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粒子滤波在单通道信号分离中的应用研究

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粒子滤波在单通道信号分离中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
ABSTRACT第6-11 页
第一章 绪论第11-17 页
  ·引言第11-12 页
  ·单通道信号处理的基本模型第12 页
  ·单通道多分量混合信号的可分离性第12-14 页
  ·本文的工作及主要贡献第14-15 页
  ·本章小结第15-17 页
第二章 贝叶斯滤波第17-31 页
  ·状态空间模型第17 页
  ·贝叶斯估计理论第17-19 页
  ·贝叶斯滤波方法第19-25 页
    ·卡尔曼滤波第19-20 页
    ·扩展卡尔曼滤波第20-21 页
    ·无味卡尔曼滤波第21-22 页
    ·数值积分方法第22-23 页
    ·高斯和滤波器第23-24 页
    ·网格滤波器第24-25 页
  ·蒙特卡罗方法第25-30 页
    ·蒙特卡罗方法第25-27 页
    ·舍选抽样(rejection sampling)第27 页
    ·马尔可夫蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo)第27-30 页
    ·重要性抽样(importance sampling)第30 页
  ·本章小结第30-31 页
第三章 粒子滤波第31-39 页
  ·序贯重要性抽样(Sequential Importance Sampling)第31-32 页
  ·退化问题第32-36 页
    ·重要性函数的选取第32-33 页
    ·重抽样(resampling)第33-34 页
    ·退化程度的衡量第34-35 页
    ·基本粒子滤波算法框架第35-36 页
  ·粒子枯竭问题第36-37 页
    ·正则化方法(Regularized Particle Filter)第36 页
    ·粒子滤波和马尔可夫蒙特卡罗的结合第36-37 页
  ·方差减缩方法(variance reduction)第37-38 页
    ·分层抽样(satrtified sampling)第37 页
    ·Rao-Blackwellisation第37-38 页
  ·本章小结第38-39 页
第四章 单通道非线性信号的估计第39-75 页
  ·混沌信号第39-41 页
  ·混沌信号的去噪第41-55 页
    ·传统混沌去噪算法第42-43 页
    ·无状态噪声的情况第43-47 页
    ·有状态噪声的情况第47-49 页
    ·仿真结果第49-55 页
  ·混沌信号的分离第55-64 页
    ·传统混沌分离算法第56-58 页
    ·无状态噪声的情况第58-59 页
    ·有状态噪声的情况第59-61 页
    ·仿真结果第61-64 页
  ·混沌信号与参数的联合估计第64-74 页
    ·参数时变第65-69 页
    ·参数非时变第69-71 页
    ·仿真结果第71-74 页
  ·本章小结第74-75 页
第五章 单通道PCMA信号欠定盲分离第75-103 页
  ·盲分离简介第75-80 页
    ·盲分离问题分类第76 页
    ·欠定盲分离第76-80 页
  ·单通道PCMA欠定盲分离第80-81 页
  ·PCMA技术的基本原理第81-82 页
  ·传统通信信号欠定盲分离算法第82-87 页
    ·小波变换法第82-83 页
    ·利用稀疏特性的算法第83-86 页
    ·多倍过采样法第86-87 页
  ·基于粒子滤波的盲分离算法第87-102 页
    ·信号模型和问题描述第88-89 页
    ·信号间的差异第89-90 页
    ·状态空间模型第90 页
    ·粒子滤波算法第90-91 页
    ·平滑处理第91-93 页
    ·多倍过采样第93-94 页
    ·算法模糊性问题第94-95 页
    ·算法具体实现结构第95-96 页
    ·数据后处理第96 页
    ·仿真结果第96-102 页
  ·本章小结第102-103 页
第六章 结论及展望第103-107 页
  ·论文总结第103-104 页
  ·单通道信号处理的展望第104-107 页
参考文献第107-113 页
致谢第113-115 页
攻读学位期间论文发表情况第115页

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