| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-14页 |
| ·常见的非高斯分布 | 第11-13页 |
| ·α稳定分布的研究工具 | 第13-14页 |
| ·国内外发展进程 | 第14-16页 |
| ·α稳定分布的研究进程 | 第14-16页 |
| ·α稳定分布噪声环境下的时延估计研究进程 | 第16页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第16-18页 |
| 2 α稳定分布及分数低阶统计量的基础理论 | 第18-34页 |
| ·α稳定分布 | 第18-21页 |
| ·概念 | 第18-20页 |
| ·性质 | 第20-21页 |
| ·分数低阶统计量 | 第21-29页 |
| ·分数低阶矩的概念及性质 | 第22-23页 |
| ·共变、分数低阶协方差的概念及性质 | 第23-25页 |
| ·α稳定分布过程的线性估计理论 | 第25-29页 |
| ·特征参数的估计 | 第29-31页 |
| ·样本的产生 | 第31-34页 |
| 3 α稳定分布噪声环境下的时延估计问题 | 第34-62页 |
| ·概述 | 第34-38页 |
| ·基于分数低阶统计量的时延估计方法 | 第34-37页 |
| ·最小平均p范数(LMP)时间延迟估计方法 | 第37-38页 |
| ·基于共变谱和CZT的时延估计方法 | 第38-44页 |
| ·CZT的基本原理 | 第38-39页 |
| ·基于共变谱和CZT的多源时延估计新算法 | 第39-41页 |
| ·分辨率问题 | 第41-42页 |
| ·仿真结果 | 第42-44页 |
| ·小结 | 第44页 |
| ·基于sinc函数滤波器的非整数时延估计新算法 | 第44-53页 |
| ·传统的ETDE时延估计方法及性能退化分析 | 第45-47页 |
| ·基于分数低阶矩的LETDE新方法 | 第47-48页 |
| ·新算法的适用性分析 | 第48-51页 |
| ·仿真实验 | 第51-53页 |
| ·小结 | 第53页 |
| ·基于拉格朗日插值滤波器的非整数时延估计新算法 | 第53-62页 |
| ·算法描述 | 第54-58页 |
| ·仿真实验 | 第58-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 4 α稳定分布噪声下基于信号循环平稳特性的时延估计方法 | 第62-99页 |
| ·循环平稳信号处理概述 | 第62-64页 |
| ·循环统计量的估计 | 第64-69页 |
| ·循环相关函数和瞬时相关函数的估计 | 第65-67页 |
| ·循环谱估计 | 第67-69页 |
| ·循环频率估计 | 第69-71页 |
| ·脉冲噪声对信号的循环平稳特性的影响及分数低阶循环函数 | 第71-74页 |
| ·基于分数低阶循环相关的时延估计法 | 第74-99页 |
| ·基本算法及其改进 | 第75-79页 |
| ·基于p阶循环模糊函数的时延和多普勒联合估计 | 第79-90页 |
| ·具有信号选择性的自适应时延估计法 | 第90-99页 |
| 5 基于信号重构理论的多径时延估计方法 | 第99-122页 |
| ·问题描述 | 第99-101页 |
| ·逐维算法 | 第101-107页 |
| ·算法原理 | 第101-105页 |
| ·仿真结果 | 第105-107页 |
| ·基于Compressing Sense的算法 | 第107-122页 |
| ·概述 | 第107-110页 |
| ·MP(Match Pursuit)算法 | 第110-115页 |
| ·SP(Subspace Pursuit)及其改进算法 | 第115-122页 |
| 结论 | 第122-124页 |
| 参考文献 | 第124-132页 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第132-133页 |
| 致谢 | 第133-134页 |
| 作者简介 | 第134-135页 |
