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基于复数域多传感器网络信息处理算法研究

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基于复数域多传感器网络信息处理算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-10页
第一章 绪论第10-21页
  1.1 研究背景及意义第10-12页
  1.2 国内外研究现状第12-19页
    1.2.1 多传感器网络的研究与发展第12-16页
    1.2.2 复数域信号的研究与发展第16-19页
  1.3 本文研究内容及结构安排第19-21页
第二章 多传感器网络及复值信号基本理论第21-29页
  2.1 多传感器网络模型介绍第21-25页
    2.1.1 多传感器网络单节点物理模型第21-22页
    2.1.2 均方稳定性判定准则第22-23页
    2.1.3 多传感器网络合作模型第23-24页
    2.1.4 基于多传感器合作网络的算法第24-25页
  2.2 复值信号基础理论第25-28页
    2.2.1 非圆信号简介第25-27页
    2.2.2 高斯熵定义第27-28页
  2.3 本章小结第28-29页
第三章 基于高斯熵非合作网络信息处理算法第29-41页
  3.1 问题描述第29-32页
    3.1.1 基于MSE的线性滤波器第30-31页
    3.1.2 基于高斯熵的线性滤波器第31-32页
  3.2 高斯熵闭式解第32-35页
    3.2.1 线性滤波器的闭式解第32-33页
    3.2.2 广义线性滤波器的闭式解第33-35页
  3.3 仿真结果第35-40页
    3.3.1 线性滤波器闭式解比较第36-37页
    3.3.2 线性滤波器的自适应解比较第37页
    3.3.3 广义线性滤波器的闭式解比较第37-40页
  3.4 本章小结第40-41页
第四章 基于高斯熵合作网络信息处理算法第41-61页
  4.1 问题描述第41-45页
    4.1.1 非圆复随机变量第43-44页
    4.1.2 提出基于熵的全局最优化第44-45页
  4.2 基于熵的多传感器网络算法第45-47页
  4.3 性能分析第47-52页
    4.3.1 模型假设第48-49页
    4.3.2 均值稳定性分析第49-51页
    4.3.3 均方误差性能分析第51-52页
  4.4 仿真结果第52-60页
    4.4.1 圆度系数对性能的影响第54-58页
    4.4.2 不同的圆度系数的算法性能对比第58页
    4.4.3 不同的加性噪声输入对MSD的影响第58-60页
  4.5 本章小结第60-61页
第五章 总结与展望第61-63页
  5.1 全文总结第61-62页
  5.2 工作展望第62-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-70页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第70-71页

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