| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 课题发展及现状分析 | 第9-13页 |
| 1.2.1 阵列信号处理技术 | 第9-10页 |
| 1.2.2 空间谱估计 | 第10-11页 |
| 1.2.3 相干信源的DOA估计 | 第11-12页 |
| 1.2.4 非高斯噪声下DOA估计 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 非高斯噪声的分布模型 | 第15-27页 |
| 2.1 混合高斯分布 | 第15-16页 |
| 2.2 广义高斯分布 | 第16-17页 |
| 2.3 t分布 | 第17页 |
| 2.4 α-稳定分布 | 第17-26页 |
| 2.4.1 α-稳定分布的定义 | 第18-20页 |
| 2.4.2 α-稳定分布的性质 | 第20-21页 |
| 2.4.3 α-稳定分布的概率密度函数 | 第21-23页 |
| 2.4.4 分数低阶统计量 | 第23-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 传统的DOA估计方法及其实现 | 第27-52页 |
| 3.1 DOA估计的数学模型 | 第27-32页 |
| 3.2 独立信号源DOA估计方法 | 第32-35页 |
| 3.2.1 Capon算法 | 第32页 |
| 3.2.2 多重信号分类算法 | 第32-34页 |
| 3.2.3 仿真实验与分析 | 第34-35页 |
| 3.3 相干信号源DOA估计方法 | 第35-41页 |
| 3.3.1 空间平滑算法 | 第35-37页 |
| 3.3.2 Toeplitz算法 | 第37-38页 |
| 3.3.3 仿真实验与分析 | 第38-41页 |
| 3.4 非高斯噪声下基于分数低阶矩的DOA估计方法 | 第41-47页 |
| 3.4.1 ROC-MUSIC算法 | 第41-42页 |
| 3.4.2 FLOM-MUSIC算法 | 第42-44页 |
| 3.4.3 仿真实验与分析 | 第44-47页 |
| 3.5 非高斯噪声下基于空间平滑的分数低阶矩DOA估计方法 | 第47-51页 |
| 3.5.1 FLOM-SS算法 | 第47-48页 |
| 3.5.2 改进的修正MUSIC算法 | 第48-50页 |
| 3.5.3 仿真实验与分析 | 第50-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 基于SW检验的信源数未知相干信号DOA估计 | 第52-67页 |
| 4.1 SW检验预处理 | 第52-56页 |
| 4.1.1 SW检验 | 第52-54页 |
| 4.1.2 自适应去除粗差 | 第54-56页 |
| 4.2 信源数目未知的相干信号DOA估计 | 第56-60页 |
| 4.3 仿真实验与分析 | 第60-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 在学研究成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
