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基于状态空间模型的波达方向和频率联合估计方法研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 课题研究的背景及意义第11-12页
    1.2 国内外发展与研究现状第12-14页
    1.3 本文主要工作及内容安排第14-17页
第2章 基础知识第17-29页
    2.1 阵列基础第17-19页
        2.1.1 平面波与阵列第17-18页
        2.1.2 均匀线阵第18-19页
    2.2 矩阵代数的相关知识第19-21页
        2.2.1 特征值与特征向量第19页
        2.2.2 矩阵的奇异值分解第19-20页
        2.2.3 M-P广义逆第20页
        2.2.4 常用矩阵第20-21页
    2.3 高阶累积量第21-24页
        2.3.1 高阶累积量的定义第21-23页
        2.3.2 高阶累积量的性质第23-24页
    2.4 波达方向估计方法第24-27页
        2.4.1 多重信号分类算法第24-25页
        2.4.2 旋转不变子空间算法第25-27页
    2.5 本章小结第27-29页
第3章 基于子空间辨识算法的波达方向和频率联合估计第29-47页
    3.1 子空间辨识方法第29-37页
        3.1.1 投影理论第29-30页
        3.1.2 状态空间描述第30-32页
        3.1.3 数据矩阵构造第32-34页
        3.1.4 子空间辨识算法的基本步骤第34-37页
    3.2 基于三阶累积量的子空间辨识算法第37-45页
        3.2.1 信号模型第37-39页
        3.2.2 算法实现第39-42页
        3.2.3 参数估计第42-43页
        3.2.4 仿真实验第43-45页
    3.3 本章小结第45-47页
第4章 基于四阶累积量的波达方向和频率联合估计第47-63页
    4.1 基于均匀线阵的波达方向和频率联合估计方法第47-54页
        4.1.1 信号模型第47-49页
        4.1.2 参数估计第49-52页
        4.1.3 仿真实验第52-54页
    4.2 基于L型线阵的波达方向和频率联合估计方法第54-62页
        4.2.1 信号模型第54-56页
        4.2.2 参数估计第56-60页
        4.2.3 仿真实验第60-62页
    4.3 本章小结第62-63页
第5章 全文总结第63-65页
    5.1 主要工作与结论第63页
    5.2 远景与展望第63-65页
参考文献第65-69页
作者简介及科研成果第69-71页
    作者简介第69页
    攻读硕士学位期间发表的学术论文第69-71页
致谢第71页

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