基于联合角度时延估计的MUSIC算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 阵列多参数估计的研究历史和现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 阵列信号参数估计方法研究发展 | 第11-14页 |
| 1.2.2 阵列多参数估计的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2.1 二维波达方向估计 | 第14-15页 |
| 1.2.2.2 联合角度频率估计 | 第15页 |
| 1.2.2.3 联合角度时延估计 | 第15-16页 |
| 1.2.2.4 其他多维参数估计 | 第16页 |
| 1.3 本文主要的研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 阵列信号处理的基础知识 | 第18-28页 |
| 2.1 矩阵的相关知识 | 第18-19页 |
| 2.1.1 特征值与特征向量 | 第18页 |
| 2.1.2 矩阵的奇异值分解 | 第18页 |
| 2.1.3 Vandermonde矩阵 | 第18-19页 |
| 2.1.4 Kronecker积 | 第19页 |
| 2.1.5 Khatri-Rao积 | 第19页 |
| 2.2 阵列信号模型 | 第19-25页 |
| 2.2.1 天线阵模型 | 第19-21页 |
| 2.2.2 常用阵列模型 | 第21-25页 |
| 2.2.2.1 均匀线阵 | 第21-22页 |
| 2.2.2.2 均匀圆阵 | 第22-23页 |
| 2.2.2.3 L型阵列 | 第23-24页 |
| 2.2.2.4 面阵列 | 第24-25页 |
| 2.2.2.5 任意阵列 | 第25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-28页 |
| 第三章 波达方向估计 | 第28-48页 |
| 3.1 引言 | 第28-30页 |
| 3.1.1 传统法 | 第28-29页 |
| 3.1.2 DOA估计的子空间法 | 第29页 |
| 3.1.3 最大似然法 | 第29页 |
| 3.1.4 综合法估计 | 第29-30页 |
| 3.2 几种经典的DOA算法 | 第30-45页 |
| 3.2.1 延迟相加法 | 第30-33页 |
| 3.2.1.1 算法理论研究 | 第30-31页 |
| 3.2.1.2 算法仿真分析 | 第31-33页 |
| 3.2.2 Capon最小方差法 | 第33-35页 |
| 3.2.2.1 算法理论研究 | 第33-34页 |
| 3.2.2.2 算法仿真分析 | 第34-35页 |
| 3.2.3 多重信号分类(MUSIC)算法 | 第35-39页 |
| 3.2.3.1 算法理论研究 | 第35-37页 |
| 3.2.3.2 算法仿真分析 | 第37-39页 |
| 3.2.4 空间平滑算法 | 第39-42页 |
| 3.2.4.1 算法理论研究 | 第39-41页 |
| 3.2.4.2 算法仿真分析 | 第41-42页 |
| 3.2.5 面阵中二维MUSIC算法 | 第42-45页 |
| 3.2.5.1 算法理论研究 | 第42-44页 |
| 3.2.5.2 算法仿真分析 | 第44-45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-48页 |
| 第四章 联合角度时延估计MUSIC算法 | 第48-54页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 算法信号模型 | 第48-50页 |
| 4.2.1 算法数据模型 | 第49页 |
| 4.2.2 算法研究 | 第49-50页 |
| 4.3 算法总结 | 第50-51页 |
| 4.4 算法仿真分析 | 第51-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 联合角度时延估计二维MUSIC算法 | 第54-68页 |
| 5.1 引言 | 第54页 |
| 5.2 算法信号模型 | 第54-57页 |
| 5.3 算法仿真分析 | 第57-60页 |
| 5.4 算法改进 | 第60-65页 |
| 5.4.1 二维空时平滑算法 | 第60-62页 |
| 5.4.2 算法仿真分析 | 第62-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-68页 |
| 第六章 总结 | 第68-70页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第68-69页 |
| 6.2 展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 附录 | 第76页 |
