阵列信号处理的理论和应用

出版者:国防工业

作者:张小飞//汪飞//徐大专

页数:242

出版时间:2010-11

价格:35.00元

isbn号码:9787118071009

具体描述

《阵列信号处理的理论和应用》的读者对象为通信与信息系统、信号和信息处理、微波和电磁场、水声等专业高年级本科生和研究生以及相关专业技术人员。阵列信号处理是信号处理领域的一个重要分支。与传统的单个定向传感器相比，用传感器阵列来接收空间信号具有灵活的波束控制、高的信号增益、极强的干扰抑制能力以及高的空间分辨能力等优点，这使得阵列信号处理具有重要的军事、民事应用价值和广阔的应用前景，具体来说已涉及雷达、声纳、通信、地震勘探、射电天文以及医学诊断等多种国民经济和军事应用领域。《阵列信号处理的理论和应用》分为12章，主要内容包括波束形成、DOA估计、相干信号的DOA估计、二维DOA估计、宽带阵列信号处理、阵列多参数估计等。《阵列信号处理的理论和应用》在全面介绍阵列信号处理的经典理论的同时，对近来一些新算法（如PARAFAc和四元数理论）进行了讲解，同时介绍了MIMO雷达、极化敏感阵列和声矢量传感器阵列的一些应用。

目录信息

符号说明第1章 绪论 1.1 研究背景 1.2 阵列信号处理的发展史及现状 1.2.1 波束形成技术 1.2.2 空间谱估计方法 1.2.3 阵列多参数估计 1.3 本书的安排 参考文献第2章 阵列信号处理基础 2.1 矩阵代数的相关知识 2.1.1 特征值与特征向量 2.1.2 广义特征值与广义特征向量 2.1.3 矩阵的奇异值分解 2.1.4 Toeplitz矩阵 2.1.5 Hankel矩阵 2.1.6 Vandermonde矩阵 2.1.7 Hermitian矩阵 2.1.8 Kronecker积 2.1.9 Khatri-Rao积 2.2 信号模型 2.2.1 窄带信号 2.2.2 相关系数 2.2.3 噪声模型 2.3 阵列天线的统计模型 2.3.1 前提及假设 2.3.2 阵列的基本概念 2.3.3 天线阵模型 2.3.4 阵列的方向图 2.3.5 波束宽度 2.3.6 分辨力 2.4 阵列响应矢量／矩阵 2.5 阵列协方差矩阵的特征分解 2.6 信源数估计算法 2.6.1 特征值分解方法 2.6.2 信息论方法 2.6.3 平滑秩序列法 2.6.4 盖氏圆方法 2.6.5 正则相关技术 参考文献第3章 波束形成算法 3.1 波束形成定义 3.2 常用的波束形成算法 3.2.1 波束形成原理 3.2.2 波束形成的最佳权矢量 3.2.3 波束形成的准则 3.2.4 仿真与分析 3.3 自适应波束形成算法 3.3.1 引言 3.3.2 自适应波束形成的最佳权矢量 3.3.3 权矢量更新的自适应算法 3.4 广义旁瓣相消器(GSC)的波束形成算法及其改进 3.4.1 “义旁瓣相消器算法” 3.4.2 GSC的改进算法 3.4.3 仿真及分析 3.5 基于投影分析的波束形成 3..5.1 基于投影的波束形成 3.5.2 基于斜投影的波束形成算法 3.6 过载情况下的自适应波束形成算法 3.6.1 信号模型 3.6.2 近似最小方差法波束形成器 3.6.3 阵列固有的协方差矩阵的求解 3.7 基于高阶累积量的波束形成算法 3.7.1 阵列模型 3.7.2 利用高阶累积量方法估计期望信号的方向矢量 3.7.3 基于高阶累积量的盲波束形成 3.8 基于周期平稳性的波束形成算法 3.8.1 阵列模型与信号周期平稳性 3.8.2 CAB类盲波束形成算法 3.9 基于恒模的盲波束形成算法 3.9.1 信号模型 3.9.2 随机梯度恒模算法 3.9.3 最小二乘恒模算法(IS-CMA) 3.10 自适应对角线加载的波束形成算法 3.10.1 引言 3.10.2 问题的提出 3.10.3 自适应对角线加载波束形成算法 3.10.4 仿真及分析 3.11 变换域波束形成技术 3.11.1 引言 3.11.2 基于频域的自适应波束形成算法 3.11.3 小波域自适应波束形成算法 3.12 鲁棒的自适应波束成形 3.12.1 对角加载方法 3.12.2 基于特征空间的方法 3.12.3 贝叶斯方法 3.12.4 基于最坏情况性能优化的方法 3.12.5 基于概率约束的方法 参考文献第4章 DOA估计算法 4.1 DOA估计的发展 4.2 传统的DOA估计方法 4.2.1 Capon算法 4.2.2 前向预测算法 4.2.3 最大熵算法 4.2.4 最小模算法 4.3 MUSIC算法及其修正算法 4.3.1 MUSIC算法 4.3.2 MUSIC算法的推广形式 4.3.3 MUSIC算法性能分析 4.3.4 求根MUSIC算法 4.3.5 求根MUSIC算法性能 4.4 最大似然法 4.4.1 确定性最大似然法 4.4.2 随机性最大似然法 4.5 子空间拟合算法 4.5.1 信号子空间拟合(SSF) 4.5.2 噪声子空间拟合(NSF) 4.5.3 子空间拟合算法性能 4.5.4 子空间拟合算法的实现 4.6 基于特征空间的DOA估计算法 4.6.1 信号模型 4.6.2 基于特征空间的DOA估计算法 4.6.3 仿真和分析 4.7 ESPRIT算法及其修正算法 4.7.1 ESPRIT算法的基本模型 4.7.2 LS-ESPRIT 4.7.3 TLS-ESPRIT 4.7.4 SLS-ESPRIT 4.7.5 酉ESPRIT： 4.7.6 ESPRIT算法理论性能 4.8 基于四阶累积量的DOA估计 4.8.1 引言 4.8.2 四阶累积量与二阶统计量之间的关系 4.8.3 四阶累积量的阵列扩展特性 4.8.4 MUSIC-Like算法 4.8.5 Virtual-ESPRIT算法 4.9 传播算子DOA估计算法 参考文献第5章 相干信源DOA估计 5.1 相干信源DOA估计的发展 5.2 空间平滑算法 5.3 改进的MUSIC算法(IMUSIC) 5.4 基于Toeplitz矩阵重构的ESPRIT-Like算法 5.5 任意阵列下的相干信号DOA估计 参考文献第6章 二维DOA估计 6.1 引言 6.2 L型阵列下盲二维波达方向估计 6.2.1 数据模型 6.2.2 基于移不变性的改进的二维波达方向估计 6.3 面阵中二维DOA估计算法 6.3.1 接收信号模型 ……第7章 宽带阵列信号处理第8章 阵列多参数估计第9章 四元数理论在阵列信号处理中的应用第10章 MIMO雷达的角度估计第11章 声矢量传感器阵列的DOA估计第12章 极化敏感阵列信号处理附录缩略词
· · · · · · (收起)

用户评价

这本书的内容深度和广度都超出了我的预期。我原以为它会主要集中在传统的阵列信号处理理论，但它却涵盖了从基础理论到前沿技术的方方面面。例如，书中对阵列校准的详尽论述，包括系统误差的识别和补偿，以及对阵列流形（array manifold）的深入分析，这对于理解实际系统中的信号失真至关重要。此外，书中还详细介绍了各种阵列构型，如线阵、圆阵、面阵以及任意形状阵列，并分析了不同构型在阵列孔径、指向性和旁瓣特性方面的差异。我尤其喜欢书中关于阵列孔径扩展技术的部分，例如外差探测和合成孔径技术，这些技术是如何在不增加物理阵元数量的情况下，有效提高阵列的性能，这一点给我留下了深刻的印象，也为我解决实际工程问题提供了新的思路。

这本书最让我惊艳的地方在于它对阵列信号处理的“应用”部分的详尽阐述。它不仅仅是罗列了一些应用场景，而是深入到了每个应用场景背后的具体技术细节和挑战。例如，在雷达系统中，书中详细介绍了如何利用阵列信号处理来提高目标探测的精度和分辨率，尤其是在复杂电磁环境下，如何抑制干扰和杂波，这部分内容对于我理解现代雷达的工作原理非常有帮助。再比如，在通信系统中，书中讲解了如何通过智能天线技术来优化信号传输，减少串扰，提高信道利用率，甚至是如何实现空间复用（如MIMO）来大幅提升数据吞吐量。让我感到意外的是，书中还涉及了一些前沿的领域，比如声学阵列在噪声源定位和语音增强中的应用，以及医学成像领域，如超声成像中的阵列信号处理技术，这些内容拓展了我对阵列信号处理应用范围的认知，让我看到了这个领域巨大的潜力和广阔的前景。

阅读这本书的过程，我仿佛在与一位经验丰富的导师对话。作者的叙述风格非常亲切，他总是能用最浅显易懂的语言解释最复杂的数学原理。例如，在讲解谱估计方法时，书中通过一个生动的类比，将傅里叶变换比作“分解音乐中的不同音符”，将功率谱密度比作“每种音符的响度”，这种方式让我一下子就抓住了核心思想。而且，书中在介绍每一种算法时，都会先给出它的直观理解，然后再进行严谨的数学推导，这让我能够从感性认知和理性分析两个层面来掌握知识。最重要的是，作者并没有回避算法的局限性，他会在讲解每一种算法的优点之后，也会指出其可能遇到的问题，比如在噪声大、信号弱或者阵列孔径受限的情况下，算法性能会如何下降，以及可以采取哪些改进措施。这种严谨的学术态度，让我受益匪浅。

这本书在理论深度和实践指导性之间找到了一个很好的平衡点。它不会仅仅停留在理论的抽象层面，而是会结合大量的实际工程应用来阐述理论。例如，在讲解降维算法时，书中不仅介绍了主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），还分析了它们在雷达目标识别和阵列信号降噪中的应用。书中对于信号建模和参数估计部分的论述，让我理解了在实际应用中，如何根据具体场景来选择合适的信号模型，以及如何利用各种估计方法来提取关键参数。更让我赞赏的是，书中还会提供一些 MATLAB 代码示例，用于演示一些核心算法的实现过程，这对于读者动手实践、加深理解非常有帮助。这种理论与实践相结合的方式，让这本书更具实用价值。

我一直对随机信号模型和统计推断在信号处理中的作用抱有浓厚兴趣，而这本书恰好在这方面给了我极大的满足。它从概率论和随机过程的基础讲起，逐步引入了阵列信号处理中常用的统计模型，例如高斯白噪声模型、多项式模型以及更复杂的信号模型。书中的贝叶斯估计和最大似然估计的推导过程非常详尽，不仅解释了这些方法的核心思想，还分析了它们的适用条件和性能局限。我特别喜欢其中关于协方差矩阵估计的部分，它详细讨论了不同采样策略对估计精度的影响，以及如何利用样本协方差矩阵来构建各种自适应波束形成算法。更难得的是，书中还引入了卡尔曼滤波和粒子滤波等现代估计理论，并阐述了它们在动态阵列信号处理中的应用，例如目标跟踪和状态估计，这让我对如何处理随时间变化的信号有了更深刻的理解。

这本《阵列信号处理的理论和应用》我终于读完了，感觉像是走过了一段漫长而充实的学习旅程。一开始吸引我的是它对“阵列”这个概念的深入剖析，作者并没有止步于介绍基本的天线阵列或麦克风阵列，而是将这个概念延展到了更广泛的信号空间，从数学原理到实际落地，给出了一个非常完整的图景。书中对经典波束形成算法的推导，从最简单的延迟-和，到更复杂的最小方差无失真响应（MVDR）和广义旁瓣消除器（GSC），每一步都严谨而清晰，让人能深刻理解它们的设计思想和优劣势。尤其让我印象深刻的是，作者在讲解这些理论时，并非枯燥的公式堆砌，而是结合了大量的图示和类比，比如用射箭的比喻来解释波束指向的精确性，用声音在不同介质中的传播来类比信号在阵列中的特性，这些都极大地降低了理解门槛，也让抽象的概念变得生动起来。

这本书的另一个亮点在于其对现代阵列信号处理算法的系统性梳理。除了传统的波束形成技术，它还深入探讨了盲源分离、自适应滤波、以及阵列信号处理在机器学习和深度学习中的融合应用。对于盲源分离，书中介绍了独立成分分析（ICA）和非负矩阵分解（NMF）等主流算法，并结合实际案例，如音频信号的分离和电生理信号的处理，展现了这些算法的强大能力。自适应滤波部分，则详细阐述了LMS、RLS等经典算法的收敛性分析和性能评估，并讨论了它们在噪声消除和回声抑制等方面的应用。最让我感到兴奋的是，书中也开始涉足将深度学习技术应用于阵列信号处理，比如利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）来提高波束形成、目标识别和信号分类的准确性，这让我看到了传统阵列信号处理理论与人工智能技术结合的巨大潜力。

这本书最让我感受到的是其严谨的学术风格和前瞻性的视角。作者在引用文献时非常严谨，并对相关的研究进展进行了梳理，这让我能够了解到该领域的最新动态。书中在介绍每一种算法时，都会对其数学原理进行深入的剖析，并从理论上分析其性能，这让我能够对算法有更深刻的理解。同时，作者也展现了对未来发展趋势的洞察，例如，在书中最后部分，作者对阵列信号处理在人工智能、量子计算等新兴领域的应用前景进行了展望，这让我看到了这个领域的巨大潜力和发展空间。这本书不仅是一本知识的宝库，更是一本能够激发思考、引领方向的优秀著作。

读完这本书，我感觉我对“阵列”这个概念的理解已经从一个单一的物理实体，升华到了一个更广泛的信号空间理解。书中对分布式阵列、相控阵和均匀线阵等不同类型阵列的原理和特点的细致对比，让我能够根据不同的应用需求，选择最合适的阵列结构。尤其让我印象深刻的是，书中对阵列性能指标的量化分析，例如增益、分辨率、旁瓣电平以及对误差的敏感性，这些指标的引入，让我能够从工程的角度去评估和优化阵列的设计。而且，书中还深入探讨了阵列孔径的限制和如何通过各种技术来克服这些限制，例如合成孔径技术和分布式处理技术，这些内容对于解决实际工程中的难题非常有启发。

作为一名对通信系统原理非常感兴趣的读者，我在这本《阵列信号处理的理论和应用》中找到了许多宝贵的知识。书中对于多输入多输出（MIMO）通信系统的阐述，让我对如何利用多天线技术来提升通信速率和可靠性有了全新的认识。它不仅解释了MIMO的基本原理，如空间复用、空间分集和波束赋形，还深入探讨了各种MIMO架构，如收发分集、预编码和解码策略，以及它们的性能分析。书中关于信道估计和补偿的章节，让我明白了在复杂的无线信道环境中，如何准确地估计信道状态信息，并利用这些信息来优化信号传输。此外，书中还提到了大规模MIMO（Massive MIMO）等更先进的技术，这让我对未来通信系统的发展充满了期待。

翻过。

翻过。

好书，哈~

求生欲QAQ

新入门来讲，有点乱