| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·相干信源DOA 估计的发展与现状 | 第11-13页 |
| ·课题研究的内容和任务 | 第13-15页 |
| 第二章 DOA 估计的基本算法 | 第15-27页 |
| ·概述 | 第15页 |
| ·信号源数学模型 | 第15-18页 |
| ·窄带信号模型 | 第15-16页 |
| ·相干信号源的数学模型 | 第16-17页 |
| ·噪声模型 | 第17页 |
| ·均匀线阵信号模型 | 第17-18页 |
| ·MUSIC 算法 | 第18-21页 |
| ·基本MUSIC 算法 | 第19-20页 |
| ·求根MUSIC 算法 | 第20-21页 |
| ·ESPRIT 算法 | 第21-26页 |
| ·ESPRIT 算法的基本模型 | 第21-25页 |
| ·最小二乘（LS-）ESPRIT 算法 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于多重不变特性的相干信源DOA 估计算法 | 第27-39页 |
| ·概述 | 第27页 |
| ·经典的解相干DOA 估计算法 | 第27-31页 |
| ·空间平滑算法 | 第27-29页 |
| ·基于Toeplitz 矩阵重构的ESPRIT-like 算法 | 第29-31页 |
| ·基于多重不变特性的相干信源DOA 估计算法 | 第31-38页 |
| ·MI-ESPRIT 算法 | 第31-32页 |
| ·MI-MUSIC 算法 | 第32-34页 |
| ·仿真 | 第34-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于三线性分解的相干信源DOA 估计算法 | 第39-50页 |
| ·三线性分解基本理论 | 第39-44页 |
| ·基础知识 | 第40-42页 |
| ·k-秩 | 第42-43页 |
| ·可辨识性 | 第43-44页 |
| ·基于三线性分解的相干信源DOA 估计 | 第44-49页 |
| ·可辨识性 | 第45-46页 |
| ·DOA 估计算法 | 第46页 |
| ·仿真 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 相干信号的二维DOA 估计算法 | 第50-58页 |
| ·阵列结构 | 第50页 |
| ·数据模型 | 第50-52页 |
| ·相干信源2D-DOA 估计 | 第52-53页 |
| ·仿真 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 结论与展望 | 第58-60页 |
| ·工作总结 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第65页 |