分布式信源参数估计算法的研究

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分布式信源参数估计算法的研究

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分布式信源参数估计算法的研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-16页
1.1 研究背景及意义	第10-11页
1.2 分布式信源参数估计的研究现状	第11-13页
1.3 分布式信源参数估计的关键问题	第13-14页
1.4 本文的主要内容及结构安排	第14-16页
第2章分布式信源参数估计的理论基础	第16-32页
2.1 信号模型	第16-21页
2.1.1 点信源信号模型	第16-19页
2.1.2 分布式信源信号模型	第19-21页
2.2 支持向量回归	第21-28页
2.2.1 统计学习理论	第21-25页
2.2.2 支持向量机	第25-27页
2.2.3 支持向量回归	第27-28页
2.3 粒子群优化算法	第28-31页
2.4 本章小结	第31-32页
第3章分布式信源参数估计的基本算法	第32-52页
3.1 基于特征子空间的算法	第32-39页
3.1.1 矢量化MUSIC(VEC-MUSIC)算法	第32-35页
3.1.2 低复杂度的Root-MUSIC算法	第35-39页
3.2 基于波束形成的算法	第39-46页
3.2.1 基于Cholesky分解的波束形成算法	第40-44页
3.2.2 鲁棒Capon波束形成	第44-46页
3.3 自相关矩阵拟合算法	第46-50页
3.4 本章小结	第50-52页
第4章基于支持向量回归的分布式信源参数估计算法	第52-66页
4.1 信号模型	第52-53页
4.2 基于支持向量回归的分布式信源参数估计算法	第53-59页
4.2.1 求取回归函数	第53-55页
4.2.2 构建训练样本集合	第55-56页
4.2.3 回归参数选取	第56-58页
4.2.4 基于支持向量回归的分布式信源参数估计	第58-59页
4.3 仿真实验及结果分析	第59-64页
4.4 本章小结	第64-66页
第5章结论	第66-68页
参考文献	第68-74页
致谢	第74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。

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