陣列信號空域稀疏重構(gòu)與波達(dá)方向估計

第1章 緒論
1．1 背景及意義
1．1．1 陣列信號處理理論的發(fā)展瓶頸
1．1．2 陣列信號處理方法的實用挑戰(zhàn)
1．2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1．2．1 稀疏重構(gòu)技術(shù)研究現(xiàn)狀
1．2．2 稀疏重構(gòu)類陣列處理方法研究現(xiàn)狀
1．3 本書結(jié)構(gòu)與內(nèi)容安排
第2章 基于信號空域稀疏性的陣列處理理論框架
2．1 引言
2．2 陣列輸出的空域超完備表示
2．3 入射信號的空域稀疏性約束
2．4 基于入射信號空域稀疏重構(gòu)的陣列處理方法原理
2．4．1 入射信號空域重構(gòu)與測向的基本原理
2．4．2 入射信號空域重構(gòu)的目標(biāo)函數(shù)
2．4．3 入射信號的空域稀疏重構(gòu)對解決陣列信號處理問題的意義
2．5 基于入射信號空域稀疏重構(gòu)的陣列處理方法實現(xiàn)
2．5．1 空域離散角度集上的信號空域特征重構(gòu)
2．5．2 信號空域特征的高精度重構(gòu)
2．5．3 基于空域重構(gòu)結(jié)果的高精度測向原理
2．5．4 算法流程
2．5．5 計算量分析
2．6 貝葉斯稀疏重構(gòu)類陣列處理方法的一般性質(zhì)
2．7 陣列信號空域稀疏重構(gòu)框架的應(yīng)用仿真實驗與分析
2．7．1 典型信號環(huán)境中的測向結(jié)果
2．7．2 收斂性分析
2．7．3 空域離散角度集設(shè)置
2．7．4 獨立信號源個數(shù)估計及測向性能
2．7．5 相關(guān)信號分辨能力
2．8 本章小結(jié)
第3章 窄帶信號測向方法
3．1 引言
3．2 基于陣列輸出協(xié)方差向量稀疏重構(gòu)的測向方法
3．2．1 協(xié)方差向量模型
3．2．2 協(xié)方差向量估計誤差統(tǒng)計特性
3．2．3 協(xié)方差向量信噪比分析
3．2．4 窄帶信號測向方法
3．2．5 可分辨信號數(shù)
3．2．6 基于協(xié)方差向量的窄帶信號陣列測向仿真實驗與分析
3．3 基于空域濾波的相關(guān)信號測向方法
3．3．1 空域濾波器設(shè)計
3．3．2 空域濾波器參數(shù)與信號方向聯(lián)合估計
3．3．3 算法流程
3．3．4 窄帶相關(guān)信號陣列測向仿真實驗與分析
3．4 本章小結(jié)
第4章 寬帶信號測向方法
4．1 引言
4．2 寬帶信號陣列輸出模型
4．2．1 寬帶獨立信號陣列輸出協(xié)方差向量模型
4．2．2 寬帶多徑信號陣列輸出協(xié)方差向量模型
4．3 基于協(xié)方差向量稀疏重構(gòu)的寬帶獨立信號測向方法
4．3．1 協(xié)方差向量估計誤差統(tǒng)計分析
4．3．2 寬帶獨立信號測向方法
4．3．3 寬帶獨立信號測向方法性能分析
4．4 基于協(xié)方差向量稀疏重構(gòu)的寬帶多徑信號測向方法
4．4．1 單陣元多徑時延差估計
……
第5章 多模型多觀測條件下的陣列測向方法
第6章 基于旋轉(zhuǎn)長基線干涉儀的虛擬陣列二維測向方法
第7章 陣列誤差自校正與高精度測向方法
第8章 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的未校準(zhǔn)陣列測向方法
參考文獻(xiàn)