基于均匀圆阵的信源数估计和测向算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16页 |
| 1.2 国内外研究历史与发展现状 | 第16-18页 |
| 1.2.1 信源数估计算法的发展与现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 DOA估计算法的发展与现状 | 第17-18页 |
| 1.3 本文研究内容和工作安排 | 第18-20页 |
| 第二章 信源数估计算法 | 第20-34页 |
| 2.1 阵列信号模型 | 第20-21页 |
| 2.2 白噪声环境下的信源数估计 | 第21-22页 |
| 2.3 色噪声环境下的信源数估计 | 第22-26页 |
| 2.3.1 基于协方差矩阵的对角加载算法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 基于盖尔圆盘定理的估计算法 | 第23-25页 |
| 2.3.3 基于聚类分析的估计算法 | 第25-26页 |
| 2.4 仿真分析 | 第26-33页 |
| 2.4.1 基于信息论准则的估计算法 | 第26-28页 |
| 2.4.2 基于协方差矩阵的对角加载算法 | 第28-30页 |
| 2.4.3 基于盖尔圆盘定理的估计算法 | 第30-32页 |
| 2.4.4 基于改进K-均值聚类的估计算法 | 第32-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 窄带信号测向算法 | 第34-54页 |
| 3.1 均匀圆阵测向模型 | 第34-35页 |
| 3.1.1 均匀圆阵阵列模型 | 第34-35页 |
| 3.1.2 窄带信号模型 | 第35页 |
| 3.2 经典MUSIC算法 | 第35-42页 |
| 3.2.1 MUSIC算法模型 | 第35-36页 |
| 3.2.2 MUSIC算法原理 | 第36-37页 |
| 3.2.3 空间谱测向模糊 | 第37-39页 |
| 3.2.4 仿真分析 | 第39-42页 |
| 3.3 相干信源测向 | 第42-52页 |
| 3.3.1 相干信源数学模型 | 第42-43页 |
| 3.3.2 空间平滑算法 | 第43-47页 |
| 3.3.3 虚拟阵列平移法 | 第47-49页 |
| 3.3.4 仿真分析 | 第49-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 第四章 宽带信号测向算法 | 第54-70页 |
| 4.1 宽带信号测向方法 | 第54-57页 |
| 4.1.1 宽带信号模型 | 第54-55页 |
| 4.1.2 非相干信号子空间ISM算法 | 第55-56页 |
| 4.1.3 相干信号子空间CSM算法 | 第56-57页 |
| 4.2 宽带信号的时差法测向 | 第57-62页 |
| 4.2.1 时差法测向原理 | 第58-59页 |
| 4.2.2 时差法测向的误差分析 | 第59-60页 |
| 4.2.3 传统时差估计法 | 第60-61页 |
| 4.2.4 广义互相关时差估计法 | 第61-62页 |
| 4.3 分数时延估计测向算法 | 第62-65页 |
| 4.3.1 宽带LFM信号模型 | 第62-63页 |
| 4.3.2 分数时延估计算法原理 | 第63-65页 |
| 4.4 仿真分析 | 第65-68页 |
| 4.4.1 算法对比 | 第66-67页 |
| 4.4.2 测向精度 | 第67页 |
| 4.4.3 测向误差 | 第67-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-70页 |
| 第五章 基于压缩感知的时差测向算法 | 第70-80页 |
| 5.1 压缩感知理论 | 第70-74页 |
| 5.1.1 压缩感知的数学模型 | 第70-71页 |
| 5.1.2 传感矩阵特性 | 第71-72页 |
| 5.1.3 测量矩阵和稀疏基 | 第72-74页 |
| 5.2 基于压缩感知的时差测向 | 第74-77页 |
| 5.2.1 基于压缩感知的时差测向方法 | 第74-75页 |
| 5.2.2 算法时间复杂度简介 | 第75-76页 |
| 5.2.3 算法时间复杂度分析 | 第76-77页 |
| 5.3 仿真分析 | 第77-79页 |
| 5.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 第六章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 作者简介 | 第90-91页 |
