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基于对角载入的鲁棒自适应波束形成算法的研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-6页 | | Abstract | 第6-10页 | | 英文缩略表 | 第10-11页 | | 第1章 绪论 | 第11-17页 | | ·研究背景及其意义 | 第11-12页 | | ·自适应波束形成的发展及研究现状 | 第12-16页 | | ·本文的主要工作 | 第16-17页 | | 第2章 自适应波束形成算法 | 第17-35页 | | ·自适应阵列信号处理模型 | 第17-18页 | | ·自适应控制算法的性能量度 | 第18-28页 | | ·均方误差(MSE)性能量度 | 第19-21页 | | ·信噪比(SNR)性能量度 | 第21-23页 | | ·最大似然(ML)性能量度 | 第23-24页 | | ·最小噪声方差(NV)性能量度 | 第24-25页 | | ·最小二乘(LS)性能量度 | 第25-26页 | | ·最优解的因式分解 | 第26-28页 | | ·准则比较 | 第28页 | | ·自适应波束形成算法 | 第28-34页 | | ·最小均方(LMS)算法 | 第28-30页 | | ·采样协方差矩阵求逆(SMI)算法 | 第30页 | | ·递推最小二乘(RLS)算法 | 第30-31页 | | ·直接矩阵求逆(DMI)算法 | 第31页 | | ·最小方差无畸变响应(MVDR)算法 | 第31-32页 | | ·恒模(CMA)算法 | 第32-33页 | | ·神经网络方法 | 第33-34页 | | ·小结 | 第34-35页 | | 第3章 鲁棒波束形成器的设计方法 | 第35-45页 | | ·影响鲁棒性的因素 | 第35-36页 | | ·鲁棒波束形成器的设计方法 | 第36-44页 | | ·线性约束最小方差(LCMV)波束形成算法 | 第36-37页 | | ·对角载入SMI(LSMI)算法 | 第37页 | | ·特征空间算法 | 第37-38页 | | ·最差性能下的鲁棒波束形成算法 | 第38-39页 | | ·基于Bayesian方法的波束形成算法 | 第39-40页 | | ·鲁棒Capon波束形成算法 | 第40-43页 | | ·基于高阶信号模型的鲁棒自适应波束形成算法 | 第43-44页 | | ·算法比较 | 第44页 | | ·小结 | 第44-45页 | | 第4章 基于对角载入的自适应波束形成算法 | 第45-59页 | | ·对角载入波束形成算法 | 第45-47页 | | ·改进的对角载入鲁棒自适应波束形成算法 | 第47-57页 | | ·基于线性组合的协方差矩阵估计方法 | 第47-48页 | | ·改进的对角载入鲁棒自适应波束形成算法 | 第48-49页 | | ·基于梯度算法的鲁棒波束形成 | 第49-51页 | | ·仿真实验结果 | 第51-57页 | | ·小结 | 第57-59页 | | 第5章 结论 | 第59-61页 | | 参考文献 | 第61-67页 | | 致谢 | 第67页 |
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论文编号BS1811318，这篇论文共67页
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