一、矢量阵接收系统硬件设计（论文文献综述）
赵建平[1]（2020）在《基于FPGA的相控阵列出砂监测方法与系统研究》文中进行了进一步梳理出砂是油气井开发开采过程中常见的现象。合理范围内的出砂有助于提高油气井产量,但过度出砂会造成诸多问题,影响生产井正常作业。为了解决传统单个传感器及其监测系统在监测性能上的不足,以及优化系统处理结构、提高系统适用性、实现更加高效的监测,本文进行了基于FPGA的相控阵列出砂监测方法与系统的研究,首先进行了相控阵出砂信号的在线监测建模方法和仿真分析,从砂粒撞击信号的近场聚焦理论着手,建立了出砂信号DOA算法的系统结构,进行了波束形成算法的探讨等。另外,为满足对油气井出砂信号的采集需求,针对传统出砂监测系统采集数据量小、分辨率低、结构复杂等问题,进行了基于相控阵列的硬件和软件系统设计。采用FPGA+ARM组合的“漏斗形”设计架构,结合油气井出砂信号采集的指标要求,设计基于AD9650的多通道采集电路,实现对线性阵列分布探头信号的采集。此外,为减少无效通信数据量,准确捕获有效信号区域,同步缓存多通道数据,设计了出砂信号抽取检测模块,提出了多体并行缓存模组解决方案等软件方案。通过仿真测试和搭建实验平台,验证了该系统对油气井出砂信号数据有着高效、快速的采集处理能力,满足了复杂环境下的数据采集要求,结合MVDR算法的处理,能够准确实现波达方向的估计,利用出砂信号与出砂量的关系可进行相关计算,有效提高了油气井出砂监测的实时性和准确性。
杨钰茜[2]（2020）在《非传统相控/频控阵列综合和波束形成研究与应用》文中研究说明随着空间电磁环境的复杂化和各类无线应用场景的多样化,对射频系统的设计提出了高性能、可重构、小型化等新要求。天线作为收发前端,其性能直接影响系统功能的实现,因而关于高性能天线的研究成为重要的研究方向。特别是相控阵和数字阵列技术的发展,大大提升了天线波束扫描的灵活性。传统相控阵天线分布于三维空间,通过控制单元的位置排布、激励幅度和相位实现特定的波束综合。然而实际系统应用往往需要兼顾多种性能要求,为了提升阵列在复杂环境下的适应性,非传统天线阵列技术应运而生。本质上是通过引入天线单元的多维控制自由度,寻求阵列信息感知和处理能力的提升。在相控体制下,引入时间作为第四维控制参数,形成时间调制阵,也称四维天线阵。通过射频开关等器件对辐射单元进行周期调制,实现了单元的动态激励,降低了天线馈电网络的设计复杂度,有利于实现低副瓣辐射、同时多波束、实时自适应波束形成等功能,保证高性能收发的同时可兼顾阵列低成本、小型化设计需求。突破传统相控体制,在天线单元通道间引入微小的频率偏量（远小于载波频率）,构成另一类新型天线阵列——频控阵,也称频率分集阵列。单元通道频偏的引入使得天线辐射电场具有空间角度维（俯仰角、方位角）、距离维和时间维四维相关特性,有利于实现距离相关的目标探测和干扰抑制、波束自扫描等功能。围绕天线领域的前沿方向,针对非传统相控及频控天线展开新技术、新方案的研究将有利于解锁新的无线系统应用场景。本文以天线阵列的小型化和高性能设计需求为背景,面向实际系统应用,进行相关理论研究和应用探索。主要贡献和创新点包括以下几个方面:（1）研究了多域融合的自适应波束形成算法。针对小型化多模共享导航天线自由度不足导致抗干扰性能恶化的问题,提出了基于极化敏感阵列的空域-极化域融合自适应处理方法。为保证导航信号有效接收,提出了增加极化约束的线性约束最小方差算法,在口径不变的条件下提升了阵列自适应自由度。为进一步降低天线系统硬件复杂度,探索了基于时序相位加权的单射频通道接收方案。引入时域加权处理实现天线口径的Walsh-Hadamard变换,并基于逆变换重构得到的通道信息进行自适应处理。通过分析不同类型干扰信号的抑制效果发现,该方法可以大大降低抗干扰模块的硬件设备量。（2）研究了频控阵的空间聚焦波束方向图综合方法。针对线性频偏频控阵方向图在距离、角度、时间三维周期分布的问题,为避免空间栅瓣并实现距离-角度两维聚焦,提出了阵元位置、频偏参量两维优化的“点状”波束方向图综合方法。从阵因子角度分析了频控阵辐射栅瓣的产生机理,并提出采用区间约束的频偏优化可以实现空间距离-角度聚焦的波束综合。考虑到频控阵馈电网络复杂,为同时减轻系统软硬件设计复杂度,提出了稀疏布阵-频偏优化两维控制的阵列综合方法,并提出一种变步长的快速迭代方法,用于求解符合期望的最少阵元数天线排布方案。（3）研究了频控阵在距离依赖干扰抑制中的应用。常规频控阵在距离维辐射副瓣较高而导致易受空间干扰影响,为克服这一问题,提出一种多级频偏混频结构,通过两级频偏参量优化,可以实现距离-角度全空间的低副瓣方向图综合。在此基础上,利用其波束距离维分辨特性,将频控阵应用于距离相关的干扰抑制。由于频控阵天线通道易产生误差而导致导向矢量失配,并且距离维副瓣随机分布易导致干扰接收功率动态变化,提出了基于特征子空间投影的稳健自适应波束形成方法,实现了距离、角度两维的主波束对准和干扰零陷优化。（4）研究了时间调制阵列的高效谐波波束形成方法。分析了时间调制同时多波束辐射原理,在时频域对比分析了不同类型调制脉冲产生的谐波波束幅度和相位分布规律。为实现各个谐波波束的独立指向控制,提升时间调制阵列的边带利用效率,提出了预处理矩形脉冲单边带调制方法。面向远场无线功率传输中同时多用户充电的应用场景,结合方向回溯阵列技术,实现了功率基站和无线终端的波束对准和高效率充电,克服了矩形脉冲调制下谐波波束指向彼此制约、边带辐射电平不易调控的问题,为无线功率传输的天线阵列设计提供了新的解决方案。（5）研究了时间调制阵列在同时功率传输和终端定位系统中的应用。为实现精准功率馈电的远场无线功率传输,提出了基于互调反馈的终端定位策略。提出采用时间调制阵列产生定向双波束对终端馈电,实现了空间双音波形激励。终端整流器在双音激励下自发产生的互调频率谐波可用于建立收发反馈链路。通过两级开关网络实现的多基线时间调制阵列接收反馈回波,提出了开关非理想特性的补偿方法,实现了高精度终端方向估计;最后基于反馈信号强度测量,实现了终端距离估计。该方法有利于基站根据终端估计位置实时调整波束指向和发射功率,从而提升系统传输效率。通过原型机实验证明了该方法的有效性。
王欢[3]（2020）在《基于互质阵列的波达方向估计》文中进行了进一步梳理波达方向（DOA）估计是现如今的一个研究热点,目前大多数DOA估计算法都是基于一种阵元间距相等的均匀阵列进行,并基于均匀阵列的接收信号模型提出了许多经典的算法。然而均匀阵列结构每两个阵元之间的间隔都限制在半倍波长以内,一旦间隔超出限制那么估计出的结果就会有角度模糊。这样的间隔限制对DOA估计性能会造成两点影响,一是阵元间距受限导致阵列孔径小,影响了估计精度;二是阵元之间距离太小导致阵元间会产生互耦效应,影响估计结果。针对这些不足之处,许多研究人员考虑改变阵列结构,开始研究非均匀阵列。非均匀阵列的阵元间距不再受限制,因此扩大了阵列的孔径而且降低了阵元间的互耦效应。非均匀阵列的结构形式有很多,互质阵列就是其中一种,本文所做的工作就是针对互质阵列的DOA估计展开一系列的研究:首先针对相干信号的DOA估计提出了一种解相干算法,主要是将电磁矢量传感器作为互质阵列的阵元,基于电磁矢量传感器的多个接收分量解决相干信号的秩亏损问题;另一方面互质阵列进行虚拟域推导时得到的虚拟阵元非连续,会造成信息损失,因此该算法还结合了阵元内插思想来优化协方差矩阵,对数据进行恢复,从而使其形成一个连续的虚拟阵列,相较于原来的虚拟阵列它的孔径得到了扩展,因此算法性能得到了提升。第二部分主要基于两种阵型对空域二维入射信号进行估计,一种是改进的L型阵列,针对压缩平移互质阵列提出改进,利用改进后的阵列构造一个L型天线阵来实现二维角度估计。另一个是平行互质阵列,通过构造两个相关矩阵,对其进行处理,得到与实际阵元位置和差集相对应的一组虚拟阵元的接收数据。使用不同的虚拟域推导方式,增多了虚拟阵元的个数,扩展了虚拟阵列的孔径,提高了DOA估计的自由度和精度。第三部分主要是针对近场入射信号提出了基于互质阵列的近场源多参数估计,现如今大多数的近场源定位都只估计其俯仰角和距离,本文算法将近场入射信号的角度估计扩展到三维空间,利用互质阵列接收信号,对近场入射信号的俯仰角、方位角以及距离这三个参数进行估计。使用特殊的阵列结构将三维参数估计问题转换成三个一维参数估计问题,并使用稀疏重构算法进行估计,算法本身有较好的噪声鲁棒性,且不需要使用空间平滑造成孔径损失,可以取得较好的估计性能。
乜亮[4]（2020）在《宽带相干信号DOA估计算法及FPGA实现研究》文中研究指明宽带信号波达方向（DOA）估计已成为阵列信号处理的主要研究课题之一。在工程方面,随着对实现算法保密要求的提高,简单的利用DSP来实现DOA估计算法已不能满足需求,而FPGA（Field Programmable Gate Array）可通过逻辑门电路来从底层实现算法,所以越来越多的科研人员都开始投入对算法的FPGA实现研究。本文主要围绕宽带相干信号DOA估计算法进行研究,并结合估计性能以及FPGA实现的复杂度选择虚拟阵聚焦算法,利用FPGA实现了其关键步骤。本文的主要研究工作如下:（1）针对窄带相干信号DOA估计问题,研究了两种经典算法——空间平滑算法和Toeplitz矩阵重构算法。分别利用MATLAB平台验证了两种算法对相干窄带信号进行DOA估计的效果,并做了对比分析。同时从硬件实现的角度对两种算法的实现复杂度做了评估,分析结果表明Toeplitz矩阵重构算法的综合运算复杂度低于空间平滑算法。该结论用于解决宽带相干信号DOA估计问题,后文中将Toeplitz矩阵重构算法与ISM算法结合作为宽带解相干问题的一种算法。（2）针对宽带相干DOA估计问题,研究分析了三种算法,一种是ISM算法与窄带解相干算法的结合;第二种是经典的宽带解相干算法中的RSS算法;第三种是一种虚拟阵聚焦算法。利用MTALAB对三种算法在相同条件下做了仿真实验,据仿真实验的结果进行了分析,得出在三种算法中,RSS算法对于宽带相干信号的DOA估计结果是最精确的,虚拟阵聚焦算法的估计性能居中,ISM算法与Toeplitz矩阵重构算法结合的估计性能最差。最后从硬件实现的角度考虑,分析了三种算法的计算量及硬件实现的难易程度,结合之前仿真实验比较的三种算法的估计性能,确定了虚拟阵聚焦算法作为后续研究使用硬件实现的目标算法。（3）对虚拟阵聚焦算法的FPGA实现涉及到的算法理论进行了详细的分析。利用FFT IP核实现了128点FFT;设计了基2原位运算FFT处理器实现16点FFT;利用IDFT公式实现了IDFT过程;根据DOA估计实数化理论实现了复共轭矩阵转换成实对称矩阵的过程;利用Jacobi算法和CORDIC算法实现了对16×16维的实对称矩阵的特征分解;根据谱峰函数设计电路实现了谱峰搜索。并且对各模块进行仿真验证输出结果的正确性。
林斌[5]（2020）在《基于SDR的GSM-R自适应天线阵列传输平台研究与实现》文中进行了进一步梳理铁路是国民经济大动脉、关键基础设施和重大民生工程,随着高速铁路的快速发展,铁路运输对铁路通信系统提出了更高的需求。作为铁路专用的通信系统,GSM-R由于使用频段特殊,除了系统自身的影响,还可能受到其它通信设备的干扰。本文着重研究利用自适应天线阵列技术实现GSM-R系统的干扰抑制,并在软件无线电平台上搭建自适应天线阵列系统进行验证。论文首先分析了GSM-R系统中常见的同频干扰和邻频干扰,介绍了多天线技术的分类、研究历史和现状。分析了使用软件无线电平台搭建自适应阵列天线平台的优势。文中阐述了自适应天线阵列的工作原理、基本结构、天线阵列模型以及信号模型,基于列车的运动轨迹特性,选择了均匀直线阵作为阵列模型。然后介绍了自适应天线阵列的波达方向估计（DOA）算法,主要介绍了常规波束形成算法、多重信号分类（MUSIC）算法,并通过仿真对比了不同DOA算法的性能。针对天线阵元数、快拍数和信噪比这三个方面对MUSIC算法进行仿真分析。推导了前向空间平滑技术与前/后向空间平滑技术以及使用窗口滑动和前/后向平均法的改进MUSIC算法,通过仿真验证了改进MUSIC算法能够分辨相干信号。接着详细介绍了波束形成的最佳接收准则:最大信干噪比（MAX-SINR）准则、最小均方误差（MMSE）准则、最小方差（MV）准则和最小二乘（LS）准则,并对四种准则做了比较分析。在介绍了波束形成的最佳接收准则基础上,重点介绍了线性约束最小方差（LCMV）算法、最小均方（LMS）算法和递归最小二乘（RLS）算法,并且对三种算法进行仿真分析比较。在不同快拍数和信噪比情况下对LCMV算法进行分析,同时通过仿真验证了改进MUSIC算法联合LCMV算法的性能。最后,对列车在基站覆盖下的运动进行建模分析,并在GNU Radio平台上封装算法模块、搭建联合使用MUSIC算法和LCMV算法的自适应天线系统,GNU Radio流程图运行结果显示,搭建的多系统能自适应跟踪列车方向并且有良好的抗干扰效果。
徐阳[6]（2020）在《基于互质阵列的外辐射源雷达低仰角估计研究》文中研究说明低仰角估计问题一直是外辐射源雷达目标定位与跟踪的重要研究课题,目标和多径信号在低仰角模型中被看做是一对位置临近的强相关点源,要实现对目标仰角的精确估计实际是对两个空间临近相干源的超分辨问题。因此如何提高阵列天线的角度分辨力是提高外辐射源雷达低仰角估计性能的关键。鉴于以上问题,本文以提高角度分辨力为目标,在前人工作的基础上,从低仰角镜像信号模型出发,进行了互质阵列低仰角估计算法研究。本文主要研究工作和贡献概括如下:1.研究了外辐射源雷达低仰角估计模型与方法。将多径回波信号视作与目标直达波信号位置临近的相干信号源,通过雷达、目标、反射面三者之间的几何关系构造了阵列接收信号模型。然后研究了两种常用的低仰角目标波达方向（dire ction-of-arrival,DOA）估计技术:空间平滑超分辨算法和基于压缩感知的DOA估计方法,最后通过实验仿真结果比较了两种算法的分辨力性能,阐述了各自的优缺点。2.研究了互质阵列结构的排布形式和基于非相干信号的互质阵DOA估计方法。先分析了简单互质阵列和扩展互质阵列的阵列结构及它们在阵列自由度和孔径方面的优势,然后结合互质阵列的结构特点,重点研究了两种以非相干接收信号为基础的DOA估计方法,分别是基于虚拟阵列的互质阵列DOA估计方法和基于压缩感知的互质阵列DOA估计方法。最后对两种算法进行仿真并与传统均匀线阵估计性能进行对比分析。3.发展了针对相干信号的互质阵列低仰角估计方法。首先在低仰角镜像模型中,推导了基于相干信号的虚拟均匀线阵接收信号形式,详细介绍了通过计算机仿真展示了相干信号带来的影响,进而阐明了虚拟阵列法在低仰角镜像模型中的近似可行性,最后通过仿真实验验证了其优势,实现了高分辨力角度估计。
鲍俊竹[7]（2020）在《大型阵列空域自适应算法的快速并行实现》文中研究表明复杂电磁环境是现代雷达发挥威力所面临的严峻环境。相控阵雷达由于采用自适应波束形成等抗干扰技术,对干扰有良好的抑制效果。随着干扰形式愈加复杂,同时对雷达的弱小目标探测能力也有更高要求,因此相控阵雷达的阵列天线规模越来越大,这也使传统自适应波束形成技术的计算复杂度成倍增加,导致算法收敛速度慢,无法实现实时处理。本论文针对大规模阵列,结合分块并行的方法,对传统自适应波束形成技术进行了改进,并将改进后的方法分别与阵列降维处理技术和和差跟踪测角技术相结合,进行了理论推导与仿真实验分析,论文主要的研究内容如下:首先,本文从阵列快速自适应波束形成的基础理论出发,建立阵列信号处理模型,介绍了全维阵列的自适应波束形成技术基本概念以及大型阵列常用的降维处理技术,针对后者从子阵划分、栅瓣问题和子阵级波束形成技术三个方面进行了介绍。最后结合LCMV算法介绍了分块并行快速实现技术。其次,研究了分块并行SMI算法及不同分块规模对波束形成算法性能和计算复杂度的影响。本论文结合分块并行处理技术,对常规SMI算法进行了改进,运算量大大减小,可以保证实时实现,并且得到的自适应抗干扰权值在一定条件下,具有更好的抗干扰性能,并分析了不同分块数目对算法性能的影响。利用粒子群算法和遗传算法对分块规模进行优化,进一步提高方向图主副比性能。结合梯度优化的方法,得到稳健的分块并行SMI算法,通过稳健处理方法,对估计的目标信号导向矢量进行校正,使分块并行SMI算法可以得到准确的波束指向和良好的抗干扰性能。然后,结合降维处理技术,研究了在子阵级应用分块并行SMI算法,进一步降低了运算量,并且不影响抗干扰的性能。结合对称取反和差跟踪测角技术,将分块并行SMI算法得到的权值作为和波束权值,对称取反后作为差波束权值,分别对主瓣外和主瓣内存在干扰时,和差跟踪的性能进行研究和分析,经过仿真对比,所提方法在主瓣内和主瓣外有干扰存在时,均有良好的角度跟踪性能。最后,基于多核DSP实现了分块并行SMI算法,验证了该算法在工程上的可行性,对实际计算时间和计算结果进行了分析评估,结果表明分块并行SMI算法可以大大降低计算复杂度,提高信号处理实时性,具有很强的工程应用价值。
支阳阳[8]（2020）在《拖曳式主动声呐信号处理算法研究与多核DSP实现》文中研究表明拖曳式主动声呐系统克服了本艇尺寸对接收阵大小的限制,并且其接收阵深度可变使得声呐可以工作于最适宜的位置,因此被广泛应用于水声探测领域。本文从拖曳式主动声呐信号处理算法研究与多核DSP实现展开。首先介绍了拖曳式主动声呐相关的信号处理算法。在矢量阵波束形成方面,研究了宽带频域DFT波束形成器的设计与实现。为解决常规频域DFT波束形成器各子带主瓣宽度不一致导致输出信号畸变的问题,研究了恒定束宽波束形成器的设计方法。针对拖曳式主动声呐拖船干扰问题,研究了基于低旁瓣波束形成与零陷波束形成的干扰抑制技术。在回波信号检测与估计算法方面,为了降低主动声呐中混响对检测的影响,研究了基于预白化与二分奇异值分解的抗混响方法,湖试数据分析显示该方法具有较好的混响抑制能力。针对主动声呐的目标距离估计需求,研究了LFM信号的匹配滤波器以及低信噪比下的频域自适应匹配滤波器,并介绍了实际工程中常用的频域快速滑动相关算法的实现流程。之后研究了一种简便的运动目标时延修正方法,仿真和实际试验结果显示该方法能够补偿目标径向相对运动造成的时延估计偏差。针对主动声呐目标径向速度估计需求,研究了CW信号的频率估计技术,算法包括自适应线谱增强器、频域批处理技术以及适用于工程实现的基于FFT插值的频率估计算法。在拖曳式主动声呐信号处理技术研究的基础上,设计了针对微型水面艇的拖曳式主动声呐信号处理软件,并介绍了其在TI多核DSP C6678上的实现过程。首先,针对由LFM和CW信号构成的组合信号,根据实际需求构建了多核信号处理系统的软件框架。在这个框架下对网络通信模块、多核数据交互模块、信号处理模块进行了设计与实现。之后对拖曳式主动声呐信号处理软件的各个模块进行了试验验证与性能测试,测试内容包括网络数据传输性能、信号处理功能以及DSP的实时负载状况等方面。测试结果显示信号处理软件具有较好的性能。最后介绍了拖曳式主动声呐的湖上试验情况,对声呐的工作性能进行了量化分析。
桂宇风[9]（2019）在《基于张量的矢量传感器互质面阵信号处理研究》文中研究指明矢量传感器相较标量传感器拥有更优异的信息获取能力,因此其在阵列信号处理领域得到了广泛的应用。而二维互质阵列（简称互质面阵,Coprime planar array,CPPA）作为一种大孔径、高自由度的非均匀阵列,相较常规二维均匀阵列（如均匀面阵）可以获得更高的测向精度和分辨率。因此,两者的结合,即矢量传感器互质面阵,具有提升阵列信号处理性能的潜能。但需要注意的是,矢量传感器互质面阵信号数据维度较高,处理难度较大,现有的基于矩阵代数理论的信号处理方法已不再适用。张量代数理论可对高维数据进行有效处理,因此,本文借助张量代数理论对矢量传感器互质面阵信号进行张量建模和处理研究。主要的研究内容如下:（1）针对基于标量传感器的均匀面阵（Uniform rectangular array,URA）信号进行张量建模和处理研究,并给出了利用张量的典范多元分解（Canonical polyadic decomposition,CPD）来估计入射信号波达角（Direction of arrival,DOA）的方法。随后将其推广到了矢量传感器领域,并给出了借助CP分解估计入射信号DOA和极化参数的方法。仿真实验验证了方法的有效性,并验证了矢量传感器均匀面阵性能优于标量传感器均匀面阵。（2）为了提升传统标量传感器互质面阵的阵列自由度,提出了一种新的基于张量的阵列信号处理方法。首先,对互质面阵中的两个稀疏面阵进行拆分,将其对应的两个接收信号矩阵处理成两个四阶张量;然后对这两个四阶张量进行求互相关操作,并将其结果处理成一个等效的虚拟阵列接收信号张量。分析表明:通过所提出的信号处理方法,可将一个具有2L2-1个物理阵元的互质面阵的接收信号处理成一个具有（L+1）4/16个阵元的非均匀虚拟面阵（称之为差分伴随阵）的接收信号张量。最后借助CP分解和虚拟面阵相邻阵元间距存在的互质性质估计出了信号DOA。随后,将其推广到了矢量传感器领域,从而进一步提高了信号参数估计性能。（3）针对互质面阵对应的差分伴随阵中存在的阵元重复问题,提出了一种新型的互质面阵结构,其获得的差分伴随阵中无重复阵元,进而提升了阵列自由度。此外,针对该新阵列给出了基于张量的信号建模和处理新方法。分析表明:一个具有4M2+N2-1（其中M和N为互质整数）个标量传感器的新互质面阵可利用所提出的方法将其处理成一个具有0.34（MN+M+N）2个阵元的虚拟面阵。随后将该方法推广到了矢量传感器领域,利用单个矢量传感器便可对目标进行全空间无模糊定向的特点,对上述新互质面阵结构进行改进,增加阵列相邻阵元间距以提高阵列孔径。故新矢量传感器互质面阵兼具高自由度和高参数估计性能的特点。
高阳[10]（2019）在《7T磁共振脑成像电磁技术研究》文中进行了进一步梳理磁共振脑功能成像技术能够以无损伤的方式开展全脑三维尺度的脑功能研究,有效弥补传统电生理记录、脑电、脑磁图和光学成像等技术在全脑三维尺度神经信号记录方面的局限性。同时,磁共振成像安全无创的特性使其可以直接应用于人脑的功能与结构研究。此外,在动物模型上同时开展磁共振脑成像和基于其他模态的神经成像研究,有助于将大量基于动物模型的神经科学研究成果进行临床转化。磁共振脑功能成像的对比度、信噪比以及信号特异性会随着磁共振主磁场强度的增强而提升,因而超高场磁共振（>3 Tesla）非常适合开展高分辨率脑功能成像研究,有望在三维空间观察到脑内精细功能柱结构和功能分区连接。但是超高场磁共振成像的内在优势,会受到相关电磁硬件性能的巨大限制。如:射频信号激励、采集硬件的性能会直接影响磁共振成像的噪声来源和信号敏感度;用于人体磁共振成像的大孔径梯度线圈具有十分有限的梯度场强和切换速率,制约了脑功能成像的分辨率,而小孔径梯度线圈会增加被试执行行为学任务的难度;超高场强下加速的质子散相运动,加剧了图像受主磁场（B0）不均匀分布的影响;基于球面谐波的传统二阶B0匀场线圈难以适应高分辨率脑功能成像的要求。本人在攻读博士学位期间主要研究了包括射频和B0匀场成像硬件在内的电磁技术在解决超高场磁共振脑功能成像应用难题中的作用。（1）提出从内在极限信噪比的角度进行射频线圈优化设计,研究如何最大化发挥与主磁场场强相关的超高场磁共振脑功能成像内在性能优势。首次提出并证明了射频线圈布局空间设计在发挥内在极限信噪比性能方面的重要性;（2）提出新型射频线圈设计方案,可有效缓解高分辨率功能成像对梯度线圈性能的要求,使得在大孔径人用磁共振平台开展亚毫米分辨率脑功能成像更为可行;（3）首次采用了新型的整合式射频/B0匀场线圈设计用于解决大孔径磁共振平台上非人灵长类动物高分辨率脑功能成像对高阶匀场的迫切需求。
二、矢量阵接收系统硬件设计（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、矢量阵接收系统硬件设计（论文提纲范文）
（1）基于FPGA的相控阵列出砂监测方法与系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 油气井出砂监测国内外研究现状 |
| 1.2.2 相控阵的国内外应用研究现状 |
| 1.3 本文主要研究工作 |
| 第二章 相控阵出砂信号在线监测建模方法与仿真分析 |
| 2.1 出砂信号的特性 |
| 2.2 出砂信号与出砂量的关系 |
| 2.3 油气井出砂监测的DOA估计方法 |
| 2.3.1 DOA估计的基本理论 |
| 2.3.2 出砂信号DOA算法的系统结构 |
| 2.4 超声一维线性相控阵模型 |
| 2.4.1 出砂信号的近场聚焦模式 |
| 2.4.2 时间延迟估计精度对系统的影响 |
| 2.5 超声阵列波束形成的原理 |
| 2.5.1 常规波束形成 |
| 2.5.2 MVDR聚焦波束形成法 |
| 2.5.3 实验仿真与分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于FPGA的相控阵列出砂监测系统优化设计 |
| 3.1 相控阵系统总体方案设计 |
| 3.1.1 基于FPGA的相控阵设计总体要求 |
| 3.1.2 系统总体架构 |
| 3.2 相控阵出砂监测系统硬件电路设计 |
| 3.3 信号调理电路方案设计 |
| 3.4 超声相控阵列电源系统设计 |
| 3.4.1 电源系统设计需求 |
| 3.4.2 电源系统设计方案 |
| 3.4.3 电源系统调试 |
| 3.5 本章总结 |
| 第四章 相控阵出砂监测系统触发采集与同步数据传输方法 |
| 4.1 相控阵软件系统设计 |
| 4.1.1 系统软件整体功能设计流程 |
| 4.1.2 FPGA+ARM交互流程分析 |
| 4.2 CMOS接口模块设计 |
| 4.3 出砂信号捕获模块方案设计 |
| 4.4 高速多体并行存储模组方案设计 |
| 4.4.1 双口RAM存储控制模组 |
| 4.4.2 高位交叉编址、多体并行存储架构方案设计 |
| 4.5 基于FPGA的相控阵系统同步处理方案设计 |
| 4.5.1 硬件同步规划方法 |
| 4.5.2 软件同步交互方法 |
| 4.6 上位机软件功能设计 |
| 4.7 本章总结 |
| 第五章 相控阵出砂监测系统实验 |
| 5.1 FPGA核心逻辑功能模块仿真验证 |
| 5.2 系统资源消耗量分析 |
| 5.3 系统硬件平台的搭建 |
| 5.4 出砂监测室内试验测试 |
| 5.4.1 相控阵采集同步性测试验证 |
| 5.4.2 DOA算法的实测数据验证 |
| 5.4.3 室内测试结果记录 |
| 5.5 出砂监测系统现场测试结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 完成的工作与结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 下一步工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（2）非传统相控/频控阵列综合和波束形成研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景与研究意义 |
| 1.2 研究现状与发展趋势 |
| 1.2.1 阵列天线综合和波束形成技术 |
| 1.2.2 时间调制阵列(TMA)研究现状 |
| 1.2.3 频控阵(FDA)研究现状 |
| 1.3 主要研究工作与结构安排 |
| 2 多域融合的自适应波束形成算法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 常规阵列波束形成技术 |
| 2.2.1 固定波束形成 |
| 2.2.2 常用的自适应波束形成算法 |
| 2.2.3 关于波束形成问题中的自由度讨论 |
| 2.3 引入极化域自由度的自适应波束形成 |
| 2.3.1 基于极化敏感阵列的联合域波束形成技术 |
| 2.3.2 数值验证 |
| 2.4 引入时域相位加权的自适应波束形成 |
| 2.4.1 基于时序相位加权的单通道波束形成技术 |
| 2.4.2 数值验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 频控阵聚焦波束方向图综合方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 频控阵辐射特性 |
| 3.2.1 频控阵结构 |
| 3.2.2 线性频偏频控阵辐射特性 |
| 3.2.3 非线性频偏频控阵辐射特性 |
| 3.3 空间能量聚焦波束方向图综合和阵元稀布优化 |
| 3.3.1 人工蜂群优化算法 |
| 3.3.2 稀布频控阵聚焦波束方向图综合 |
| 3.3.3 快速迭代的频控阵稀疏设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 频控阵在距离依赖干扰抑制中的应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 频控阵低副瓣方向图综合 |
| 4.2.1 传统低副瓣方向图综合方法 |
| 4.2.2 多级频偏混频结构的提出 |
| 4.2.3 基于多级频偏频控阵的低副瓣方向图综合 |
| 4.2.4 仿真验证 |
| 4.3 基于频控阵的距离依赖干扰抑制方法及性能研究 |
| 4.3.1 频控阵距离-角度两维自适应滤波 |
| 4.3.2 频控阵稳健接收波束形成技术研究 |
| 4.3.3 仿真验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 时间调制阵列谐波波束形成技术研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 时间调制阵列的辐射原理 |
| 5.2.1 矩形脉冲调制的谐波波束辐射机理 |
| 5.2.2 预处理矩形脉冲调制的谐波波束辐射机理 |
| 5.3 预处理矩形脉冲单边带调制技术及其应用 |
| 5.3.1 问题描述 |
| 5.3.2 预处理矩形脉冲单边带调制阵列结构 |
| 5.3.3 工作原理及调制时序设计 |
| 5.3.4 仿真验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 时间调制在无线功率传输终端定位中的应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于时间调制阵的互调反馈定位系统设计 |
| 6.3 基于时间调制阵的多音激励信号产生及终端定位方法 |
| 6.3.1 基于时间调制阵的双音波形产生方法 |
| 6.3.2 基于时间调制阵的高精度目标方向估计方法 |
| 6.3.3 基于RSSI的目标距离估计方法 |
| 6.4 系统测试及实验验证 |
| 6.4.1 硬件设计 |
| 6.4.2 实验系统搭建 |
| 6.4.3 实测分析与讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 非传统阵列技术的发展展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（3）基于互质阵列的波达方向估计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外发展和研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容及安排 |
| 第二章 DOA估计基本理论 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 DOA估计理论及相关算法 |
| 2.2.1 DOA估计信号模型 |
| 2.2.2 MUSIC算法 |
| 2.2.3 ESPRIT算法 |
| 2.3 互质阵列DOA估计基本理论 |
| 2.3.1 互质阵列DOA估计信号模型 |
| 2.3.2 虚拟阵元与虚拟接收信号的构造 |
| 2.3.3 互质阵列的典型DOA估计算法 |
| 2.3.4 仿真实验 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于互质阵列的相干信号DOA估计 |
| 3.1 电磁矢量传感器阵列信号模型 |
| 3.2 电磁矢量互质阵列 |
| 3.2.1 电磁矢量互质阵列结构 |
| 3.2.2 电磁矢量互质阵列信号模型 |
| 3.3 电磁矢量互质阵解相干 |
| 3.3.1 电磁矢量传感器阵列解相干原理 |
| 3.3.2 互质阵列矩阵重构算法 |
| 3.3.3 电磁矢量互质阵解相干算法 |
| 3.4 仿真实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于互质阵列的二维DOA估计 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 基于L型互质阵列的二维DOA估计 |
| 4.2.1 L型互质阵列结构模型 |
| 4.2.2 L型互质阵列的接收信号模型 |
| 4.2.3 基于L型互质阵列的二维DOA估计 |
| 4.2.4 仿真实验 |
| 4.3 基于平行互质阵列的二维DOA估计 |
| 4.3.1 平行互质阵列结构模型 |
| 4.3.2 平行互质阵列接收信号模型 |
| 4.3.3 平行互质阵列的二维DOA估计算法 |
| 4.3.4 仿真实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于互质阵列的近场源定位 |
| 5.1 近场源信号模型 |
| 5.2 基于互质阵列的近场源DOA估计算法 |
| 5.2.1 俯仰角估计 |
| 5.2.2 距离估计 |
| 5.2.3 方位角估计 |
| 5.3 仿真实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）宽带相干信号DOA估计算法及FPGA实现研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要工作内容及章节安排 |
| 第二章 窄带信号子空间类高分辨DOA算法 |
| 2.1 天线阵均匀线阵模型 |
| 2.2 阵列模型统计特性 |
| 2.3 多重信号分类算法 |
| 2.3.1 经典MUSIC算法原理 |
| 2.3.2 经典MUSIC算法步骤 |
| 2.3.3 经典MUSIC算法处理相干及非相干窄带信号仿真分析 |
| 2.4 解相干原理与窄带相干信号DOA估计 |
| 2.4.1 经典MUSIC算法处理相干窄带信号局限性分析 |
| 2.4.2 空间平滑算法 |
| 2.4.3 Toeplitz矩阵重构算法 |
| 2.4.4 仿真分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 宽带信号子空间类高分辨DOA算法 |
| 3.1 宽带信号建模与阵列模型 |
| 3.1.1 宽带信号建模 |
| 3.1.2 宽带信号阵列模型 |
| 3.2 ISM算法 |
| 3.2.1 ISM算法原理 |
| 3.2.2 ISM算法步骤 |
| 3.2.3 ISM算法与Topelitz矩阵重构算法结合 |
| 3.3 经典CSM算法 |
| 3.3.1 CSM算法原理 |
| 3.3.2 最佳聚焦矩阵及其构造方法 |
| 3.4 虚拟阵聚焦算法 |
| 3.4.1 虚拟阵聚焦算法原理 |
| 3.4.2 仿真分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 FPGA模块涉及的数值计算理论 |
| 4.1 傅里叶变换及基 2FFT处理器 |
| 4.1.1 DFT与FFT |
| 4.1.2 基2原位运算FFT处理器 |
| 4.2 DOA估计实数化 |
| 4.2.1 DOA估计实数化理论介绍 |
| 4.2.2 DOA估计实数化仿真分析 |
| 4.3 实对称矩阵特征分解的硬件实现方法 |
| 4.3.1 经典方法介绍及对比 |
| 4.3.2 Jacobi算法 |
| 4.4 CORDIC算法 |
| 4.4.1 算法介绍 |
| 4.4.2 CORDIC算法之圆周系统原理 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 虚拟阵聚焦算法的FPGA实现 |
| 5.1 FFT与IDFT模块 |
| 5.1.1 FFT的IP核介绍 |
| 5.1.2 基2原位运算FFT处理器 |
| 5.1.3 IDFT的FPGA实现 |
| 5.1.4 FFT与IDFT模块仿真验证 |
| 5.2 复矩阵实数化模块 |
| 5.2.1 实数化模块FPGA设计思路 |
| 5.2.2 实数化模块仿真验证 |
| 5.3 特征分解模块 |
| 5.3.1 Jacobi算法实现 |
| 5.3.2 特征分解模块仿真验证 |
| 5.4 谱峰搜索模块 |
| 5.4.1 谱峰搜索模块FPGA设计思路 |
| 5.4.2 谱峰搜索模块仿真验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）基于SDR的GSM-R自适应天线阵列传输平台研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究历史和现状 |
| 1.2.1 GSM-R系统发展历史与干扰分析 |
| 1.2.2 多天线和自适应天线阵列接收技术 |
| 1.2.3 软件无线电 |
| 1.3 研究内容及组织结构 |
| 第2章 多天线系统基础理论 |
| 2.1 多天线系统基本原理 |
| 2.1.1 自适应天线阵列工作原理 |
| 2.1.2 自适应天线阵列基本结构 |
| 2.2 阵列信号模型、噪声模型以及天线模型 |
| 2.2.1 阵列信号模型和噪声模型 |
| 2.2.2 天线阵列模型 |
| 2.3 软件无线电平台介绍 |
| 2.3.1 硬件平台 |
| 2.3.2 软件平台 |
| 2.3.3 系统连接测试 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 自适应天线阵列中的波达方向估计算法 |
| 3.1 传统DOA估计算法 |
| 3.2 子空间法 |
| 3.2.1 MUSIC算法描述 |
| 3.2.2 Root-MUSIC算法描述 |
| 3.2.3 仿真分析 |
| 3.3 空间平滑技术 |
| 3.3.1 前向空间平滑技术 |
| 3.3.2 前/后向空间平滑技术 |
| 3.3.3 仿真分析 |
| 3.4 改进MUSIC算法 |
| 3.4.1 算法原理 |
| 3.4.2 仿真分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 自适应天线阵列波束形成算法 |
| 4.1 自适应天线阵列的最佳接收准则 |
| 4.1.1 最小均方误差准则 |
| 4.1.2 最大信干噪比准则 |
| 4.1.3 最小方差准则 |
| 4.1.4 最小二乘准则 |
| 4.1.5 准则对比 |
| 4.2 自适应天线阵列的波束形成算法 |
| 4.2.1 基于DOA的波束形成算法 |
| 4.2.2 基于参考信号的波束形成算法 |
| 4.3 仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 软件无线电平台的GSM-R自适应天线阵列实现 |
| 5.1 系统模型 |
| 5.2 GNU Radio自定义模块编写 |
| 5.2.1 corr＿matrix模块 |
| 5.2.2 music模块 |
| 5.2.3 AOA模块 |
| 5.2.4 lcmv模块 |
| 5.3 GRC流程图搭建 |
| 5.3.1 信号源模块 |
| 5.3.2 天线阵接收模块 |
| 5.3.3 图形显示模块 |
| 5.4 流程图及运行结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（6）基于互质阵列的外辐射源雷达低仰角估计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究历史与现状 |
| 1.2.1 外辐射源雷达发展现状 |
| 1.2.2 互质阵波达方向估计方法研究概况 |
| 1.2.3 低仰角估计方法研究概况 |
| 1.3 论文研究思路及内容安排 |
| 第二章 外辐射源雷达低仰角估计模型与方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 外辐射源雷达低仰角估计模型 |
| 2.2.1 镜像信号模型 |
| 2.2.2 多径衰减系数 |
| 2.3 低仰角目标DOA估计方法 |
| 2.3.1 空间平滑超分辨算法 |
| 2.3.2 基于压缩感知的DOA估计方法 |
| 2.4 仿真结果与分析 |
| 2.4.1 空间平滑超分辨算法 |
| 2.4.2 基于压缩感知的DOA估计方法 |
| 2.4.3 分辨力性能分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 互质阵列非相干信号DOA估计方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 互质阵列结构排布形式 |
| 3.2.1 简单互质阵列 |
| 3.2.2 扩展互质阵列 |
| 3.2.3 互质阵列接收信号模型 |
| 3.3 基于虚拟阵列的互质阵DOA估计方法 |
| 3.3.1 虚拟均匀线阵构造原理 |
| 3.3.2 基于空间平滑的MUSIC算法 |
| 3.4 基于压缩感知的互质阵DOA估计方法 |
| 3.4.1 互质阵列接收信号的稀疏表示模型 |
| 3.4.2 高分辨DOA估计 |
| 3.5 仿真结果与分析 |
| 3.5.1 互质阵自由度性能分析 |
| 3.5.2 互质阵估计精度性能分析 |
| 3.5.3 互质阵分辨力性能分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 互质阵列低仰角估计方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 互质阵列低仰角接收信号模型 |
| 4.3 基于虚拟阵列的互质阵低仰角估计方法 |
| 4.3.1 低仰角相干信号二阶统计量表达式 |
| 4.3.2 虚拟阵列构造过程 |
| 4.3.3 虚拟阵列法可行性分析 |
| 4.4 基于压缩感知的互质阵低仰角估计方法 |
| 4.5 分辨力性能分析与仿真结果 |
| 4.5.1 仰角对分辨成功概率的影响 |
| 4.5.2 信噪比对分辨成功概率的影响 |
| 4.5.3 快拍数对分辨成功概率的影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（7）大型阵列空域自适应算法的快速并行实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及现状 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 阵列信号处理技术 |
| 1.2.2 大型阵列自适应波束形成技术 |
| 1.3 论文内容及安排 |
| 第二章 阵列快速自适应波束形成基础理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 自适应波束形成基本理论 |
| 2.2.1 阵列模型 |
| 2.2.2 自适应波束形成技术 |
| 2.3 降维波束形成技术 |
| 2.3.1 子阵划分技术 |
| 2.3.2 子阵划分产生的问题 |
| 2.3.3 子阵级波束形成 |
| 2.4 分块并行波束形成技术 |
| 2.4.1 基本LCMV算法 |
| 2.4.2 分块并行LCMV算法 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 分块并行SMI算法及其稳健性处理 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 分块并行SMI算法 |
| 3.2.1 分块并行SMI算法基本原理 |
| 3.2.2 分块并行SMI算法与常规SMI算法性能分析比较 |
| 3.2.3 分块数目对分块并行SMI算法影响 |
| 3.3 不同分块规模降低旁瓣方法 |
| 3.3.1 不同分块规模降低旁瓣的机理 |
| 3.3.2 遗传算法和粒子群算法基本理论 |
| 3.3.3 基于遗传算法的分块规模优化设计 |
| 3.3.4 基于粒子群算法的分块规模优化设计 |
| 3.3.5 均匀分块与非均匀分块性能的对比 |
| 3.4 分块并行波束形成算法的稳健性处理 |
| 3.4.1 基于梯度优化的稳健分块并行波束形成算法 |
| 3.4.2 仿真实验与性能分析 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 分块并行SMI算法的应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 分块并行SMI算法应用于降维波束形成 |
| 4.2.1 子阵级自适应波束形成 |
| 4.2.2 子阵级分块并行SMI算法 |
| 4.2.3 仿真实验与性能分析 |
| 4.3 基于分块并行SMI算法的和差跟踪测角技术 |
| 4.3.1 对称取反和差跟踪测角原理 |
| 4.3.2 基于分块并行SMI算法的和差跟踪测角技术 |
| 4.3.3 仿真实验与性能分析 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 分块并行SMI算法的硬件实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 算法的计算复杂度分析 |
| 5.3 基于TMS320C6678 的分块并行SMI算法流程设计与实现 |
| 5.3.1 TMS320C6678 基本介绍 |
| 5.3.2 分块并行SMI算法的DSP设计实现 |
| 5.3.3 实现过程中存在问题及解决方法 |
| 5.4 基于DSP的算法实现性能分析 |
| 5.4.1 DSP片上仿真有效性分析 |
| 5.4.2 DSP实现实时性分析 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）拖曳式主动声呐信号处理算法研究与多核DSP实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 拖曳式主动声纳概述 |
| 1.3 拖曳式主动声呐信号处理技术概述 |
| 1.3.1 拖曳式声呐波束形成技术概述 |
| 1.3.2 回波信号检测与估计技术概述 |
| 1.4 拖曳式主动声呐系统的构成与功能概述 |
| 1.5 论文研究内容及结构安排 |
| 第2章 矢量阵波束形成算法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 矢量阵信号处理基础 |
| 2.2.1 标量阵接收模型 |
| 2.2.2 矢量阵接收模型 |
| 2.2.3 仿真分析 |
| 2.3 矢量阵宽带波束形成方法研究 |
| 2.3.1 频域DFT宽带波束形成 |
| 2.3.2 恒定束宽波束形成 |
| 2.3.3 仿真分析 |
| 2.4 平台干扰抑制方法研究 |
| 2.4.1 低旁瓣波束形成 |
| 2.4.2 零陷波束形成 |
| 2.4.3 仿真分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 回波信号检测与参数估计算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 混响抑制算法研究 |
| 3.2.1 基于AR模型的混响预白化算法 |
| 3.2.2 基于二分奇异值分解法的混响分离算法 |
| 3.2.3 湖试数据分析 |
| 3.3 回波信号检测算法研究 |
| 3.3.1 基于匹配滤波的回波信号检测方法 |
| 3.3.2 匹配滤波器的快速滑动相关实现 |
| 3.3.3 频域自适应匹配滤波算法 |
| 3.4 回波信号时延估计算法研究 |
| 3.4.1 回波信号时延估计技术 |
| 3.4.2 运动目标时延估计修正技术 |
| 3.5 回波信号频率估计算法研究 |
| 3.5.1 ALE线谱增强器 |
| 3.5.2 频域批处理技术 |
| 3.5.3 基于FFT插值的频率估计技术 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 拖曳式主动声呐信号处理软件设计与实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 声呐信号处理硬件平台介绍 |
| 4.2.1 采用多核处理器的必要性 |
| 4.2.2 多核DSP TMS320C6678概述 |
| 4.3 主动声呐软件设计与实现 |
| 4.3.1 多核处理软件总体框架 |
| 4.3.2 网络通信模块 |
| 4.3.3 多核数据交互模块 |
| 4.3.4 信号处理模块 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 软件测试与试验分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验室环境测试与分析 |
| 5.2.1 矢量阵指向性测试 |
| 5.2.2 网络数据传输测试 |
| 5.2.3 信号处理平台测试 |
| 5.2.4 DSP负载与耗时测试 |
| 5.3 湖上试验测试与分析 |
| 5.3.1 水文环境 |
| 5.3.2 矢量阵阵处理数据分析 |
| 5.3.3 方位、距离、速度估计性能分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（9）基于张量的矢量传感器互质面阵信号处理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号表 |
| 缩略语 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 张量理论及其在阵列信号处理领域内的研究现状 |
| 1.2.2 矢量传感器阵列研究现状 |
| 1.2.3 非均匀阵列研究现状 |
| 1.3 本文的主要贡献 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 变量说明 |
| 1.6 课题来源 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 张量理论基础 |
| 2.2.1 张量表示形式 |
| 2.2.2 张量的基本运算 |
| 2.3 矢量传感器ULA信号张量模型 |
| 2.3.1 前提与假设 |
| 2.3.2 DOA估计基本原理 |
| 2.3.3 矢量传感器ULA信号张量模型 |
| 2.4 一维互质阵列概述 |
| 2.4.1 一维互质阵列的结构 |
| 2.4.2 一维互质阵列的优点 |
| 2.4.3 一维增广互质阵列 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于张量的均匀面阵信号处理新方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 标量传感器均匀面阵信号的张量建模及处理 |
| 3.2.1 均匀面阵阵列结构 |
| 3.2.2 信号张量模型 |
| 3.2.3 基于CP分解的信号参数估计 |
| 3.2.4 基于二维MUSIC的信号参数估计 |
| 3.2.5 仿真实验 |
| 3.3 矢量传感器均匀面阵信号的张量模型及处理 |
| 3.3.1 信号张量模型 |
| 3.3.2 基于CP分解的信号参数估计 |
| 3.3.3 仿真实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于张量的互质面阵信号处理新方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 标量传感器互质面阵信号的张量建模及处理 |
| 4.2.1 互质面阵阵列结构 |
| 4.2.2 信号张量模型 |
| 4.2.3 虚拟的非均匀面阵 |
| 4.2.4 基于CP分解的信号参数估计 |
| 4.2.5 仿真实验 |
| 4.3 矢量传感器互质面阵信号的张量建模及处理 |
| 4.3.1 信号张量模型 |
| 4.3.2 虚拟的非均匀矢量传感器面阵 |
| 4.3.3 基于CP分解的信号参数估计 |
| 4.3.5 仿真实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 新互质面阵及其张量建模和处理 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 新互质面阵阵列结构 |
| 5.2.1 原始互质面阵阵列结构分析 |
| 5.2.2 增广互质面阵阵列结构分析 |
| 5.2.3 新互质面阵阵列结构 |
| 5.3 新标量传感器互质面阵信号的张量建模和处理 |
| 5.3.1 信号张量模型 |
| 5.3.2 虚拟标量传感器均匀面阵 |
| 5.3.3 基于二维MUSIC的信号参数估计 |
| 5.3.4 基于CP分解的信号参数估计 |
| 5.3.5 仿真实验 |
| 5.4 新矢量传感器互质面阵信号的张量建模和处理 |
| 5.4.1 新矢量传感器互质面阵阵列结构 |
| 5.4.2 信号张量模型 |
| 5.4.3 虚拟矢量传感器均匀面阵 |
| 5.4.4 基于CP分解的信号参数估计 |
| 5.4.5 仿真实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（10）7T磁共振脑成像电磁技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 超高场功能磁共振成像 |
| 1.1.2 超高场射频线圈 |
| 1.1.3 磁敏感效应和静磁场匀场 |
| 1.2 存在和需解决的问题 |
| 1.2.1 超高场功能磁共振成像 |
| 1.2.2 超高场射频线圈技术 |
| 1.2.3 超高场匀场技术 |
| 1.3 相关问题研究进展 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 1.5 论文章节安排 |
| 第2章 超高场磁共振电磁技术概述 |
| 2.1 电磁场仿真建模 |
| 2.1.1 用于匀场线圈设计的静磁场仿真 |
| 2.1.2 用于射频线圈设计的电磁场仿真方法 |
| 2.2 超高场射频线圈 |
| 2.2.1 传输线效应和行波效应 |
| 2.2.2 超高场发射线圈 |
| 2.2.3 超高场接收线圈 |
| 2.3 超高场主磁场匀场技术 |
| 2.3.1 基于球面谐波的主磁场匀场技术 |
| 2.3.2 基于电流环阵列的主磁场匀场技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于空间约束的射频接收线圈极限性能研究 |
| 3.1 简介 |
| 3.2 理论 |
| 3.2.1 电动力学约束下的接收线圈极限性能 |
| 3.2.2 空间约束条件对接收线圈内在极限性能的影响 |
| 3.3 实验方法 |
| 3.3.1 生成用于内在极限性能数值仿真的电磁场基函数 |
| 3.3.2 猕猴头部数值模型的构建 |
| 3.3.3 构建线圈等效电流空间 |
| 3.3.4 计算磁性和电性电流分量对极限信噪比的贡献 |
| 3.3.5 比较磁性电流分量和无散度电流分量 |
| 3.3.6 使用实际环形相控阵线圈阵列逼近内在极限线圈性能 |
| 3.4 结果 |
| 3.5 讨论 |
| 3.5.1 空间约束条件对于极限信噪比性能的影响 |
| 3.5.2 基于实际数值模型的内在极限信噪比和并行加速性能仿真方法 |
| 3.5.3 7T场强下猴脑成像线圈的设计原则 |
| 3.5.4 用实际的环形接收线圈单元逼近相控阵接收线圈的内在极限性能 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 用于大孔径磁共振脑皮层功能成像的7T射频线圈设计 |
| 4.1 简介 |
| 4.2 实验方法 |
| 4.2.1 整合局部发射线圈的相控阵射频接收线圈阵列设计 |
| 4.2.2 基于网络分析仪的射频线圈测试 |
| 4.2.3 动物准备 |
| 4.2.4 磁共振成像实验 |
| 4.3 结果 |
| 4.4 讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 用于猕猴脑功能成像的7T磁共振电磁技术研究 |
| 5.1 简介 |
| 5.2 实验方法 |
| 5.2.1 射频成像/B0匀场系统构建 |
| 5.2.2 动物实验准备 |
| 5.3 结果 |
| 5.4 讨论 |
| 5.4.1 射频成像/B0匀场一体化线圈设计 |
| 5.4.2 基于电流环阵列的高阶B0匀场技术 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结和展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 |
| 致谢 |
四、矢量阵接收系统硬件设计（论文参考文献）
- [1]基于FPGA的相控阵列出砂监测方法与系统研究[D]. 赵建平. 西安石油大学, 2020(11)
- [2]非传统相控/频控阵列综合和波束形成研究与应用[D]. 杨钰茜. 南京理工大学, 2020(01)
- [3]基于互质阵列的波达方向估计[D]. 王欢. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [4]宽带相干信号DOA估计算法及FPGA实现研究[D]. 乜亮. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [5]基于SDR的GSM-R自适应天线阵列传输平台研究与实现[D]. 林斌. 西南交通大学, 2020(07)
- [6]基于互质阵列的外辐射源雷达低仰角估计研究[D]. 徐阳. 武汉大学, 2020(03)
- [7]大型阵列空域自适应算法的快速并行实现[D]. 鲍俊竹. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [8]拖曳式主动声呐信号处理算法研究与多核DSP实现[D]. 支阳阳. 哈尔滨工程大学, 2020(05)
- [9]基于张量的矢量传感器互质面阵信号处理研究[D]. 桂宇风. 南昌工程学院, 2019(07)
- [10]7T磁共振脑成像电磁技术研究[D]. 高阳. 浙江大学, 2019(03)