| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·概述 | 第8页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 13 智能天线国内外的研究现状 | 第9-10页 |
| ·智能天线的技术优势 | 第10-11页 |
| ·本文的研究思路和主要工作 | 第11-13页 |
| 2 智能天线概述 | 第13-20页 |
| ·概述 | 第13页 |
| ·智能天线的基本结构和工作原理 | 第13-15页 |
| ·智能天线的信号模型 | 第15-17页 |
| ·智能天线波束形成技术 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 自适应波束形成算法准则 | 第20-26页 |
| ·概述 | 第20页 |
| ·最佳滤波准则 | 第20-24页 |
| ·最小均方误差(MMSE)准则 | 第20-21页 |
| ·最大信干噪比(Max-SINR)准则 | 第21-22页 |
| ·最小方差(MV)准则 | 第22页 |
| ·最小二乘(LS)准则 | 第22-24页 |
| ·准则对比 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 4 自适应波束形成非盲算法分析及仿真 | 第26-37页 |
| ·概述 | 第26页 |
| ·最小均方(LMS)算法 | 第26-27页 |
| ·采样矩阵求逆(SMI)算法 | 第27-28页 |
| ·递归最小二乘(RLS)算法 | 第28-29页 |
| ·一种基于Sigmoid函数新的变步长LMS算法 | 第29-33页 |
| ·新的变步长LMS算法的仿真及性能分析 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 5 自适应波束形成盲算法分析及仿真 | 第37-51页 |
| ·概述 | 第37页 |
| ·随机梯度下降恒模(SGD-CMA)算法 | 第37-39页 |
| ·最小二乘恒模(LS-CMA)算法 | 第39-40页 |
| ·新的变步长SGD-CMA算法 | 第40-44页 |
| ·基于Rayleigh熵原理的变步长SGD-CMA算法 | 第44-48页 |
| ·改进算法的仿真及性能比较 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |