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分布式MIMO雷达目标定位与功率分配研究

摘要第1-12页
ABSTRACT第12-15页
符号列表第15-17页
缩略语表第17-19页
第一章 绪论第19-35页
   ·研究背景及其意义第19-21页
   ·MIMO雷达研究现状第21-32页
     ·MIMO雷达的概念与分类第21-23页
     ·MIMO雷达的发展历程与研究现状第23-27页
     ·MIMO雷达中的关键问题第27-32页
   ·本文主要工作及组织结构第32-35页
     ·本文主要工作第32-34页
     ·本文组织结构第34-35页
第二章 分布式MIMO雷达目标定位性能分析第35-53页
   ·引言第35-36页
   ·目标位置的最大似然估计第36-43页
     ·信号模型第36-38页
     ·最大似然估计第38-41页
     ·Fisher信息矩阵和克拉美 -罗下界第41-43页
   ·目标定位对天线位置误差的敏感性分析第43-48页
     ·忽略天线位置误差时的均方误差第44-46页
     ·考虑天线位置误差时的克拉美 -罗下界第46-48页
   ·仿真结果及分析第48-50页
   ·本章小结第50-53页
第三章 分布式MIMO雷达单目标定位方法第53-71页
   ·引言第53-54页
   ·问题描述第54-56页
   ·线性化定位方法第56-59页
   ·半定规划目标定位方法第59-66页
     ·凸优化理论第59-60页
     ·无天线位置误差时的半定规划定位方法第60-63页
     ·考虑天线位置误差时的半定规划定位方法第63-66页
   ·仿真结果及分析第66-69页
     ·仿真参数设置第66-67页
     ·天线位置已知时的定位性能第67-68页
     ·天线位置有误差时的定位性能第68-69页
   ·本章小结第69-71页
第四章 基于稀疏重构的多目标定位方法第71-103页
   ·引言第71-73页
   ·回波信号模型第73-75页
   ·信号的稀疏表示第75-79页
     ·空间离散化第75-76页
     ·信号稀疏表示第76-78页
     ·压缩感知第78页
     ·词典矩阵的相干性度量第78-79页
   ·块稀疏信号的重构算法第79-93页
     ·块匹配追踪算法第80-81页
     ·凸优化算法第81页
     ·块稀疏贝叶斯学习算法第81-86页
     ·仿真结果及分析第86-93页
   ·存在相位误差时的稀疏重构方法第93-101页
     ·回波信号模型第95-97页
     ·迭代块稀疏贝叶斯学习 -最大似然估计第97-100页
     ·仿真结果及分析第100-101页
   ·本章小结第101-103页
第五章 分布式MIMO雷达功率优化分配第103-125页
   ·引言第103-104页
   ·回波信号模型第104-105页
   ·随机可观测性第105-110页
     ·观测模型第105-106页
     ·贝叶斯Fisher信息矩阵第106-109页
     ·平均功率分配第109-110页
   ·基于合作博弈理论的功率优化分配第110-117页
     ·问题建模第110-111页
     ·合作博弈理论第111-116页
     ·功率优化分配算法第116-117页
   ·仿真结果及分析第117-123页
     ·雷达布局和参数设置第117-118页
     ·平均功率分配第118-119页
     ·功率优化分配第119-123页
   ·本章小结第123-125页
第六章 结论与展望第125-129页
   ·论文工作总结第125-126页
   ·下一步工作展望第126-129页
致谢第129-133页
参考文献第133-151页
作者在学期间取得的学术成果第151-152页

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