优化阵列信号处理(上波束优化理论与方法)(精) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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鄢社锋 编

图书标签:

• 信号处理
• 阵列信号处理
• 波束形成
• 优化算法
• 无线通信
• 雷达
• 自适应滤波
• 智能天线
• 优化理论
• 现代信号处理

店铺： 土星图书专营店

出版社： 科学

ISBN：9787030439642

商品编码：29707388711

开本：16

出版时间：2018-03-01

基本信息

• 商品名称：优化阵列信号处理(上波束优化理论与方法)(精)
• 作者：鄢社锋
• 定价：128
• 出版社：科学
• ISBN号：9787030439642

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2018-03-01
• 印刷时间：2018-03-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：精装
• 页数：320
• 字数：403千字

内容提要

鄢社锋著的《优化阵列信号处理(上波束优化理 论与方法)(精)》系统地介绍传感器阵列优化信号处 理理论、方法及其应用。全书共14章，分为上、下两 册，上册主要讨论波束设计的问题，介绍阵列信号处 理基本概念与模型、窄带阵列信号处理，以及宽带阵 列信号处理的理论与方法；下册主要讨论模态阵列处 理与方位估计的问题，介绍声学阵列模态处理理论与 方法，以及目标方位谱估计理论与方法。书中融入了 作者近二十年来从事阵列信号处理方面科研工作的实 际经验，纳入了作者在**外重要刊物发表的数十篇 论文，同时采纳了少量散见于各种文献中的部分相关 内容。
     本书可作为声呐、雷达、麦克风阵列、无线通信 等阵列信号处理相关专业的本科生、研究生和教师的 参考书，也可供相关专业科学研究与工程技术人员参 考。
    

目录

前言
第1章 绪论
1.1 阵列信号处理应用范围
1.2 研究历史与现状
1.2.1 阵增益与稳健性
1.2.2 波束图优化设计
1.2.3 恒定主瓣响应波束设计
1.2.4 波束形成器的实现
1.2.5 模态阵列信号处理
1.2.6 目标方位估计
1.2.7 二阶锥规划求解方法
1.3 本书的结构
第2章 阵列信号处理数学模型
2.1 引言
2.2 数学模型
2.2.1 基阵
2.2.2 信号模型
2.2.3 噪声场模型
2.2.4 基阵接收数据模型
2.2.5 快拍数据模型
2.3 波束形成
2.3.1 波束形成表达形式
2.3.2 窄带波束形成
2.3.3 窄带波束形成器的性能参数
2.3.4 波束扫描方位谱
2.4 常见的波束形成器
2.4.1 常规波束形成器
2.4.2 *佳波束形成器
2.5 本章小结
第3章 规则阵波束设计
3.1 引言
3.2 线阵
3.2.1 连续线阵
3.2.2 均匀线列阵
3.2.3 二元阵
3.2.4 均匀线列阵窗函数加权
3.3 矩形阵
3.3.1 波束图乘积定理
3.3.2 均匀矩形阵
3.4 本章小结
第4章 波束稳健性分析
4.1 引言
4.2 *佳波束形成器稳健性影响因素
4.3 导向向量失配对波束性能的影响
4.4 协方差矩阵失配对波束性能的影响
4.4.1 样本协方差矩阵求逆波束形成
4.4.2 样本协方差矩阵求逆法波束性能
4.5 超增益波束形成器的稳健性
4.6 本章小结
第5章 稳健波束设计

聚焦空间维度：现代通信与感知中的阵列信号处理 在信息爆炸的时代，我们无时无刻不被海量的数据和信号所包围。从我们手中的智能手机到庞大的卫星通信网络，再到精密的雷达和声纳系统，背后都离不开一项核心技术——阵列信号处理。它如同一个“听觉”和“视觉”的集合体，通过整合多个传感器（如天线、麦克风、水听器等）的信号，能够从复杂的环境中提取出有用的信息，并对其进行精细的操控。 阵列信号处理的核心理念：空间滤波与信息增强 与单传感器接收信号的方式不同，阵列信号处理的魅力在于利用了“空间”这一维度。当一个信号源发出的波在空间中传播时，它会以不同的相位和幅度到达阵列中不同位置的传感器。阵列信号处理正是巧妙地利用这些空间差异，通过对各个传感器信号进行加权和组合，形成一种“空间滤波器”。这种滤波器可以“聚焦”于特定方向上的信号，同时抑制来自其他方向的干扰和噪声，从而极大地提升了信号的信噪比和提取信息的准确性。 想象一下，在一个嘈杂的派对上，你想要与坐在对面的朋友交谈。你的耳朵（传感器）能够接收到所有人的声音（信号），但其中大部分是背景噪音（干扰）。如果你的耳朵能像一个定向麦克风一样，只“听到”你朋友的声音，而忽略其他人的谈话，那交流就会轻松许多。阵列信号处理正是实现了这种“方向性”的操控。 核心任务与关键技术 阵列信号处理的应用范围极其广泛，其核心任务主要围绕以下几个方面展开： 1. 方向 of Arrival (DOA) 估计： 这是阵列信号处理中最基本也最关键的任务之一。它旨在确定一个或多个信号源在空间中的来向。例如，雷达系统需要知道目标的方位角和俯仰角，才能精确地锁定和跟踪目标；声纳系统需要知道水下目标的声音来源方向，以便进行定位和识别。DOA估计的精度直接影响到后续的信号处理和目标识别效果。 2. 波束形成 (Beamforming)： 波束形成是利用阵列的“空间滤波”能力，形成一个指向特定方向的“虚拟天线”或“虚拟听筒”。它可以增强目标信号，同时抑制干扰。在无线通信中，波束形成可以提高基站对用户信号的接收强度，减少对其他用户的干扰，从而提高系统容量和频谱利用率。在雷达系统中，波束形成可以实现对特定区域的扫描和探测。 3. 干扰抑制 (Interference Suppression)： 在实际环境中，信号往往会受到各种干扰源的影响，如其他通信信号、电子设备产生的噪声等。阵列信号处理可以通过设计合适的波束形成算法，将干扰信号的能量“旁瓣”或“零陷”指向干扰源的方向，从而有效地抑制干扰。 4. 信号分离 (Signal Separation)： 当存在多个信号源同时传播时，仅凭单个传感器难以将其区分开来。利用阵列的多个传感器，可以通过分析信号在空间上的差异，实现对不同信号源的有效分离。这在通信领域，例如多用户 MIMO 系统中，可以实现用户信号的区分；在音频处理领域，可以实现人声与背景音乐的分离。 5. 目标跟踪 (Target Tracking)： 在雷达、声纳和光学遥感等应用中，需要对运动目标进行持续的跟踪。阵列信号处理技术结合DOA估计、波束形成和滤波理论，可以实现对目标的精确跟踪，预测其运动轨迹。 关键技术领域概览 为了实现上述核心任务，阵列信号处理领域发展出了丰富多样的技术和算法： 经典波束形成算法： 如延迟-加和 (Delay-and-Sum, DAS) 波束形成，是最直观的一种方法，通过对传感器信号进行适当的时延和加权来聚焦特定方向。虽然简单易懂，但在复杂环境下性能可能受限。 自适应波束形成算法： 与经典波束形成不同，自适应波束形成能够根据实时信号和干扰情况自动调整权值，以达到最优的性能。常见的算法包括最小方差无失真响应 (Minimum Variance Distortionless Response, MVDR)、广义旁瓣消除器 (Generalized Sidelobe Canceller, GSC) 等。这些算法在处理复杂电磁环境时表现出色。 DOA估计算法： 子空间DOA估计算法： 如多重信号分类 (Multiple Signal Classification, MUSIC) 和旋转不变子空间法 (Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique, ESPRIT)，利用信号子空间与噪声子空间的正交性来估计DOA，具有较高的精度，尤其是在低信噪比和近距离信号的情况下。 基于机器学习的DOA估计： 近年来，随着机器学习技术的发展，利用深度学习等方法进行DOA估计也取得了显著进展，能够处理更复杂的场景和非线性关系。 阵列流形模型： 阵列流形描述了信号在空间中传播到达阵列各个传感器时的相位和幅度关系，是许多阵列信号处理算法的基础。准确的阵列流形模型对于算法的性能至关重要。 传感器校准与误差补偿： 实际阵列中，传感器可能存在位置误差、幅度误差和相位误差，这些都会影响算法的性能。因此，传感器校准和误差补偿是保证阵列信号处理系统稳定运行的重要环节。 应用前景广阔，驱动前沿发展 阵列信号处理技术不仅仅存在于理论研究之中，更是在我们生活的方方面面发挥着不可替代的作用： 通信系统： 在5G/6G通信中，大规模 MIMO (Massive MIMO) 技术的核心就是利用大规模天线阵列进行波束形成，极大地提升了频谱效率和网络容量。此外，智能手机中的多麦克风降噪和回声消除也离不开阵列信号处理。 雷达系统： 相控阵雷达能够快速扫描大范围区域，实现目标探测、跟踪和识别。电子战中的信号侦测和干扰也依赖于先进的阵列信号处理技术。 声纳与水下通信： 用于探测潜艇、水雷，以及进行水下通信和目标定位。 音频与语音处理： 智能音箱中的远场语音识别、会议系统中的声源定位和降噪，以及医学影像中的超声成像都应用了阵列信号处理。 导航与定位： GNSS (全球导航卫星系统) 接收机利用多天线技术来提高抗干扰能力和定位精度。 天文学：射电望远镜阵列通过联合观测，能够获得更高分辨率的天文图像。 随着科技的不断进步，阵列信号处理领域的研究仍在不断深入，新的算法和技术层出不穷。例如，如何处理超大规模阵列、如何应对极端复杂的电磁环境、如何与人工智能更深层次地融合，都是当前研究的热点。同时，对于非均匀阵列、宽带信号处理、分布式阵列等方面的研究，也为阵列信号处理的应用开辟了新的可能性。 总而言之，阵列信号处理作为一门集数学、物理、工程于一体的交叉学科，其重要性不言而喻。它赋予了我们“洞察”和“操控”空间信息的能力，为现代通信、感知和智能化系统的发展提供了强大的支撑。理解和掌握阵列信号处理的核心原理与方法，对于深入理解现代科技的运作机制，以及推动未来技术的发展，都具有极其重要的意义。

评分☆☆☆☆☆

我花了大概两个月的时间，配合着其他一些入门级的资料一起研读了这本书的上部。我必须承认，一开始的几章确实需要投入大量的精力去消化，特别是关于阵列流形几何特性的讨论，非常抽象。然而，正是这种“啃硬骨头”的过程，让我对整个信号处理的底层逻辑有了更深刻的认识。这本书的独特之处在于，它并未将“优化”视为一个孤立的数学工具，而是将其内化成了解决阵列信号处理问题的核心思想。作者反复强调了“问题的转化”——如何将一个物理目标（比如抑制干扰、提高增益）高效地转化为一个可求解的数学优化问题。书中提供的那些针对特定应用场景（如MIMO、大规模MIMO）的优化框架范例，展现了极高的实用价值。它不仅告诉我们“怎么做”，更重要的是解释了“为什么要用这种方法”，这种对“为什么”的深入探究，是区分优秀教材和普通参考书的关键所在。它培养的不是一个公式的执行者，而是一个能构建新算法的工程师。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期从事电磁兼容性研究的人员，我发现这本书对“空间认知”的构建非常有帮助，这远超出了传统通信信号处理的范畴。书中对波束的“形状”和“指向性”的描述，不再仅仅停留在方向图的二维图像上，而是深入到了高维空间中的可行域分析。这种几何直觉的培养，对于我们处理复杂电磁环境下的信号隔离和干扰源定位至关重要。书中对“鲁棒性”的讨论尤其精彩，它详细分析了当阵元误差、相位不一致性出现时，不同优化算法（如L1范数最小化与L2范数最小化）的性能衰减曲线差异。这种对不确定性建模的严谨态度，让这本书具有了更强的跨学科应用潜力。我甚至开始思考，书中所建立的优化框架是否可以迁移到我们声学阵列处理中去，因为底层数学模型具有惊人的相似性。这是一本值得反复阅读、每次都能有新收获的重量级著作，其价值将随着我的经验积累而不断提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和排版也值得称赞，虽然内容本身非常硬核，但拿在手里阅读的体验却出奇地好。作为一本精装书，纸张的质量和印刷的清晰度都达到了专业级别的要求。在阅读那些涉及大量矩阵运算和矢量分析的部分时，符号的区分度非常高，即便是在阅读一些复杂的向量求导过程，也不会因为模糊的印刷而产生误判，这对于需要反复核对公式细节的读者来说，是一个巨大的便利。另外，章节之间的逻辑衔接处理得极其自然，不像有些专业书籍那样，感觉每章都是孤立的知识点堆砌。作者似乎一直在用一条清晰的线索牵引着读者，从基础的阵元选择到复杂的自适应波束形成，每一步的提升都是有理有据的。这种流畅的阅读体验，极大地降低了学习高深理论的心理门槛。我甚至愿意在没有特定查阅需求的时候，也把它放在手边翻阅，就像在欣赏一部结构严谨的学术“作品”，而不是单纯的工具书。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我们这些在无线通信领域摸爬滚打的人准备的“救命稻草”！我刚开始接触阵列信号处理那会儿，感觉就像是掉进了一个迷宫，各种波束形成算法看得我头晕眼花，特别是涉及到优化理论的那部分，抽象得让人想逃跑。这本书的厉害之处就在于，它没有一开始就堆砌那些让人望而生畏的数学公式，而是循序渐进地构建了一个清晰的知识框架。作者似乎深谙我们这些实操人员的痛点，总能在关键时刻用一种非常直观的方式把复杂的概念点破。比如，对于传统空域滤波的局限性分析，写得深入浅出，让我一下子明白了为什么非凸优化在实际应用中如此重要。读完前几章，我感觉自己像是被一个经验丰富的老教授手把手地领进了门，不再是那种死记硬背公式的状态，而是真正开始理解背后的物理意义和数学逻辑。尤其对那些涉及约束条件的构建和目标函数的选择，书中都有非常详尽的案例分析，这对于我后续进行算法改进和实际系统设计，提供了极大的启发和信心。这绝对不是那种只会搬运教科书内容的平庸之作，它的价值在于提供了一种“思考”阵列信号处理问题的全新视角。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的深度和广度都超出了我的预期，特别是它对先进优化技术的融合，简直是教科书级别的示范。我之前在做雷达信号处理的项目时，最头疼的就是如何在高噪声环境下，既要保持高分辨率，又要兼顾计算的实时性。市面上很多书籍要么只谈理论深度，对实际的计算复杂度和收敛性讨论不足；要么就是过于侧重工程实现，基础理论又讲得太浅。这本书却做到了完美的平衡。它对拉格朗日乘子法、卡尔曼滤波的变体，以及近端梯度法等高级优化工具在波束赋形中的应用，进行了详尽的数学推导和性能对比。我特别喜欢其中关于“次梯度优化”那章节的论述，作者并没有停留在简单的算法描述，而是深入分析了不同次梯度选择策略对波束性能的影响，这一点对于追求极致性能的研发人员来说，简直是无价之宝。读完这一部分，我立刻回去审视了我手头的代码，发现了很多之前忽略的性能瓶颈点，并据此优化了一套混合优化策略，效果立竿见影，计算量明显下降，但主瓣宽度几乎没有损失。这说明作者不仅是理论大家，对工程落地也有深刻的理解。