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盲自适应波束成形关键技术及应用研究

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盲自适应波束成形关键技术及应用研究
论文目录
 
致谢第1-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-12页
缩写词列表第12-17页
第一章 绪论第17-25页
  1.1 研究背景与意义第17-18页
  1.2 研究热点及关键技术第18-22页
    1.2.1 自适应波束成形第18-21页
    1.2.2 广义线性处理技术第21-22页
    1.2.3 空时联合抗干扰技术第22页
  1.3 本文的主要工作第22-25页
第二章 自适应波束成形基本原理第25-39页
  2.1 阵列天线基本原理第25-27页
  2.2 优化问题设计准则第27-29页
    2.2.1 最小均方误差(MMSE)准则第27-28页
    2.2.2 带约束的最小方差(CMV)准则第28-29页
    2.2.3 带约束的恒模(CCM)准则第29页
  2.3 自适应迭代算法第29-32页
    2.3.1 最小均方(LMS)自适应算法第30页
    2.3.2 递推最小二乘(RLS)自适应算法第30-31页
    2.3.3 共轭梯度(CG)算法第31-32页
  2.4 滤波器结构第32-34页
    2.4.1 直接型处理(DFP)结构第32-33页
    2.4.2 广义旁瓣消除器(GSC)结构第33-34页
  2.5 经典降维技术第34-37页
    2.5.1 辅助滤波矢量(AVF)算法第34-36页
    2.5.2 多级维纳滤波(MSWF)算法第36-37页
  2.6 本章小结第37-39页
第三章 基于广义线性处理技术的降维盲自适应算法设计第39-61页
  3.1 基于Krylov子空间的降维算法结构设计第39-43页
    3.1.1 接收信号模型第39-40页
    3.1.2 降维算法构建第40-43页
  3.2 广义线性信号处理技术第43-46页
  3.3 基于WL处理的降维自适应算法(WLCCM-KS)设计第46-50页
    3.3.1 降维矩阵构建第47-48页
    3.3.2 自适应RLS算法设计第48-50页
  3.4 算法性能分析第50-55页
    3.4.1 低维滤波系数收敛性分析第51-52页
    3.4.2 MSE稳态性能分析第52-54页
    3.4.3 算法复杂度分析第54-55页
  3.5 仿真结果分析第55-60页
  3.6 本章小结第60-61页
第四章 基于WL技术的鲁棒自适应波束成形算法第61-77页
  4.1 经典的鲁棒波束成形算法第61-65页
    4.1.1 特征子空间投影算法第61-62页
    4.1.2 对角加载算法(LSMI)第62-63页
    4.1.3 最差情况(WC)性能最优算法第63-64页
    4.1.4 鲁棒的Capon波束成形算法(RCB)第64-65页
  4.2 提出的基于CCM准则的最差情况下性能最优算法第65-68页
    4.2.1 接收信号模型第65-66页
    4.2.2 算法构建第66-68页
  4.3 设计的联合迭代自适应MCG算法第68-70页
  4.4 仿真实验及结果分析第70-75页
  4.5 本章小结第75-77页
第五章 基于联合迭代降维算法的自适应空时滤波器设计第77-93页
  5.1 GPS系统接收信号模型及空时处理概述第77-79页
  5.2 提出的ALRD降维算法第79-85页
    5.2.1 自适应准则及优化问题构建第79-80页
    5.2.2 ALRD降维算法构建第80-83页
    5.2.3 自适应RLS算法实现第83-85页
  5.3 计算复杂度分析第85-86页
  5.4 仿真实验及结果分析第86-90页
  5.5 本章小结第90-93页
第六章 总结与展望第93-95页
参考文献第95-101页
攻读硕士学位期间主要研究成果及参与的科研项目第101页

本篇论文共101页,点击这进入下载页面
 
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