相干信源波达方向估计中的若干问题研究

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相干信源波达方向估计中的若干问题研究

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相干信源波达方向估计中的若干问题研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-14页
第1章绪论	第14-22页
1.1 课题的研究背景、目的及意义	第14-15页
1.1.1 课题的研究背景	第14页
1.1.2 课题的研究目的及意义	第14-15页
1.2 课题的国内外发展和研究现状	第15-20页
1.2.1 DOA估计的发展进程	第15-19页
1.2.2 相干信源DOA估计技术的发展状况	第19-20页
1.3 论文的主要工作及内容安排	第20-22页
第2章信号模型及常用的经典算法	第22-42页
2.1 引言	第22页
2.2 波达方向估计数学模型	第22-24页
2.3 克拉美罗界	第24-26页
2.4 经典的DOA估计算法回顾	第26-39页
2.4.1 最大似然估计算法	第26-30页
2.4.2 MUSIC算法	第30-33页
2.4.3 ESPRIT算法	第33-38页
2.4.4 基于稀疏信号重构的DOA估计方法	第38-39页
2.5 空间平滑	第39-42页
第3章已知信源数信息的相干DOA估计算法	第42-64页
3.1 引言	第42页
3.2 信号模型	第42页
3.3 PUMA算法	第42-51页
3.3.1 算法推导	第42-48页
3.3.2 PUMA算法的性能分析	第48-51页
3.4 低复杂度的酉PUMA算法及其性能分析	第51-56页
3.4.1 算法推导	第51-53页
3.4.2 酉PUMA算法的性能分析	第53-56页
3.5 仿真结果	第56-61页
3.6 本章小结	第61-64页
第4章未知信源数信息的相干DOA估计算法	第64-85页
4.1 引言	第64页
4.2 相干信号模型	第64-65页
4.3 去相关处理	第65-66页
4.4 空间白高斯噪声下的DOA估计算法	第66-74页
4.4.1 算法推导	第66-69页
4.4.2 仿真结果	第69-74页
4.5 空间相关高斯噪声下的DOA估计算法	第74-84页
4.5.1 四阶累积量矩阵	第75-76页
4.5.2 算法推导	第76-78页
4.5.3 仿真结果	第78-84页
4.6 本章小结	第84-85页
第5章低门限效应的相干DOA估计算法	第85-111页
5.1 引言	第85页
5.2 低门限效应的PUMA算法	第85-96页
5.2.1 算法推导	第86-89页
5.2.2 算法的时间复杂度分析	第89-91页
5.2.3 仿真结果	第91-96页
5.3 基于伪噪声重采样的DOA估计方法	第96-108页
5.3.1 伪噪声重采样	第97页
5.3.2 分布式可靠性检测	第97-100页
5.3.3 DOA估计	第100-102页
5.3.4 仿真结果	第102-108页
5.4 本章小结	第108-111页
结论	第111-113页
参考文献	第113-122页
附录A 证明命题3.1	第122-126页
A.1?θ是无偏估计量	第122页
A.2 式(3-43)的证明	第122-124页
A.3 式(3-42)的证明	第124-126页
附录B 证明命题4.1	第126-128页
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果	第128-132页
致谢	第132-134页
个人简历	第134-135页

本篇论文共135页，点击这进入下载页面。

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