.2 仿真分析 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 相干信源DOA估计 | 第37-46页 |
| 4.1 空间平滑算法 | 第37-41页 |
| 4.1.1 前向空间平滑 | 第37-39页 |
| 4.1.2 双向空间平滑 | 第39-40页 |
| 4.1.3 仿真分析 | 第40-41页 |
| 4.2 改进的MUSIC算法 | 第41-45页 |
| 4.2.1 算法描述 | 第41-42页 |
| 4.2.2 仿真分析 | 第42-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 稀疏阵DOA估计 | 第46-69页 |
| 5.1 基于互质(Co-prime)阵列的DOA估计算法 | 第46-62页 |
| 5.1.1 基于空间平滑的DOA算法 | 第46-50页 |
| 5.1.1.1 算法描述 | 第46-49页 |
| 5.1.1.2 仿真分析 | 第49-50页 |
| 5.1.2 基于稀疏重构的凸优化DOA算法 | 第50-52页 |
| 5.1.2.1 算法描述 | 第50-51页 |
| 5.1.2.2 仿真分析 | 第51-52页 |
| 5.1.3 基于Lasso的凸优化DOA算法 | 第52-57页 |
| 5.1.3.1 算法描述 | 第52-53页 |
| 5.1.3.2 仿真分析 | 第53-57页 |
| 5.1.4 改进的基于Lasso凸优化算法 | 第57-62页 |
| 5.1.4.1 算法描述 | 第57-59页 |
| 5.1.4.2 仿真分析 | 第59-62页 |
| 5.2 基于嵌套(Nested)阵列的DOA估计算法 | 第62-68页 |
| 5.2.1 基于空间平滑的DOA算法 | 第62-68页 |
| 5.2.1.1 算法描述 | 第62-65页 |
| 5.2.1.2 仿真分析 | 第65-68页 |
| 5.3 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 全文总结 | 第69页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第75页 |