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MIMO雷达参数估计与数据融合方法研究
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MIMO雷达参数估计与数据融合方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-16页
第一章 绪论第16-27页
　　1.1 研究背景和意义第16-17页
　　1.2 本课题的发展现状与研究动态第17-24页
　　　　1.2.1 集中式MIMO雷达研究第19-21页
　　　　1.2.2 分布式MIMO雷达研究第21-24页
　　1.3 本文主要工作第24-27页
第二章 收发线阵的双基地MIMO雷达快速角度估计第27-51页
　　2.1 引言第27-28页
　　2.2 基于子空间技术的角度估计第28-41页
　　　　2.2.1 信号模型第28-29页
　　　　2.2.2 MUSIC算法角度估计第29-31页
　　　　2.2.3 ESPRIT算法角度估计第31-34页
　　　　2.2.4 JDDM算法角度估计第34-36页
　　　　2.2.5 目标角度估计的CRLB第36-38页
　　　　2.2.6 性能分析第38-41页
　　2.3 无需特征分解的双基地MIMO雷达角度估计第41-50页
　　　　2.3.1 信号模型第41-43页
　　　　2.3.2 估计方法第43-46页
　　　　2.3.3 性能分析第46-50页
　　　　2.3.4 小结第50页
　　2.4 本章小结第50-51页
第三章 发射圆阵的双基地MIMO雷达角度估计第51-71页
　　3.1 引言第51-52页
　　3.2 双基地MIMO雷达的单目标快速参数估计与定位第52-59页
　　　　3.2.1 信号模型第52-54页
　　　　3.2.2 估计方法第54-56页
　　　　3.2.3 性能分析第56-58页
　　　　3.2.4 小结第58-59页
　　3.3 双基地MIMO雷达的非循环信源角度估计第59-69页
　　　　3.3.1 信号模型第59-60页
　　　　3.3.2 估计方法与实现第60-65页
　　　　3.3.3 非循环信源角度估计的CRLB第65-66页
　　　　3.3.4 仿真分析第66-69页
　　　　3.3.5 小结第69页
　　3.4 本章小结第69-71页
第四章 基于随机矩阵理论的多传感数据融合第71-88页
　　4.1 引言第71-72页
　　4.2 大维随机矩阵中的奇异值和奇异矢量低秩扰动第72-75页
　　　　4.2.1 G-MUSIC算法角度估计第72-74页
　　　　4.2.2 大维随机矩阵中的奇异值和奇异矢量低秩扰动现象第74-75页
　　4.3 系统模型第75-76页
　　4.4 基于随机矩阵理论的数据融合算法第76-79页
　　4.5 性能理论分析第79-83页
　　　　4.5.1 定理1的推导第79-80页
　　　　4.5.2 分析与主成分回归算法之间的关系第80-81页
　　　　4.5.3 算法估计性能分析第81-83页
　　4.6 仿真实验第83-87页
　　4.7 本章小结第87-88页
第五章 分布式MIMO雷达数据融合第88-116页
　　5.1 引言第88-89页
　　5.2 分布式MIMO雷达检测第89-92页
　　　　5.2.1 硬判决融合系统第91页
　　　　5.2.2 软判决融合系统第91-92页
　　5.3 信号模型第92-94页
　　5.4 基于马尔可夫链的数据融合算法第94-101页
　　　　5.4.1 算法原理第94-95页
　　　　5.4.2 实施方法第95-97页
　　　　5.4.3 性能分析第97-101页
　　　　5.4.4 小结第101页
　　5.5 基于滑窗贝叶斯的数据融合算法第101-115页
　　　　5.5.1 算法原理第101-104页
　　　　5.5.2 实施方法第104页
　　　　5.5.3 检测门限的计算第104-105页
　　　　5.5.4 性能分析第105-114页
　　　　5.5.5 小结第114-115页
　　5.6 本章小结第115-116页
第六章 总结与展望第116-119页
　　6.1 本文工作总结第116-117页
　　6.2 研究展望第117-119页
附录A 信号功率估计方法比较第119-127页
　　A.1 方法1:基于最大似然估计结果进行功率估计第119-123页
　　A.2 方法2:利用功率相减法进行功率估计第123-125页
　　A.3 方法3:归一化功率相减法进行功率估计第125-127页
参考文献第127-143页
科研成果第143-145页
致谢第145-146页

本篇论文共146页，点击这进入下载页面。
 
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