| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·时间延迟估计的基本概念 | 第10-14页 |
| ·时间延迟估计的基本类型 | 第10页 |
| ·时间延迟估计的基本问题 | 第10-11页 |
| ·时间延迟估计的基本模型 | 第11-12页 |
| ·时间延迟估计的性能评价标准 | 第12页 |
| ·时间延迟估计的发展与应用领域 | 第12-14页 |
| ·时间延迟估计的经典算法 | 第14-16页 |
| ·相关类时延估计方法 | 第14页 |
| ·广义相关法 | 第14-15页 |
| ·相位谱时延估计法 | 第15-16页 |
| ·自适应时间延迟估计算法 | 第16页 |
| ·本文的主要工作 | 第16-18页 |
| 2 α稳定分布噪声环境下的时间延迟估计 | 第18-26页 |
| ·α稳定分布及分数低阶理论概述 | 第18-23页 |
| ·α稳定分布的基本概念 | 第18-19页 |
| ·α稳定分布的基本性质 | 第19-21页 |
| ·分数低阶矩理论 | 第21页 |
| ·共变的概念 | 第21-22页 |
| ·分数低阶协方差理论 | 第22-23页 |
| ·α稳定分布环境下的时间延迟 | 第23-26页 |
| ·基于共变的时间延迟估计方法 | 第23-24页 |
| ·基于分数低阶协方差的时延估计方法 | 第24页 |
| ·最小P范数(LMP)时间延迟估计方法 | 第24-26页 |
| 3 α稳定分布环境下的相关熵及其在时间延迟估计上的应用 | 第26-35页 |
| ·相关熵概述 | 第26页 |
| ·α稳定分布环境下基于最大相关熵准则时延估计 | 第26-33页 |
| ·最大相关熵准则与最小分散系数准则等价性 | 第26-29页 |
| ·MCC自适应时延估计算法 | 第29-30页 |
| ·MCCTDE算法的计算机仿真与分析 | 第30-33页 |
| ·小结 | 第33-35页 |
| 4 改进MCC算法 | 第35-41页 |
| ·自适应步长MCC算法 | 第35-37页 |
| ·二次迭代MCC算法 | 第37页 |
| ·计算机仿真与结果分析 | 第37-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 5 α稳定分布环境下基于广义相关熵函数的时延估计 | 第41-46页 |
| ·基于广义相关熵函数的时延估计算法 | 第41-42页 |
| ·计算机仿真 | 第42-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 6 以广义相关熵函数为基础的石油管道盗油预警技术 | 第46-52页 |
| ·基于分布式光纤传感器的石油盗油预警系统概述 | 第46-47页 |
| ·基于信号同步性的信号检测 | 第47-49页 |
| ·基于希尔伯特变换的信号包络提取 | 第49-50页 |
| ·各时延估计算法在实际数据上的应用 | 第50-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |