1、“.....提高稳健性，并与等算法的性能计算量改善因子进行比较，比较其优劣。预期目标掌握智能天线和阵列信号处理方面的知识掌握仿真软件以及基本的编程的基本思路掌握宽带聚焦矩阵算法中的算法及其实现过程，并用软件进行相关仿真，分析其性能。培养开展研究的能力，掌握了科研的基础方法，能对宽带方位估计技术的研究有个科学的论证。完成本课题的工作方案先查找有关本次课题的相关资料,如无线通信原理,空间普估计理论与算法等方面的书籍,学习编程语言,为软件仿真做好准备,设计宽带聚焦矩阵算法的算法,并进行软件仿真,对照几种不同的算法进行性能比较,写毕业论文,准备答辩具体安排如下起止时间工作内容月日至月日调研并查找阵列信号处理方面的资料月日至月日学习等编程语言，掌握基本的编程思路月日至月日熟悉和掌握本次毕业设计的理论知识，特别是要掌握宽带算法的原理，为下阶段的软件仿真做好准备月日至月日利用语言进行软件编程，对算法进行仿真验证月日至月日撰写论文，完成论文初稿......”。

2、“.....月日至月日准备答辩。指导教师审阅意见论文对选题的发展背景研究现状和发展趋势做了基本介绍研究的基本内容以任务书为依据研究的主要问题和方向明确研究方法可行，其研究工作的步骤进度安排合理，同意开题。指导教师签字曾耀平年月日说明本报告必须由承担毕业论文设计课题任务的学生在毕业论文设计正式开始的第周周五之前撰写完成，并交指导教师审阅......”。

3、“.....它的基本问题就是确定同时处于空间区域内多个感兴趣......”。

4、“.....而根据信号类型的不同其处理方法也不同。宽带信号在实际中大量存在，计算量远比窄带大。目前宽带信号处理的算法主要有两类基于不相干信号的处理方法和基于相干信号的处理方法。非相干信号子空间方法首先将宽带信号在频域分解为个窄带分量，然后在每个子带上直接进行窄带处理，即对每个子带的谱密度矩阵进行特征分解，根据信号子空间和噪声子空间的正交性构造空间谱，对所有子带的空间谱进行言，两阵元接收的波程差即从上式可知，只要知道空间阵元间的相位差，就可以估计入射信号的方位角入射信号俯仰角，等信号参数。空时等效性对于空间阵列中按位置放置的系列阵元，在窄带远场信号的假设下，任两阵元接收信号的时间差为式中，，表示阵元间距为半波长，为阵元间距。而时域处理中各采样点之间的时间差即为采样间隔式中，为采样频率。由以上两式可以清楚地知道空时信号处理之间的区别......”。

5、“.....而时域处理中的时间差则是个常数时间差即等于采样频率的倒数。另外，需要注意的是，对于固定的角度，是个常量，相当于时间为的采样，只不过采样数目等于阵元数。表直接给出域信号与时序信号之间的对应关系。表空域信号与时序信号相应关系时序信号空域信号采样变元时间采样空间采样快拍谱频谱空间谱角谱系统函数传递函数方向图滤波处理对些频率的信号加强或抑制对些方向的信号加强或抑制对上表需要说明的是，时域的分辨力正比于观察长度时域的采样数可以很大，但空间阵列的阵元数即空间采样是有限的，所以空域的分辨力正比于阵列孔径，这也是空时之间的个差别。阵列处理的统计模型窄带信号的延迟窄带信号有个重要的性质因为包络的变化比载波的变化慢得多，所以相当于载波周期数量记得短的延迟可用相移近似表示。实窄带信号通常用它们的等效低通信号表示。个中心频率为的实值带通信号例如个天线接收信号可以写为式中，基带信号是接收信号的复包络......”。

6、“.....在阵列信号处理中，我们感兴趣的是小的延迟对基带信号的影响。实值信号延迟时间后，有因此，延迟信号的复包络变成。如果的带宽足够小，则可以认为的变化相对缓慢，即有,因此有这给出了个重要的结论若窄带信号延迟个比带宽倒数短得多的时间，其作用则相当于使基带信号产生个相移。这结论在阵列信号处理中是很有用的。在阵列信号里，窄带还有自己的含义，它意味着信号在阵列上的延迟比信号的带宽倒数小得多，信号包络沿阵列的延迟可以忽略不计。连续时间信道模型图智能天线结构图考虑图所示的等距线阵，它由个等间距的阵元组成。位于远场的窄带点信号到达阵列的波达方向为，并且天线增益为。若天线为全向天线，则为常数。在第个天线阵元参考天线阵元出的基带信号为，它与不同，是的延迟和衰减结果。与参考位置相距个波长的阵元接收到的信号将再被延迟......”。

7、“.....则根据前面的分析有，其中相移有以下关系在位置的阵元即第个阵元的接收信号。将各个阵元的接收信号以向量表示，则得其中为阵列方向向量。对于等距线阵，若两相邻阵元的间距为个波长，并以第个阵元为基准点的话，则有，从而与前面的结果样。阵列信号处理的统计模型仍以平面空间的等距线阵为例，设阵元数为，阵元间距为，共有信源，其中。设波达方向为，并以阵列的第个阵元作为基准，各信号源在基准点的复包络分别为，则在第个阵元上第次快拍得采样值为式中表示第个阵元上的噪声。将各阵元上第次快拍得采样写成向量形式式中,阵列可以获取许多次快拍得观测数据......”。

8、“.....可采用积累的办法，但用数据直接积累式不行的，因为虽变化，且其初相通常为均匀分布，阶统计量为零。但它的二阶统计量由于可消去的随即初相，所以可反映信号向量的特性。阵列向量的二阶统计量用其外积德统计平均值表示，称之为阵列协方差矩阵，定义为将式代入上式，考虑到与是统计的，于是可得式中，是信源部分的协方差矩阵由于个阵元的噪声不相关，且强度相等，鼓起协方差矩阵为容易验证，阵列协方差矩阵满足这说明，阵列协方差矩阵属于矩阵，它的特征值为正值。令特征值为协方差矩阵的特征分解可写成式中，为由特征向量组成的酉矩阵为特征值构成的对角矩阵。比较式和式可知，若将的个特征值按大小依次排列，则前个与信号有关，其数值大于，即，而从第开始的特征值完全决定于噪声，其数值等于，即......”。

9、“.....我们可将的歌特征向量分成两部分部分是与对应的特征向量，它们张成的子空间称为信号子空间另部分是与小特征值对应的特征向量，它们张成的空间称为噪声子空间，即有可知各方向向量均位于信号子空间里，它们与噪声子空间正交算法算法概述为了提高阵列的角度分辨能力，近二十年来发展起来了系列的阵列角度超分辨技术。它是将时域信号谱估计向空域拓展而来的，采用非线性参数化方法，可以突破瑞利限的限制，故称为超分辨技术。经过多年的深入研究，估计经历了两个飞跃的多重信号分类算法和等人的旋转不变估计技术信号参数算法开创了特征结构的新纪元，成为估计中最经典最常用的方法。波达方向估计的基本问题就是确定同时处在空间区域内多个感兴趣的信号的空间位置即多个信号到达阵列参考阵元的方向角。最经典的超分辨估计方法是著名的方法，是多重信号分类的英文缩写。算法利用了信号子空间和噪声子空间的正交性，构造空间谱函数，通过谱峰搜索，检测信号的......”。