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基于多维矩阵低秩分解的信号处理技术研究

摘要第1-6页
Abstract第6-12页
图表清单第12-14页
符号说明第14-15页
第一章 绪论第15-23页
   ·研究背景第15-17页
     ·盲信号检测第15-16页
     ·盲波束成形第16-17页
   ·多维矩阵低秩分解第17-18页
   ·平行因子模型在信号处理中的应用第18-20页
   ·论文主要研究内容第20-21页
   ·论文创新点第21-22页
   ·论文章节安排第22-23页
第二章 数学基础第23-33页
   ·矩阵的低秩分解第23-28页
     ·矩阵的低秩分解第23-25页
     ·三维矩阵的秩第25页
     ·Khatri-Rao 积第25-26页
     ·PARAFAC 模型的剖面形式第26-28页
   ·矩阵的分解唯一性第28-32页
     ·矩阵分解唯一的概念第28-31页
     ·二维矩阵分解唯一性讨论第31页
     ·PARAFAC 模型的唯一性第31-32页
   ·本章小结第32-33页
第三章 基于约束平行因子模型的信号处理方法第33-72页
   ·引言第33-34页
   ·基于正交约束PARAFAC 的 DS-CDMA 接收机第34-43页
     ·数据模型第34-36页
     ·OC-PARAFAC 接收机第36-38页
     ·性能分析第38-42页
     ·仿真结果与分析第42-43页
   ·基于信源结构约束PARAFAC 的盲信号处理第43-59页
     ·结构约束PARAFAC 模型第44-45页
     ·唯一性条件第45-48页
     ·基于结构约束PARAFAC 模型的估计器设计第48-52页
     ·初始化方法第52-53页
     ·性能分析第53-54页
     ·仿真结果与分析第54-59页
   ·结构约束三线性分解的CRB 分析第59-71页
     ·普通三线性分解的 CRB 求解第60-64页
     ·约束CRB 的求解算法第64页
     ·“首行已知”约束下三线性分解的CRB 求解第64-66页
     ·恒模约束下三线性分解的CRB 求解第66-67页
     ·有限字符约束下三线性分解的CRB 求解第67-69页
     ·仿真结果与分析第69-71页
   ·本章小结第71-72页
第四章 基于多维矩阵低秩分解的阵列信号参数估计第72-120页
   ·引言第72-74页
   ·基于矩阵分解的阵列信号参数辨识条件第74-86页
     ·问题的提出第74页
     ·数学模型第74-75页
     ·分解唯一性定理第75-83页
     ·多径信号参数辨识条件第83-86页
   ·均匀线阵信号参数估计第86-98页
     ·数据模型第86-89页
     ·参数可辨识条件第89-90页
     ·DOA 估计算法第90-93页
     ·仿真与分析第93-98页
   ·小延迟扩展下非相干多径信号参数估计第98-119页
     ·数据模型第98-101页
     ·PARALIND 模型第101-104页
     ·参数可辨识条件第104-107页
     ·角度/延迟联合估计算法第107-112页
     ·仿真与分析第112-119页
   ·本章小结第119-120页
第五章 PARALIND 模型在 CDMA 系统中的应用第120-143页
   ·引言第120页
   ·多径信道中的DOA 估计和多用户检测联合处理第120-132页
     ·数据模型第121-125页
     ·可辨识性讨论第125-126页
     ·多用户检测和DOA 估计第126-127页
     ·仿真与分析第127-132页
   ·MIMO-CDMA 系统中的盲多用户检测第132-142页
     ·数据模型第133-135页
     ·可辨识性讨论第135-137页
     ·多用户检测第137-139页
     ·仿真与分析第139-142页
   ·本章小结第142-143页
第六章 基于Khatri-Rao 积分解的盲信号检测第143-165页
   ·引言第143-145页
   ·数据模型第145-147页
     ·过采样系统第145-146页
     ·DS-CDMA 系统第146-147页
   ·基于Khatri-Rao 积分解的盲信号检测算法第147-156页
     ·KRP-ILSP 算法第147-148页
     ·KRP-SIC 算法第148-151页
     ·Rank-1 映射第151-155页
     ·相关讨论第155-156页
   ·可辨识性讨论第156-159页
   ·仿真与分析第159-164页
   ·本章小结第164-165页
第七章 总结与展望第165-168页
   ·工作总结第165-166页
   ·工作展望第166-168页
参考文献第168-178页
致谢第178-179页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第179页

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