导读:本文包含了联合估计论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:多普勒,阵列,泰勒,声区,卡尔,频率,模型。
联合估计论文文献综述写法
张栋,白新有,邱彦文,郑桂妹[1]（2019）在《基于联合稀疏重构模型的双基MIMO雷达off-grid目标参数快速估计》一文中研究指出针对多输入多输出(MIMO)雷达二维参数稀疏估计中的不在格点上(off-grid)目标问题,利用两次泰勒展开对信号模型进行修正,构建联合稀疏重构模型,将off-grid问题转化为联合稀疏重构问题;为降低计算复杂度,针对该联合稀疏重构模型提出Joint-2D-OMP算法。仿真结果表明:所提模型和算法在解决off-grid问题的同时,可有效提高参数估计的速度。(本文来源于《现代雷达》期刊2019年11期）
杨茜,于中阳[2]（2019）在《一种并行处理的联合频相估计》一文中研究指出在高速移动通信系统中,收发端双方往往会面临较大的多普勒扩展和有限的导频开销,从而严重影响传统联合频相估计的性能。鉴于此,本文提出了一种基于并行处理的联合频相估计。首先利用可变有效延迟长度的自相关算子设计出一种频相解耦合算法,再将其应用到传统联合频相估计中。理论分析和仿真结果表明,提出的频相解耦合算法可以实现传统联合频相估计的并行处理,同时还可以降低相偏估计的复杂度。(本文来源于《数据采集与处理》期刊2019年06期）
孙欢,杨宾峰,李驰,王润[3]（2019）在《地磁导航中地磁传感器双噪声联合估计补偿方法》一文中研究指出针对飞行载体姿态变换产生的涡流磁场和地磁观测系统不稳定产生的双噪声(系统噪声、观测噪声)影响补偿精度的问题,提出了含涡流磁场的一体化模型和地磁传感器双噪声联合估计补偿方法。该方法所含信息量全面,能够较好滤除涡流磁场和双噪声对结果产生的不利影响。仿真和实验结果表明,采用基于一体化模型的双噪声联合估计补偿方法有效抑制了涡流磁场带来的波动干扰,同时使得补偿精度提高一个数量级,有着较高的稳定度和补偿精度,具有一定的工程应用价值。(本文来源于《探测与控制学报》期刊2019年05期）
张昭建,陈辉,王永良,刘维建[4]（2019）在《频率分集阵列MIMO多目标二维参数联合估计》一文中研究指出针对频率分集阵列MIMO(多输入多输出)雷达中的距离、角度参数联合估计问题,在区分导向矢量非时变、时变两种情况下展开研究.在非时变情况下,提出基于阻塞ESPRIT(旋转不变子空间)修正算法的谱估计方法,在保证估计精度的同时实现了参数自动配对.在导向矢量时变情况下,理论分析了导向矢量时变性对谱估计性能的影响,有针对性地提出了分区估计策略,较好解决了时变条件下的参数估计问题.理论分析及仿真结果表明:所提算法能有效估计频率分集阵MIMO雷达的距离角度参数,且在估计精度、参数自动配对等性能上优于其他降维估计算法.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年10期）
史文涛,张群飞,何成兵[5]（2019）在《基于降维Capon的双基地MIMO阵列目标DOD和DOA联合估计算法》一文中研究指出针对双基地多输入多输出(MIMO)阵列目标DOD(发射角)和DOA(接收角)联合估计问题,提出了一种基于泰勒级数展开的降维Capon联合收发角估计算法。该算法首先利用泰勒级数将阵列流型矢量展开,将需要二维搜索的MIMO Capon算法降为一维搜索,然后利用拉格朗日算子通过一维搜索获得目标的DOD,最后将估计的DOD代入阵列流型矢量中获得接收阵列流型矢量,从而估计出与DOD相对应的DOA。该算法无需二维谱峰搜索,通过一维搜索得到目标收发角,且DOD和DOA自动配对。与现有算法相比,该算法不仅能够获得较好的角度分辨率,而且有效降低了运算量。仿真结果验证了所提算法的有效性。(本文来源于《西北工业大学学报》期刊2019年05期）
郝万宏,陆明泉[6]（2019）在《嫦娥叁号落月段中欧联合测量弱信号相位估计》一文中研究指出干涉测量技术对于直接获取月球和深空探测器空间方位,开展科学研究具有非常重要的意义。提出了一种利用高品质因数天线获取的探测器高动态飞行段估计信息,对远距离异地较低接收品质因数天线接收的弱信号进行补偿,进而实现弱信号窄带跟踪的方法。利用嫦娥叁号动力落月段中欧联合干涉测量获取的原始数据进行了验证,结果表明,基于该方法补偿后的弱信号只需采用噪声带宽5 Hz的数字锁相环即可实现精确相位跟踪,对新诺舍站DOR(differential one-way ranging)音信号的相位估计标准差低至3.4°。该方法可应用于中国未来月球和深空探测,以及机构间干涉测量交互支持。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2019年10期）
王梦圆,李整林,秦继兴,吴双林[7]（2019）在《深海直达声区水下声源距离深度联合估计》一文中研究指出深海直达声区声场存在明显的多途结构,可用于水下声源被动定位。本文根据一次南海实验获取的数据,研究基于双水听器接收信号互相关函数和单水听器接收信号自相关函数的水下声源距离深度联合估计方法。首先假设声源深度位于50 m～300 m之间,根据双水听器互相关函数提取直达波到达时间差估计水下声源距离,然后根据距离估计结果以及单水听器自相关函数提取的直达波与海面反射波时延差估计水下声源深度,最后计算声源深度估计结果的平均值再与双水听器互相关函数结合得到更为精确的距离估计结果。结果表明,采用此方法估计的水平距离相对误差在10.5%以内,声源深度相对误差小于13.3%。(本文来源于《信号处理》期刊2019年09期）
王慧乐,叶康龙,张顺风[8]（2019）在《基于多时间尺度的锂离子电池SOC和SOH联合估计》一文中研究指出为了解决车载锂离子电池运行状态存在未知性和剩余寿命存在不确定性的问题,论文通过运用戴维南等效电路模型对开路电压与电池荷电进行关系拟合,设计了基于多尺度理论的锂离子电池SOC和SOH联合估计方法。论文建立了用于SOH估计的电池容量模型,采用多时间尺度理论将车载电池运行状态和寿命进行综合考虑,准确地预测了锂离子电池动态运行中SOC和SOH的变化,从而使锂离子电池在整车开发过程中实现更为有效地循环利用。(本文来源于《中小企业管理与科技(下旬刊)》期刊2019年09期）
苟晓帅,梁红,杨长生[9]（2019）在《基于压缩感知的LFM信号频率方位联合估计》一文中研究指出0引言线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号广泛应用于雷达、声呐、通信、地震探测、医学成像等研究领域中。在许多系统中,LFM信号的参数估计受到广泛关注,因此如何实现稳健的参数估计成为学者们研究的热点问题[1][2]。2006年压缩感知理论[3-5]提出对于一个可压缩信号可以通过少量观测值实现对原始信号的精确重构,这为人们提供了一种新的信号处理方式。文献[6]基于压缩感知理论实现了在均匀欠采样环境下信号频率的估计。受文献[3-6]的启发,本文提出了一种压缩感知理(本文来源于《2019年全国声学大会论文集》期刊2019-09-21）
周必雷,王永良,李荣锋,刘维建,陈浩[10]（2019）在《一种主瓣灵巧干扰环境下的盲距离-角度联合估计方法》一文中研究指出提出了一种主瓣灵巧干扰环境下的盲距离-角度联合估计方法,可有效对抗主瓣灵巧干扰(Mainlobe Smart Jamming,MSJ)并提取目标回波的距离-角度联合参数信息.新方法首先利用阵元级数据进行盲源分离(Blind Source Separation,BSS),分离目标回波和干扰,同时可得到信源混合矩阵的估计.然后根据主瓣灵巧干扰在某一角度上表现为多个回波信号,而目标只有一个回波这一先验信息来鉴别目标和主瓣灵巧干扰,由此可以估计目标的距离参数.最后,由上述的鉴别结果得到对应目标的混合矩阵的列矢量,其包含了目标导向矢量信息,据此可估计目标的空间角度参数.仿真结果表明,新方法可以至少有效对抗2个主瓣灵巧干扰,且可同时得到较高的目标距离-角度估计精度.另外,分析了目标输入信噪比、输入干噪比、目标与干扰的夹角、干扰空域个数对所提方法性能的影响,并给出了本文方法能够有效盲距离-角度联合估计的边界条件.(本文来源于《电子学报》期刊2019年09期）
联合估计论文开题报告范文
（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：
在高速移动通信系统中,收发端双方往往会面临较大的多普勒扩展和有限的导频开销,从而严重影响传统联合频相估计的性能。鉴于此,本文提出了一种基于并行处理的联合频相估计。首先利用可变有效延迟长度的自相关算子设计出一种频相解耦合算法,再将其应用到传统联合频相估计中。理论分析和仿真结果表明,提出的频相解耦合算法可以实现传统联合频相估计的并行处理,同时还可以降低相偏估计的复杂度。
（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。
联合估计论文参考文献
[1].张栋,白新有,邱彦文,郑桂妹.基于联合稀疏重构模型的双基MIMO雷达off-grid目标参数快速估计[J].现代雷达.2019
[2].杨茜,于中阳.一种并行处理的联合频相估计[J].数据采集与处理.2019
[3].孙欢,杨宾峰,李驰,王润.地磁导航中地磁传感器双噪声联合估计补偿方法[J].探测与控制学报.2019
[4].张昭建,陈辉,王永良,刘维建.频率分集阵列MIMO多目标二维参数联合估计[J].华中科技大学学报(自然科学版).2019
[5].史文涛,张群飞,何成兵.基于降维Capon的双基地MIMO阵列目标DOD和DOA联合估计算法[J].西北工业大学学报.2019
[6].郝万宏,陆明泉.嫦娥叁号落月段中欧联合测量弱信号相位估计[J].武汉大学学报(信息科学版).2019
[7].王梦圆,李整林,秦继兴,吴双林.深海直达声区水下声源距离深度联合估计[J].信号处理.2019
[8].王慧乐,叶康龙,张顺风.基于多时间尺度的锂离子电池SOC和SOH联合估计[J].中小企业管理与科技(下旬刊).2019
[9].苟晓帅,梁红,杨长生.基于压缩感知的LFM信号频率方位联合估计[C].2019年全国声学大会论文集.2019
[10].周必雷,王永良,李荣锋,刘维建,陈浩.一种主瓣灵巧干扰环境下的盲距离-角度联合估计方法[J].电子学报.2019