| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·选题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外的研究动态及发展趋势 | 第10-11页 |
| ·本文的主要内容 | 第11-13页 |
| 2 DS 扩频通信系统 | 第13-21页 |
| ·扩频通信系统一般概念 | 第13-15页 |
| ·直接扩频通信系统基本参数 | 第15-16页 |
| ·扩频处理增益 | 第15页 |
| ·干扰容限 | 第15-16页 |
| ·干扰门限 | 第16页 |
| ·直接序列扩频的抗干扰原理 | 第16-17页 |
| ·直接扩频体制的抗干扰能力 | 第17-18页 |
| ·直接序列扩频干扰抑制技术 | 第18-20页 |
| ·多用户检测 | 第19页 |
| ·应用自适应信号处理 | 第19-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 3 干扰抑制的自适应算法 | 第21-32页 |
| ·概述 | 第21页 |
| ·自适应算法 | 第21-31页 |
| ·Wiener 滤波器 | 第22-24页 |
| ·最小均方（LMS）算法 | 第24-25页 |
| ·归一化LMS 算法（NLMS) | 第25-27页 |
| ·直接判定算法 | 第27-28页 |
| ·最小输出能量算法(MOE) | 第28-30页 |
| ·Griffiths’算法 | 第30-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 4 智能天线技术 | 第32-51页 |
| ·智能天线的原理 | 第32-35页 |
| ·智能天线系统的结构 | 第33-35页 |
| ·智能天线的接收准则 | 第35-37页 |
| ·最小均方误差准则 | 第36页 |
| ·最大信干噪比准则 | 第36-37页 |
| ·最小二乘准则 | 第37页 |
| ·智能天线中最常用最经典DOA 估计算法 | 第37-46页 |
| ·多重信号分类（MUSIC）算法 | 第38-41页 |
| ·旋转不变子空间（ESPRIT）算法 | 第41-44页 |
| ·最大似然（ML）算法 | 第44-45页 |
| ·信号子空间的拟合 | 第45-46页 |
| ·噪声子空间的拟合 | 第46页 |
| ·子空间分解类算法的改进算法 | 第46-49页 |
| ·MUSIC 算法与OPRD 算法结合进行DOA 估计 | 第46-47页 |
| ·传播算子DOA 估计算法 | 第47-48页 |
| ·未知信源数目的MUSIC 算法 | 第48-49页 |
| ·利用空时平均的最大特征算法 | 第49页 |
| ·小结 | 第49-51页 |
| 5 改进的基于智能天线的波束形成算法 | 第51-59页 |
| ·最小方差响应不变波束形成器（MVDR）算法 | 第51-52页 |
| ·MVDR 算法的波束形成原理 | 第51-52页 |
| ·MVDR 算法的特点 | 第52页 |
| ·改进的基于智能天线的波束形成算法 | 第52-58页 |
| ·信号建模 | 第52-53页 |
| ·零陷条件 | 第53-54页 |
| ·正交基的求得方法 | 第54-55页 |
| ·用LS 方法在零空间求得权矢量 | 第55-56页 |
| ·性能估计与仿真分析 | 第56-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 6 结论 | 第59-60页 |
| ·本文总结 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 附录 | 第64页 |