| 符号与缩写词含义 | 第6-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 空间谱估计的发展及研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 一维DOA估计算法 | 第12-14页 |
| 1.2.2 二维DOA估计算法 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 空间谱估计的理论基础 | 第17-27页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 空间谱估计的信号模型 | 第17-20页 |
| 2.2.1 空间谱估计前提与假设 | 第17-18页 |
| 2.2.2 空间谱估计的基本数学模型 | 第18-20页 |
| 2.3 空间谱估计的基本算法 | 第20-26页 |
| 2.3.1 多重信号分类算法 | 第20-22页 |
| 2.3.2 旋转不变子空间算法 | 第22-24页 |
| 2.3.3 传播算子算法 | 第24-26页 |
| 2.4 本章总结 | 第26-27页 |
| 第三章 2D-MUSIC及解相干分步降维算法研究 | 第27-43页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.2 数学模型 | 第28-30页 |
| 3.3 2D-MUSIC算法研究 | 第30-32页 |
| 3.3.1 基于L型阵列的经典2D-MUSIC算法原理 | 第30-31页 |
| 3.3.2 仿真实验与分析 | 第31-32页 |
| 3.4 基于前后向空间平滑的去相干分步降维算法研究 | 第32-39页 |
| 3.4.1 相干信号源数学模型 | 第32-33页 |
| 3.4.2 空间平滑算法原理 | 第33-35页 |
| 3.4.3 分步降维MUSIC算法 | 第35-38页 |
| 3.4.4 算法步骤与复杂度分析 | 第38-39页 |
| 3.5 实验仿真 | 第39-42页 |
| 3.6 本章总结 | 第42-43页 |
| 第四章 一种基于矩形阵列的循环最大降维酉ESPRIT算法 | 第43-54页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 数学模型 | 第43-45页 |
| 4.3 基于矩形阵的循环最大降维酉ESPRIT算法 | 第45-51页 |
| 4.3.1 数据模型酉变换处理 | 第45-47页 |
| 4.3.2 构建降维矩阵 | 第47-48页 |
| 4.3.3 二维方向角估计 | 第48-50页 |
| 4.3.4 算法步骤与复杂度分析 | 第50-51页 |
| 4.4 实验仿真 | 第51-53页 |
| 4.5 本章总结 | 第53-54页 |
| 第五章 参数快速配对2D-PM算法研究 | 第54-62页 |
| 5.1 引言 | 第54页 |
| 5.2 数学模型 | 第54-55页 |
| 5.3 参数快速配对2D-PM算法 | 第55-59页 |
| 5.3.1 PM算法处理阵列数学模型 | 第55-57页 |
| 5.3.2 参数快速配对法求解传播算子 | 第57-58页 |
| 5.3.3 二维DOA估计 | 第58页 |
| 5.3.4 算法步骤与复杂度分析 | 第58-59页 |
| 5.4 实验仿真 | 第59-61页 |
| 5.5 本章总结 | 第61-62页 |
| 第六章 全文总结 | 第62-64页 |
| 6.1 本文的主要工作 | 第62-63页 |
| 6.2 有待进一步研究的问题 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第71页 |
