| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 盲信号分离概述 | 第13-19页 |
| 1.2.1 盲信号分离的基本框架 | 第13-14页 |
| 1.2.2 盲信号分离假设条件及模糊性 | 第14-15页 |
| 1.2.3 盲信号分离的基本模型 | 第15-16页 |
| 1.2.4 国内外研究历史及发展现状 | 第16-19页 |
| 1.3 论文的主要创新点和内容安排 | 第19-21页 |
| 第2章 盲信号分离理论基础 | 第21-32页 |
| 2.1 线阵列信号的盲分离数学模型 | 第21-22页 |
| 2.2 盲信号分离的代价函数及优化准则 | 第22-26页 |
| 2.3 盲信号分离的优化算法 | 第26-28页 |
| 2.4 性能评价指标 | 第28-29页 |
| 2.5 数据预处理 | 第29-31页 |
| 2.6 本章总结 | 第31-32页 |
| 第3章 盲信号分离的源数目估计 | 第32-89页 |
| 3.1 超、正定源数目估计 | 第32-44页 |
| 3.1.1 信息论准则 | 第33-34页 |
| 3.1.2 盖尔圆盘准则及其改进方法 | 第34-38页 |
| 3.1.3 仿真分析 | 第38-43页 |
| 3.1.4 本节小结 | 第43-44页 |
| 3.2 欠定情况源数目估计 | 第44-76页 |
| 3.2.1 相空间重构法 | 第44-75页 |
| 3.2.2 本节小结 | 第75-76页 |
| 3.3 ALPHA 稳定分布的源数目及 DOA 估计 | 第76-88页 |
| 3.4 本章总结 | 第88-89页 |
| 第4章 波束域信号盲分离方法 | 第89-105页 |
| 4.1 波束域信号的盲分离 | 第89-104页 |
| 4.1.1 波束域盲信号分离算法的实现过程 | 第90-92页 |
| 4.1.2 独立边缘熵准则及计算方法 | 第92-93页 |
| 4.1.3 波束域盲信号分离的作用及仿真分析 | 第93-100页 |
| 4.1.4 相空间重构盲分离算法性能仿真 | 第100-104页 |
| 4.2 本章小结 | 第104-105页 |
| 第5章 基于单矢量水听器的盲信号分离方法 | 第105-130页 |
| 5.1 单矢量水听器基本理论 | 第105-106页 |
| 5.1.1 单矢量传感器输出模型 | 第105-106页 |
| 5.1.2 单矢量传感器分离模型 | 第106页 |
| 5.2 基于混合矩阵的盲分离方法 | 第106-116页 |
| 5.2.1 盲信号分离的理论依据 | 第106-107页 |
| 5.2.2 方位估计方法 | 第107页 |
| 5.2.3 分离准则的确定 | 第107页 |
| 5.2.4 算法的实现步骤及流程 | 第107-108页 |
| 5.2.5 仿真分析 | 第108-116页 |
| 5.2.6 本节小结 | 第116页 |
| 5.3 基于二阶统计量的解析方程法 | 第116-129页 |
| 5.3.1 基本原理 | 第116-118页 |
| 5.3.2 二阶统计量解析方程法盲分离原理 | 第118-120页 |
| 5.3.3 目标函数及分离准则 | 第120页 |
| 5.3.4 算法性能仿真分析 | 第120-124页 |
| 5.3.5 算法的影响因素 | 第124-128页 |
| 5.3.6 本节小结 | 第128-129页 |
| 5.4 本章小结 | 第129-130页 |
| 结论 | 第130-132页 |
| 参考文献 | 第132-140页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第140-141页 |
| 致谢 | 第141页 |