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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,
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