二維doa估計(jì)的快速算法研究

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1、１；一＂＇，．．．．，、，，－：１０３００ｆ，：分類(lèi)號(hào)單位代碼密級(jí)；學(xué)號(hào)：２０１３２２８１４０９．’ａ為素候參立於少、毒碩±學(xué)位論文一；、＊＞？．ｒ？■？，ｌｉ、．、Ｖ二維ＤＯＡ估計(jì)的快速算法妍究－ＤｓｏｎａｔｍａｔｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＦａｓｔＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓｏｆＴｗｏｉｍｅｎｉｌＤＯＡＥｓｉｉ申請(qǐng)人姓名：趙玉壘指導(dǎo)教師：張掙，萍教授合作導(dǎo)師：陳華偉教授專(zhuān)業(yè)違稱(chēng)：電子與通信工程研究方向：降列信號(hào)處理所在學(xué)院：電子與信息工程學(xué)院二〇—六年六月獨(dú)創(chuàng)性聲明

2、本人聲明所呈交的論文是我個(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。本論文除了文中特別加Ｗ標(biāo)注和致謝的內(nèi)容外，不包含其他人或其他機(jī)構(gòu)己經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的研究成果，也不包含為獲得南京信息工程大學(xué)或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書(shū)而使用過(guò)的材料。其他同志對(duì)本研巧所做的貢獻(xiàn)均已在論文中作了聲明并表示謝意。簽字日期ｏ學(xué)位論文作者簽名：言Ｖ主為：ＩＪＬ關(guān)于論文使用授權(quán)的說(shuō)明南京信息工程大學(xué)、國(guó)家圖書(shū)館、中國(guó)學(xué)術(shù)期刊（光盤(pán)版）雜志社、中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所的《中國(guó)學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)》有權(quán)保留本人所送交學(xué)位論文的復(fù)印件和電子文檔，可Ｗ采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存論

3、文，并通一致過(guò)網(wǎng)絡(luò)向社會(huì)提供信息服務(wù)。本人電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)論文的內(nèi)容相。除在保密期內(nèi)的保密論文外，化許論文被查閱和借閱，可Ｗ公布（包括刊登）論文的全部或部分內(nèi)容。論文的公布（包括刊登）授權(quán)南京信息工程大學(xué)研究生院辦理。＼□＾開(kāi)□保密（年月）保密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守此＿（協(xié)議）＇學(xué)位論文作者簽名：尖１在簽字日期：７ＰＵＬ指導(dǎo)教師簽名、‘：簽字曰期：心１＞Ｉ）作目錄符號(hào)與縮寫(xiě)詞含義Ｖ摘要ＶＩＩＡｂｓｔｒａｃｔＶＩＩＩ一第章緒論１１．１研究背景與意義１１．２空間譜估計(jì)的發(fā)展及研究現(xiàn)狀２—１．

4、２．１維ＤＯＡ估計(jì)算法２１．２．２二維ＤＯＡ估計(jì)算法４５１．３本文主要研究?jī)?nèi)容第二章空間譜估計(jì)的理論基礎(chǔ)７２．１引言７２．２空間譜估計(jì)的信號(hào)模型７２．２．１空間譜估計(jì)前提與假設(shè)７２．２．２空間譜估計(jì)的基本數(shù)學(xué)模型８２．３空間譜估計(jì)的基本算法１０３１０２．．１多重信號(hào)分類(lèi)算法２．３．２旋轉(zhuǎn)不變子空間算法１２２．３．３傳播算子算法１４２．４本章總結(jié)１６－第Ｈ章２ＤＭＵＳＩＣ及解相干分步降維算法研究１７３．１引胃１７３．２數(shù)學(xué)模型１８－３ＭＵＳＩＣ算法研究．３２Ｄ２０３－．３．１基

5、于Ｌ型陣列的經(jīng)典２ＤＭＵＳＩＣ算法原理２０Ｉ３．３．２仿真實(shí)驗(yàn)與分析２１３．４基于前后向空間平滑的去相干分步降維算法研究２２３．４．１相干信號(hào)源數(shù)學(xué)模型２２３．４．２空間平滑算法原理２３３．４．３分步降維ＭＵＳＩＣ算法２５３．４．４算法步驟與復(fù)雜度分析２８３５巧．實(shí)驗(yàn)仿真３．６本章總結(jié)３２一第四章種基于矩形陣列的循環(huán)最大降維酉ＥＳＰＲＩＴ算法３３４．１引胃３３４．２數(shù)學(xué)模型３３．４３基于矩形陣的循環(huán)最大降維酉ＥＳＰＲＩＴ算法３５４．３．１數(shù)據(jù)模型酉變換處理３５４．３．２構(gòu)建降維矩陣ｎ４．３．３

6、二維方向角估計(jì)３８４．３．４算法步驟與復(fù)雜度分析４０４４．４實(shí)驗(yàn)仿真１４．５本章總結(jié)４３第五章參數(shù)快速配對(duì)２Ｄ－ＰＭ算法研究４４５．１引言４４５．２數(shù)學(xué)模型４４５３２Ｄ－ＰＭ算法參數(shù)快速配對(duì)４５５．３．１ＰＭ算法處理陣列數(shù)學(xué)模型４５５．３．２參數(shù)快速配對(duì)法求解傳播算子４７５．３．３二維ＤＯＡ估計(jì)４８５．３．４算法步驟與復(fù)雜度分析４８ＩＩ５．４實(shí)驗(yàn)仿真４９５．５本章總結(jié)５１第六章全文總結(jié)５２６．１本文的主要工作５２６一５３．２有待進(jìn)步研究的問(wèn)題參考文獻(xiàn)５４＾ｍ６０

7、攻讀碩±期間發(fā)表的論文６１ｍ符號(hào)與縮寫(xiě)詞含義Ｋ信號(hào)個(gè)數(shù)田。信號(hào)角頻率Ｍ陣元數(shù)Ａ的遠(yuǎn)場(chǎng)窄帶信號(hào)Ａ的信號(hào)幅度ｍ信號(hào)相位Ｘｔ陣列接收信號(hào)矢量｛）Ａ陣列流型ａ０）導(dǎo)向矢量（左的空間信號(hào)矢量Ｎ｛ｔ）陣列接收噪聲矢量義波長(zhǎng)Ｍ搜索范圍內(nèi)點(diǎn)數(shù)／信號(hào)頻率ｏ’Ｓ，對(duì)所有：項(xiàng)求和的簡(jiǎn)寫(xiě)ｔｅ信號(hào)入射的方位角＜ｐ信號(hào)入射的俯仰角ｄ陣元間距