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小型天线阵空间信号处理方法研究
 
     论文目录
 
摘要第7-9页
Abstract第9-10页
目录第12-15页
第一章 引言第15-26页
    1.1 研究背景和意义第15-17页
    1.2 研究的历史、现状和发展趋势第17-24页
    1.3 本文的主要内容以及结构安排第24-26页
第二章 天线阵小型化基础理论第26-42页
    2.1 引言第26页
    2.2 阵列天线基础概念第26-34页
        2.2.1 阵列响应矢量第26-28页
        2.2.2 阵列波束图第28页
        2.2.3 阵列天线的方向性系数第28-30页
        2.2.4 阵列敏感度第30-33页
        2.2.5 阵列效率第33-34页
    2.3 超方向性阵列第34-36页
        2.3.1 最优超方向性波束形成方法第34-35页
        2.3.2 约束最优超方向性波束形成方法第35-36页
    2.4 阵列接收信号模型第36-38页
    2.5 典型的超分辨测向方法第38-41页
        2.5.1 Capon波束形成第38-39页
        2.5.2 MUSIC算法第39-40页
        2.5.3 SSMUSIC算法第40-41页
    2.6 小结第41-42页
第三章 超方向性接收阵列综合方法第42-82页
    3.1 引言第42-43页
    3.2 超方向性阵列应用需要解决的问题第43-50页
        3.2.1 最优超方向性波束形成方法性能分析第43-47页
        3.2.2 超方向性阵列用于发射时存在的问题第47页
        3.2.3 超方向性阵列用于接收时需要解决的问题第47-50页
    3.3 基于敏感度约束的超方向性波束形成方法第50-55页
        3.3.1 算法原理第50-52页
        3.3.2 仿真实验第52-55页
        3.3.3 小结第55页
    3.4 基于旁瓣和零陷的超方向性接收阵列设计第55-59页
        3.4.1 方法思路第55-57页
        3.4.2 仿真实验第57-59页
    3.5 基于凸优化的超方向性阵列方向图综合第59-70页
        3.5.1 凸优化基本理论第60-64页
        3.5.2 算法原理第64-66页
        3.5.3 仿真实验第66-70页
    3.6 基于稀疏表示的超方向性阵列方向图综合第70-81页
        3.6.1 稀疏表示基础理论第71-73页
        3.6.2 算法原理第73-76页
        3.6.3 仿真实验第76-81页
    3.7 小结第81-82页
第四章 小型天线阵超分辨DOA估计方法第82-101页
    4.1 引言第82-83页
    4.2 信号源个数估计算法第83-88页
        4.2.1 基于信息论准则的信源数估计方法第83-84页
        4.2.2 对角加载的信源数目估计算法第84-88页
    4.3 不需要估计信号源数目的超分辨DOA估计算法第88-95页
        4.3.1 不需要估计信源数目的SSMUSIC-like算法第88-91页
        4.3.2 不需要估计信源数目的快速DOA估计算法第91-95页
    4.4 算法性能分析第95-100页
        4.4.1 算法的计算量分析第95-96页
        4.4.2 算法统计性能比较第96-100页
    4.5 小结第100-101页
第五章 小型天线阵四阶累积量DOA估计方法第101-122页
    5.1 引言第101页
    5.2 阵列信号的四阶累积量特性第101-105页
        5.2.1 阵列信号四阶累积量定义及性质第101-104页
        5.2.2 阵列信号四阶累积量虚拟扩展原理第104-105页
    5.3 常规的四阶累积量DOA估计方法第105-113页
        5.3.1 虚拟扩展的四阶累积量算法(MUSIC-like算法)第105-108页
        5.3.2 无冗余阵元的虚拟扩展四阶累积量算法第108-110页
        5.3.3 仿真实验第110-113页
    5.4 一种快速的四阶累积量DOA估计方法第113-121页
        5.4.1 算法原理第113-118页
        5.4.2 仿真实验第118-121页
    5.5 小结第121-122页
第六章 总结与展望第122-126页
    6.1 全文总结第122-123页
    6.2 研究展望第123-126页
参考文献第126-138页
攻读博士学位期间取得的科研成果第138-140页
致谢第140页

 
 
论文编号BS3197493,这篇论文共140
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