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阵列信号多参量联合估计技术研究

论文摘要第1-6页
英文摘要第6-10页
第一章 绪论第10-16页
 1.1 阵列信号参数估计技术的发展第10-12页
 1.2 多维参数估计技术的研究现状第12-13页
 1.3 本论文研究的主要工作第13-14页
 1.4 本论文各章内容安排第14-16页
第二章 宽频段极化敏感阵列信号模型第16-23页
 2.1 空间信号特征第16-19页
 2.2 极化敏感天线第19-20页
 2.3 极化敏感阵列信号模型第20-22页
 2.4 本章小结第22-23页
第三章 用极化敏感平面实现参数联合估计第23-44页
 3.1 ESPRIT算法第23-29页
  3.1.1 空间谱估计测向中ESPRIT算法的基本模型第23-27页
  3.1.2 LS-ESPRIT第27-28页
  3.1.3 TLS-ESPRIT第28-29页
 3.2 基于极化敏感均匀平面阵的估计方法第29-36页
  3.2.1 阵列结构与数据模型第29-30页
  3.2.2 多信号多参量联合估计算法第30-36页
 3.3 计算机仿真算例与结论第36-43页
 3.4 本章小结第43-44页
第四章 用L阵实现联合估计第44-58页
 4.1 L型阵列结构与数据模型第44-46页
 4.2 多信号多参量联合估计算法第46-50页
  4.2.1 算法分析第46-48页
  4.2.2 估计的多信号参量配对关系第48-49页
  4.2.3 多参量联合估计步骤第49-50页
 4.3 计算机仿真实验第50-57页
 4.4 本章小结第57-58页
第五章 基于高阶累积量参数估计基础第58-75页
 5.1 高阶累积量的定义和性质第58-60页
  5.1.1 高阶累积的定义第58-60页
  5.1.2 高阶累积量的性质第60页
 5.2 利用高阶累积量估计信号参数第60-71页
  5.2.1 基于四阶累积量ESPRIT算法第61-63页
  5.2.2 高阶累积量的阵列扩展性第63-68页
  5.2.3 参数估计第68-71页
 5.3 计算机仿真实验研究第71-74页
 5.4 本章小结第74-75页
第六章 基于高阶累积量的多参量估计方法第75-89页
 6.1 信号的数学模型第75-76页
 6.2 基于四阶累积量的多参量ESPRIT估计算法第76-83页
  6.2.1 算法分析第76-81页
  6.2.2 配对方法分析第81-82页
  6.2.3 估计信号参量的计算第82-83页
  6.2.4 估计方法总结第83页
 6.3 计算机仿真实验研究第83-88页
 6.4 本章小结第88-89页
第七章 宽频段联合估计方法第89-106页
 7.1 欠采样系统第89-91页
 7.2 列结构与信号模型第91-93页
 7.3 多信号多参量联合估计算法第93-96页
  7.3.1 算法分析第93-96页
  7.3.2 估计的信号参量配对关系分析第96页
 7.4 域和空域欠采样参数解模糊算法第96-100页
  7.4.1 频率解模糊算法第96-97页
  7.4.2 到达角解模糊算法第97-100页
  7.4.3 极化参量解模糊算法第100页
 7.5 估计方法总结第100-101页
 7.6 计算机仿真实验研究第101-105页
 7.7 本章小结第105-106页
第八章 阵列误差分析第106-114页
 8.1 存在阵列误差时的阵列信号模型第106-108页
 8.2 阵列模型误差影响分析第108-112页
  8.2.1 阵列误差对EWSPRIT算法的影响分析第108-109页
  8.2.2 阵列误差对参数估计性能的影响分析第109-112页
 8.3 仿真算例与结论第112-113页
 8.4 本章小结第113-114页
第九章 总结第114-116页
本文通用符号第116-117页
致谢第117-118页
参考文献第118-127页
作者在攻读博士学位期间完成的学术论文第127页

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