| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究历史和现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 高斯噪声背景下的近场源参数估计 | 第12-13页 |
| 1.2.2 冲击噪声背景下的近场源参数估计 | 第13页 |
| 1.3 论文的主要工作和内容安排 | 第13-15页 |
| 第2章 α稳定分布及分数低阶统计量的基础理论 | 第15-23页 |
| 2.1 α稳定分布 | 第15-18页 |
| 2.1.1 α稳定分布的概念 | 第15-17页 |
| 2.1.2 α稳定分布的性质 | 第17-18页 |
| 2.2 分数低阶统计量 | 第18-21页 |
| 2.2.1 分数低阶矩 | 第18页 |
| 2.2.2 相位分数低阶矩 | 第18-19页 |
| 2.2.3 共变 | 第19-20页 |
| 2.2.4 分数低阶协方差 | 第20页 |
| 2.2.5 分数低阶相关 | 第20页 |
| 2.2.6 相位分数低阶协方差 | 第20-21页 |
| 2.3 非线性压缩核函数 | 第21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 DOA估计的理论基础 | 第23-35页 |
| 3.1 远场信号的高分辨DOA估计方法 | 第23-26页 |
| 3.1.1 MUSIC算法 | 第23-24页 |
| 3.1.2 ESPRIT算法 | 第24-26页 |
| 3.2 传播算子算法概述 | 第26-28页 |
| 3.3 压缩感知理论概述 | 第28-32页 |
| 3.3.1 压缩感知理论的理论框架 | 第28-29页 |
| 3.3.2 信号的稀疏表示 | 第29-30页 |
| 3.3.3 重构算法的研究 | 第30页 |
| 3.3.4 基于稀疏重构的DOA估计 | 第30-32页 |
| 3.4 近场源的提出及信号模型 | 第32-34页 |
| 3.4.1 近场源的提出 | 第32页 |
| 3.4.2 近场源信号模型 | 第32-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 脉冲噪声环境下近场二维参数估计 | 第35-55页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 基于PM-FLOM-MUSIC的近场源二维参数估计算法 | 第35-46页 |
| 4.2.1 接收阵列与信号模型 | 第35-37页 |
| 4.2.2 算法描述 | 第37-39页 |
| 4.2.3 仿真结果与分析 | 第39-46页 |
| 4.2.4 结论 | 第46页 |
| 4.3 基于传播算子的近场求根MUSIC估计算法 | 第46-54页 |
| 4.3.1 接收阵列与信号模型 | 第46-47页 |
| 4.3.2 基于PM-FLOM-ROOT-MUSIC的近场源二维参数估计算法 | 第47-50页 |
| 4.3.3 基于PM-NCCFTC-ROOT-MUSIC的近场源二维参数估计算法 | 第50-51页 |
| 4.3.4 仿真结果与分析 | 第51-53页 |
| 4.3.5 结论 | 第53-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 脉冲噪声环境下近场三维参数估计 | 第55-65页 |
| 5.1 信号模型 | 第55-56页 |
| 5.2 基于FLOM-ESPRIT的近场源三维参数联合估计算法 | 第56-60页 |
| 5.2.1 算法描述 | 第56-60页 |
| 5.2.2 参数配对 | 第60页 |
| 5.3 基于NCCFTC-ESPRIT的近场源三维参数联合估计算法 | 第60页 |
| 5.4 仿真结果与分析 | 第60-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 脉冲噪声环境下基于稀疏重构的近场源参数估计 | 第65-77页 |
| 6.1 矩阵的矢量化定义与性质 | 第65-66页 |
| 6.2 基于分数低阶统计量矩阵矢量化稀疏重构的近场二维参数估计 | 第66-71页 |
| 6.2.1 分数低阶统计量矩阵 | 第67-69页 |
| 6.2.2 近场源参数估计 | 第69-71页 |
| 6.3 基于非线性压缩核函数变换相关矩阵矢量化稀疏重构的近场二维参数估计 | 第71-72页 |
| 6.4 仿真结果与分析 | 第72-75页 |
| 6.5 本章小结 | 第75-77页 |
| 第7章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 作者简介 | 第87页 |
