| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 短波通信 | 第9页 |
| 1.1.2 远程短波信源定位研究现状与存在的问题 | 第9-11页 |
| 1.1.3 短波TDOA定位技术 | 第11-12页 |
| 1.2 短波信道模型与短波信号时延估计 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第13-14页 |
| 2 Watterson信道模型与时延估计理论 | 第14-22页 |
| 2.1 Watterson信道模型 | 第14-16页 |
| 2.2 时延估计概述 | 第16-17页 |
| 2.2.1 时间延迟估计的基本模型 | 第16-17页 |
| 2.3 基本的时延估计算法 | 第17-19页 |
| 2.3.1 相关类时延估计法 | 第17-19页 |
| 2.3.2 相位谱时延估计法 | 第19页 |
| 2.4 Alpha稳定分布下的时延估计 | 第19-21页 |
| 2.4.1 α稳定分布概述 | 第19-20页 |
| 2.4.2 基于共变的时间延迟估计 | 第20页 |
| 2.4.3 基于分数低阶协方差的时间延迟估计 | 第20-21页 |
| 2.4.4 最小P范数(LMP)自适应时间延迟估计 | 第21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 短波信号的时延估计 | 第22-37页 |
| 3.1 短波信号处理模型 | 第22-23页 |
| 3.2 基于模值的短波基本相关时延估计算法 | 第23-26页 |
| 3.2.1 基本相关时延估计算法的退化 | 第23-24页 |
| 3.2.2 短波模值相关时延估计算法 | 第24-26页 |
| 3.3 基于维纳加权的模值广义相关法 | 第26-28页 |
| 3.4 基于粒子滤波的短波时延估计算法 | 第28-32页 |
| 3.5 自适应短波时延估计算法 | 第32-35页 |
| 3.6 同态滤波去除乘性噪声 | 第35-36页 |
| 3.7 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 Alpha稳定分布下短波信号时延估计 | 第37-49页 |
| 4.1 短波信号下的模值GCF算法 | 第37-44页 |
| 4.1.1 广义相关熵(GCF)算法 | 第37-40页 |
| 4.1.2 模值广义相关熵(GCF)算法 | 第40-44页 |
| 4.2 C-MCC自适应时延估计算法 | 第44-48页 |
| 4.2.1 余弦核函数下最大相关熵准则与最小分散系数准则的等价性 | 第44-46页 |
| 4.2.2 C-MCC算法的计算机仿真 | 第46-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 基于TDOA技术的短波信号源定位方法 | 第49-59页 |
| 5.1 短波信号传播模型及TDOA定位方程 | 第49-51页 |
| 5.2 基于粒子滤波的短波TDOA定位算法 | 第51-53页 |
| 5.3 计算机仿真 | 第53-57页 |
| 5.4 真实短波数据测试 | 第57-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |