致谢 | 第4-5页 |
摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
缩写词列表 | 第11-16页 |
第一章 绪论 | 第16-24页 |
1.1 研究背景 | 第16-17页 |
1.2 研究热点 | 第17-21页 |
1.2.1 到达角估计技术 | 第17-19页 |
1.2.2 自适应波束成形技术 | 第19-21页 |
1.3 论文主要内容和结构安排 | 第21-24页 |
第二章 自适应阵列天线技术概述 | 第24-32页 |
2.1 引言 | 第24页 |
2.2 阵列天线和接收信号模型 | 第24-26页 |
2.3 波束成形器设计准则 | 第26-27页 |
2.3.1 MMSE准则 | 第26页 |
2.3.2 LCMV准则 | 第26-27页 |
2.3.3 LCCM准则 | 第27页 |
2.4 自适应算法 | 第27-29页 |
2.4.1 MMSE准则下的LMS算法 | 第28页 |
2.4.2 MMSE准则下的RLS算法 | 第28-29页 |
2.5 滤波器结构 | 第29-31页 |
2.5.1 DFP结构 | 第29页 |
2.5.2 GSC结构 | 第29-31页 |
2.6 本章小结 | 第31-32页 |
第三章 基于阵列天线的到达角估计问题研究 | 第32-56页 |
3.1 引言 | 第32页 |
3.2 现有DOA估计算法简介 | 第32-39页 |
3.2.1 Bartlett算法和Capon算法 | 第32-33页 |
3.2.2 MUSIC算法和CMUSIC算法 | 第33-35页 |
3.2.3 ESPRIT算法 | 第35-36页 |
3.2.4 AV算法和CG算法 | 第36-38页 |
3.2.5 JISO算法 | 第38-39页 |
3.3 相关信源的DOA估计 | 第39-40页 |
3.4 提出的基于ALRD的DOA估计方案 | 第40-48页 |
3.4.1 ALRD降维方案 | 第40-42页 |
3.4.2 ALRD-RLS算法 | 第42-45页 |
3.4.3 MALRD-RLS算法 | 第45-46页 |
3.4.4 ALRD-RLS和MALRD-RLS算法参数选择 | 第46-48页 |
3.5 DOA估计算法复杂度分析和仿真比较 | 第48-54页 |
3.5.1 DOA估计算法复杂度分析 | 第48-50页 |
3.5.2 DOA估计算法仿真比较 | 第50-54页 |
3.6 本章小结 | 第54-56页 |
第四章 自适应波束成形改进技术研究 | 第56-82页 |
4.1 引言 | 第56-57页 |
4.2 LCMV准则自适应波束成形算法 | 第57-63页 |
4.2.1 LCMV-DFP和LCMV-GSC波束成型器 | 第57-59页 |
4.2.2 LCMV-DFP-LMS和LCMV-GSC-LMS算法 | 第59-60页 |
4.2.3 LCMV-DFP-RLS和LCMV-GSC-RLS算法 | 第60-62页 |
4.2.4 LCMV-DFP和LCMV-GSC波束成形器复杂度和性能比较 | 第62-63页 |
4.3 RLS算法改进技术——VFF机制 | 第63-66页 |
4.4 提出的低复杂度TAVFF机制和CTAVFF机制 | 第66-71页 |
4.4.1 TAVFF机制 | 第66-68页 |
4.4.2 CTAVFF机制 | 第68-69页 |
4.4.3 TAVFF和CTAVFF机制参数选择方案 | 第69-71页 |
4.5 LCMV-GSC-RLS算法平稳状态分析 | 第71-74页 |
4.5.1 误差权矢量的收敛性 | 第71-73页 |
4.5.2 稳态MSE分析 | 第73页 |
4.5.3 稳态SINR分析 | 第73-74页 |
4.6 改进算法复杂度和仿真结果分析 | 第74-80页 |
4.6.1 复杂度分析 | 第74-75页 |
4.6.2 仿真结果分析 | 第75-80页 |
4.7 本章小结 | 第80-82页 |
第五章 总结与展望 | 第82-84页 |
参考文献 | 第84-90页 |
附录A | 第90-94页 |
A.1 式(4.47)、(4.80)和(4.81)的证明 | 第90-91页 |
A.2 证明χ(i-1)和|ζ(i)|~2在平稳状态不相关 | 第91页 |
A.3 证明p(i-1)和|ζ(i)|~2在平稳状态不相关 | 第91-92页 |
A.4 推导式(4.75) | 第92-94页 |
作者攻读硕士学位期间主要研究成果 | 第94页 |