正定条件下基于UCA的信源数估计方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 课题发展及研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 主要研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 阵列信号处理基础 | 第17-22页 |
| 2.1 阵列模型 | 第17-19页 |
| 2.1.1 均匀线阵模型 | 第17-18页 |
| 2.1.2 均匀圆阵模型 | 第18-19页 |
| 2.2 阵列信号模型 | 第19页 |
| 2.3 加性噪声模型 | 第19-20页 |
| 2.4 影响信号源数目估计的因素 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 经典信号源数目估计算法 | 第22-34页 |
| 3.1 特征值分解法 | 第22-23页 |
| 3.2 信息论方法 | 第23-24页 |
| 3.3 对角加载技术 | 第24-25页 |
| 3.4 盖氏圆法 | 第25-27页 |
| 3.5 仿真实验及分析 | 第27-32页 |
| 3.5.1 高斯白噪声背景下信号源数目估计 | 第27-30页 |
| 3.5.2 空间色噪声背景下信号源数目估计 | 第30-32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 希尔伯特黄变换与支持向量机 | 第34-46页 |
| 4.1 希尔伯特黄变换 | 第34-39页 |
| 4.1.1 希尔伯特变换 | 第34-35页 |
| 4.1.2 经验模态分解(EMD) | 第35-38页 |
| 4.1.3 希尔伯特黄变换谱(HHT) | 第38-39页 |
| 4.2 支持向量机 | 第39-45页 |
| 4.2.1 基本原理 | 第39-42页 |
| 4.2.2 核函数 | 第42-44页 |
| 4.2.3 LIBSVM介绍 | 第44-45页 |
| 4.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 M-UCA估计M-1个信号源建模方法 | 第46-61页 |
| 5.1 建模流程 | 第46-50页 |
| 5.2 实验及结果分析 | 第50-60页 |
| 5.2.1 4-UCA的理论数据实验 | 第50-53页 |
| 5.2.2 理论数据实验的结果分析 | 第53-54页 |
| 5.2.3 射频消音室数据实验 | 第54-59页 |
| 5.2.4 射频消音室数据实验结果分析 | 第59-60页 |
| 5.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 总结与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间所取得学术成果 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
