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快速子空间估计方法研究及其在阵列信号处理中的应用

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-15页
第一章 绪论第15-25页
 §1.1 研究背景与意义第15-22页
  1.1.1 阵列信号处理的发展历程和研究意义第15-18页
  1.1.2 降维自适应滤波算法的历史回顾和发展现状第18-21页
  1.1.3 快速子空间分解的研究现状第21-22页
 §1.2 本文的主要工作及内容安排第22-25页
第二章 降维自适应滤波的基础知识第25-37页
 §2.1 引言第25-26页
 §2.2 阵列信号模型第26-28页
 §2.3 降维统计信号处理的基本算法第28-36页
  2.3.1 主分量方法第30-31页
  2.3.2 谱法第31-32页
  2.3.3 多级维纳滤波器第32-36页
   2.3.3.1 满秩的多级维纳滤波器第32-35页
   2.3.3.2 降维多级维纳滤波器的有效应用结构第35-36页
 §2.4 小结第36-37页
第三章 多级维纳滤波器的若干性质研究第37-49页
 §3.1 引言第37-38页
 §3.2 多级维纳滤波器的特性第38-44页
  3.2.1 多级维纳滤波器的性质(一)第38-40页
  3.2.2 多级维纳滤波器的性质(二)第40-44页
 §3.3 仿真结果第44-47页
 §3.4 小结第47-49页
第四章 快速子空间分解及子空间维数的快速估计第49-65页
 §4.1 引言第49页
 §4.2 子空间的快速估计第49-55页
  4.2.1 子空间的基本概念第49-51页
  4.2.2 子空间的快速分解第51-55页
 §4.3 子空间维数的快速估计第55-59页
 §4.4 仿真结果第59-64页
  4.4.1 子空间的估计性能第60-62页
  4.4.2 子空间维数的估计性能第62-64页
 §4.5 小结第64-65页
第五章 快速子空间估计方法在波达方向估计中的应用第65-87页
 §5.1 引言第65页
 §5.2 基于特征值分解的子空间方法第65-68页
  5.2.1 MUSIC算法的基本原理第65-66页
  5.2.2 ESPRIT算法的基本原理第66-68页
 §5.3 低复杂度的ESPRIT方法第68-77页
  5.3.1 非相干信源情况第68-69页
  5.3.2 相干信源情况第69-72页
   5.3.2.1 阵列协方差矩阵已知的情况第69-71页
   5.3.2.2 阵列协方差矩阵未知的情况第71-72页
  5.3.3 计算机仿真第72-77页
   5.3.3.1 不相关信源第72-75页
   5.3.3.2 相干信源第75-77页
 §5.4 计算有效的MUSIC算法第77-85页
  5.4.1 推广到相干信源情况第79-81页
  5.4.2 计算机仿真第81-85页
   5.4.2.1 不相关信源第81-83页
   5.4.2.2 相干信源第83-85页
 §5.5 小结第85-87页
第六章 基于压缩信号子空间的信号子空间拟合方法第87-99页
 §6.1 引言第87-88页
 §6.2 经典的信号子空间拟合问题第88-89页
 §6.3 低复杂度的信号子空间拟合方法第89-94页
  6.3.1 降维的多级维纳滤波器第89-90页
  6.3.2 信号子空间拟合的新准则函数第90-93页
  6.3.3 运算量比较第93-94页
 §6.4 计算机仿真第94-97页
 §6.5 小结第97-99页
第七章 降维的加权信号子空间拟合方法第99-115页
 §7.1 引言第99-100页
 §7.2 问题公式第100-101页
 §7.3 降维的加权信号子空间拟合第101-105页
  7.3.1 降维的加权子信号空间拟合方法的推导第101-105页
  7.3.2 计算复杂度分析第105页
 §7.4 若干渐近结果第105-111页
  7.4.1 渐近的代价函数第105-109页
  7.4.2 一致性第109-110页
  7.4.3 噪声方差估计第110-111页
 §7.5 仿真结果第111-113页
 §7.6 小结第113-115页
第八章 总结与展望第115-119页
 §8.1 总结第115-117页
 §8.2 展望第117-119页
致谢第119-121页
参考文献第121-135页
博士学习阶段(合作)发表与撰写的学术论文第135-139页
博士学习阶段参加的科研项目第139-140页

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