優化陣列信號處理(上波束優化理論與方法)(精) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鄢社鋒 編

圖書標籤:

• 信號處理
• 陣列信號處理
• 波束形成
• 優化算法
• 無綫通信
• 雷達
• 自適應濾波
• 智能天綫
• 優化理論
• 現代信號處理

店鋪： 土星圖書專營店

齣版社： 科學

ISBN：9787030439642

商品編碼：29707388711

開本：16

齣版時間：2018-03-01

基本信息

• 商品名稱：優化陣列信號處理(上波束優化理論與方法)(精)
• 作者：鄢社鋒
• 定價：128
• 齣版社：科學
• ISBN號：9787030439642

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2018-03-01
• 印刷時間：2018-03-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：16開
• 包裝：精裝
• 頁數：320
• 字數：403韆字

內容提要

鄢社鋒著的《優化陣列信號處理(上波束優化理 論與方法)(精)》係統地介紹傳感器陣列優化信號處 理理論、方法及其應用。全書共14章，分為上、下兩 冊，上冊主要討論波束設計的問題，介紹陣列信號處 理基本概念與模型、窄帶陣列信號處理，以及寬帶陣 列信號處理的理論與方法；下冊主要討論模態陣列處 理與方位估計的問題，介紹聲學陣列模態處理理論與 方法，以及目標方位譜估計理論與方法。書中融入瞭 作者近二十年來從事陣列信號處理方麵科研工作的實 際經驗，納入瞭作者在**外重要刊物發錶的數十篇 論文，同時采納瞭少量散見於各種文獻中的部分相關 內容。
     本書可作為聲呐、雷達、麥剋風陣列、無綫通信 等陣列信號處理相關專業的本科生、研究生和教師的 參考書，也可供相關專業科學研究與工程技術人員參 考。
    

目錄

前言
第1章 緒論
1.1 陣列信號處理應用範圍
1.2 研究曆史與現狀
1.2.1 陣增益與穩健性
1.2.2 波束圖優化設計
1.2.3 恒定主瓣響應波束設計
1.2.4 波束形成器的實現
1.2.5 模態陣列信號處理
1.2.6 目標方位估計
1.2.7 二階錐規劃求解方法
1.3 本書的結構
第2章 陣列信號處理數學模型
2.1 引言
2.2 數學模型
2.2.1 基陣
2.2.2 信號模型
2.2.3 噪聲場模型
2.2.4 基陣接收數據模型
2.2.5 快拍數據模型
2.3 波束形成
2.3.1 波束形成錶達形式
2.3.2 窄帶波束形成
2.3.3 窄帶波束形成器的性能參數
2.3.4 波束掃描方位譜
2.4 常見的波束形成器
2.4.1 常規波束形成器
2.4.2 *佳波束形成器
2.5 本章小結
第3章 規則陣波束設計
3.1 引言
3.2 綫陣
3.2.1 連續綫陣
3.2.2 均勻綫列陣
3.2.3 二元陣
3.2.4 均勻綫列陣窗函數加權
3.3 矩形陣
3.3.1 波束圖乘積定理
3.3.2 均勻矩形陣
3.4 本章小結
第4章 波束穩健性分析
4.1 引言
4.2 *佳波束形成器穩健性影響因素
4.3 導嚮嚮量失配對波束性能的影響
4.4 協方差矩陣失配對波束性能的影響
4.4.1 樣本協方差矩陣求逆波束形成
4.4.2 樣本協方差矩陣求逆法波束性能
4.5 超增益波束形成器的穩健性
4.6 本章小結
第5章 穩健波束設計

聚焦空間維度：現代通信與感知中的陣列信號處理 在信息爆炸的時代，我們無時無刻不被海量的數據和信號所包圍。從我們手中的智能手機到龐大的衛星通信網絡，再到精密的雷達和聲納係統，背後都離不開一項核心技術——陣列信號處理。它如同一個“聽覺”和“視覺”的集閤體，通過整閤多個傳感器（如天綫、麥剋風、水聽器等）的信號，能夠從復雜的環境中提取齣有用的信息，並對其進行精細的操控。 陣列信號處理的核心理念：空間濾波與信息增強 與單傳感器接收信號的方式不同，陣列信號處理的魅力在於利用瞭“空間”這一維度。當一個信號源發齣的波在空間中傳播時，它會以不同的相位和幅度到達陣列中不同位置的傳感器。陣列信號處理正是巧妙地利用這些空間差異，通過對各個傳感器信號進行加權和組閤，形成一種“空間濾波器”。這種濾波器可以“聚焦”於特定方嚮上的信號，同時抑製來自其他方嚮的乾擾和噪聲，從而極大地提升瞭信號的信噪比和提取信息的準確性。 想象一下，在一個嘈雜的派對上，你想要與坐在對麵的朋友交談。你的耳朵（傳感器）能夠接收到所有人的聲音（信號），但其中大部分是背景噪音（乾擾）。如果你的耳朵能像一個定嚮麥剋風一樣，隻“聽到”你朋友的聲音，而忽略其他人的談話，那交流就會輕鬆許多。陣列信號處理正是實現瞭這種“方嚮性”的操控。 核心任務與關鍵技術 陣列信號處理的應用範圍極其廣泛，其核心任務主要圍繞以下幾個方麵展開： 1. 方嚮 of Arrival (DOA) 估計： 這是陣列信號處理中最基本也最關鍵的任務之一。它旨在確定一個或多個信號源在空間中的來嚮。例如，雷達係統需要知道目標的方位角和俯仰角，纔能精確地鎖定和跟蹤目標；聲納係統需要知道水下目標的聲音來源方嚮，以便進行定位和識彆。DOA估計的精度直接影響到後續的信號處理和目標識彆效果。 2. 波束形成 (Beamforming)： 波束形成是利用陣列的“空間濾波”能力，形成一個指嚮特定方嚮的“虛擬天綫”或“虛擬聽筒”。它可以增強目標信號，同時抑製乾擾。在無綫通信中，波束形成可以提高基站對用戶信號的接收強度，減少對其他用戶的乾擾，從而提高係統容量和頻譜利用率。在雷達係統中，波束形成可以實現對特定區域的掃描和探測。 3. 乾擾抑製 (Interference Suppression)： 在實際環境中，信號往往會受到各種乾擾源的影響，如其他通信信號、電子設備産生的噪聲等。陣列信號處理可以通過設計閤適的波束形成算法，將乾擾信號的能量“旁瓣”或“零陷”指嚮乾擾源的方嚮，從而有效地抑製乾擾。 4. 信號分離 (Signal Separation)： 當存在多個信號源同時傳播時，僅憑單個傳感器難以將其區分開來。利用陣列的多個傳感器，可以通過分析信號在空間上的差異，實現對不同信號源的有效分離。這在通信領域，例如多用戶 MIMO 係統中，可以實現用戶信號的區分；在音頻處理領域，可以實現人聲與背景音樂的分離。 5. 目標跟蹤 (Target Tracking)： 在雷達、聲納和光學遙感等應用中，需要對運動目標進行持續的跟蹤。陣列信號處理技術結閤DOA估計、波束形成和濾波理論，可以實現對目標的精確跟蹤，預測其運動軌跡。 關鍵技術領域概覽 為瞭實現上述核心任務，陣列信號處理領域發展齣瞭豐富多樣的技術和算法： 經典波束形成算法： 如延遲-加和 (Delay-and-Sum, DAS) 波束形成，是最直觀的一種方法，通過對傳感器信號進行適當的時延和加權來聚焦特定方嚮。雖然簡單易懂，但在復雜環境下性能可能受限。 自適應波束形成算法： 與經典波束形成不同，自適應波束形成能夠根據實時信號和乾擾情況自動調整權值，以達到最優的性能。常見的算法包括最小方差無失真響應 (Minimum Variance Distortionless Response, MVDR)、廣義旁瓣消除器 (Generalized Sidelobe Canceller, GSC) 等。這些算法在處理復雜電磁環境時錶現齣色。 DOA估計算法： 子空間DOA估計算法： 如多重信號分類 (Multiple Signal Classification, MUSIC) 和鏇轉不變子空間法 (Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique, ESPRIT)，利用信號子空間與噪聲子空間的正交性來估計DOA，具有較高的精度，尤其是在低信噪比和近距離信號的情況下。 基於機器學習的DOA估計： 近年來，隨著機器學習技術的發展，利用深度學習等方法進行DOA估計也取得瞭顯著進展，能夠處理更復雜的場景和非綫性關係。 陣列流形模型： 陣列流形描述瞭信號在空間中傳播到達陣列各個傳感器時的相位和幅度關係，是許多陣列信號處理算法的基礎。準確的陣列流形模型對於算法的性能至關重要。 傳感器校準與誤差補償： 實際陣列中，傳感器可能存在位置誤差、幅度誤差和相位誤差，這些都會影響算法的性能。因此，傳感器校準和誤差補償是保證陣列信號處理係統穩定運行的重要環節。 應用前景廣闊，驅動前沿發展 陣列信號處理技術不僅僅存在於理論研究之中，更是在我們生活的方方麵麵發揮著不可替代的作用： 通信係統： 在5G/6G通信中，大規模 MIMO (Massive MIMO) 技術的核心就是利用大規模天綫陣列進行波束形成，極大地提升瞭頻譜效率和網絡容量。此外，智能手機中的多麥剋風降噪和迴聲消除也離不開陣列信號處理。 雷達係統： 相控陣雷達能夠快速掃描大範圍區域，實現目標探測、跟蹤和識彆。電子戰中的信號偵測和乾擾也依賴於先進的陣列信號處理技術。 聲納與水下通信： 用於探測潛艇、水雷，以及進行水下通信和目標定位。 音頻與語音處理： 智能音箱中的遠場語音識彆、會議係統中的聲源定位和降噪，以及醫學影像中的超聲成像都應用瞭陣列信號處理。 導航與定位： GNSS (全球導航衛星係統) 接收機利用多天綫技術來提高抗乾擾能力和定位精度。 天文學：射電望遠鏡陣列通過聯閤觀測，能夠獲得更高分辨率的天文圖像。 隨著科技的不斷進步，陣列信號處理領域的研究仍在不斷深入，新的算法和技術層齣不窮。例如，如何處理超大規模陣列、如何應對極端復雜的電磁環境、如何與人工智能更深層次地融閤，都是當前研究的熱點。同時，對於非均勻陣列、寬帶信號處理、分布式陣列等方麵的研究，也為陣列信號處理的應用開闢瞭新的可能性。 總而言之，陣列信號處理作為一門集數學、物理、工程於一體的交叉學科，其重要性不言而喻。它賦予瞭我們“洞察”和“操控”空間信息的能力，為現代通信、感知和智能化係統的發展提供瞭強大的支撐。理解和掌握陣列信號處理的核心原理與方法，對於深入理解現代科技的運作機製，以及推動未來技術的發展，都具有極其重要的意義。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和排版也值得稱贊，雖然內容本身非常硬核，但拿在手裏閱讀的體驗卻齣奇地好。作為一本精裝書，紙張的質量和印刷的清晰度都達到瞭專業級彆的要求。在閱讀那些涉及大量矩陣運算和矢量分析的部分時，符號的區分度非常高，即便是在閱讀一些復雜的嚮量求導過程，也不會因為模糊的印刷而産生誤判，這對於需要反復核對公式細節的讀者來說，是一個巨大的便利。另外，章節之間的邏輯銜接處理得極其自然，不像有些專業書籍那樣，感覺每章都是孤立的知識點堆砌。作者似乎一直在用一條清晰的綫索牽引著讀者，從基礎的陣元選擇到復雜的自適應波束形成，每一步的提升都是有理有據的。這種流暢的閱讀體驗，極大地降低瞭學習高深理論的心理門檻。我甚至願意在沒有特定查閱需求的時候，也把它放在手邊翻閱，就像在欣賞一部結構嚴謹的學術“作品”，而不是單純的工具書。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的深度和廣度都超齣瞭我的預期，特彆是它對先進優化技術的融閤，簡直是教科書級彆的示範。我之前在做雷達信號處理的項目時，最頭疼的就是如何在高噪聲環境下，既要保持高分辨率，又要兼顧計算的實時性。市麵上很多書籍要麼隻談理論深度，對實際的計算復雜度和收斂性討論不足；要麼就是過於側重工程實現，基礎理論又講得太淺。這本書卻做到瞭完美的平衡。它對拉格朗日乘子法、卡爾曼濾波的變體，以及近端梯度法等高級優化工具在波束賦形中的應用，進行瞭詳盡的數學推導和性能對比。我特彆喜歡其中關於“次梯度優化”那章節的論述，作者並沒有停留在簡單的算法描述，而是深入分析瞭不同次梯度選擇策略對波束性能的影響，這一點對於追求極緻性能的研發人員來說，簡直是無價之寶。讀完這一部分，我立刻迴去審視瞭我手頭的代碼，發現瞭很多之前忽略的性能瓶頸點，並據此優化瞭一套混閤優化策略，效果立竿見影，計算量明顯下降，但主瓣寬度幾乎沒有損失。這說明作者不僅是理論大傢，對工程落地也有深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭大概兩個月的時間，配閤著其他一些入門級的資料一起研讀瞭這本書的上部。我必須承認，一開始的幾章確實需要投入大量的精力去消化，特彆是關於陣列流形幾何特性的討論，非常抽象。然而，正是這種“啃硬骨頭”的過程，讓我對整個信號處理的底層邏輯有瞭更深刻的認識。這本書的獨特之處在於，它並未將“優化”視為一個孤立的數學工具，而是將其內化成瞭解決陣列信號處理問題的核心思想。作者反復強調瞭“問題的轉化”——如何將一個物理目標（比如抑製乾擾、提高增益）高效地轉化為一個可求解的數學優化問題。書中提供的那些針對特定應用場景（如MIMO、大規模MIMO）的優化框架範例，展現瞭極高的實用價值。它不僅告訴我們“怎麼做”，更重要的是解釋瞭“為什麼要用這種方法”，這種對“為什麼”的深入探究，是區分優秀教材和普通參考書的關鍵所在。它培養的不是一個公式的執行者，而是一個能構建新算法的工程師。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期從事電磁兼容性研究的人員，我發現這本書對“空間認知”的構建非常有幫助，這遠超齣瞭傳統通信信號處理的範疇。書中對波束的“形狀”和“指嚮性”的描述，不再僅僅停留在方嚮圖的二維圖像上，而是深入到瞭高維空間中的可行域分析。這種幾何直覺的培養，對於我們處理復雜電磁環境下的信號隔離和乾擾源定位至關重要。書中對“魯棒性”的討論尤其精彩，它詳細分析瞭當陣元誤差、相位不一緻性齣現時，不同優化算法（如L1範數最小化與L2範數最小化）的性能衰減麯綫差異。這種對不確定性建模的嚴謹態度，讓這本書具有瞭更強的跨學科應用潛力。我甚至開始思考，書中所建立的優化框架是否可以遷移到我們聲學陣列處理中去，因為底層數學模型具有驚人的相似性。這是一本值得反復閱讀、每次都能有新收獲的重量級著作，其價值將隨著我的經驗積纍而不斷提升。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我們這些在無綫通信領域摸爬滾打的人準備的“救命稻草”！我剛開始接觸陣列信號處理那會兒，感覺就像是掉進瞭一個迷宮，各種波束形成算法看得我頭暈眼花，特彆是涉及到優化理論的那部分，抽象得讓人想逃跑。這本書的厲害之處就在於，它沒有一開始就堆砌那些讓人望而生畏的數學公式，而是循序漸進地構建瞭一個清晰的知識框架。作者似乎深諳我們這些實操人員的痛點，總能在關鍵時刻用一種非常直觀的方式把復雜的概念點破。比如，對於傳統空域濾波的局限性分析，寫得深入淺齣，讓我一下子明白瞭為什麼非凸優化在實際應用中如此重要。讀完前幾章，我感覺自己像是被一個經驗豐富的老教授手把手地領進瞭門，不再是那種死記硬背公式的狀態，而是真正開始理解背後的物理意義和數學邏輯。尤其對那些涉及約束條件的構建和目標函數的選擇，書中都有非常詳盡的案例分析，這對於我後續進行算法改進和實際係統設計，提供瞭極大的啓發和信心。這絕對不是那種隻會搬運教科書內容的平庸之作，它的價值在於提供瞭一種“思考”陣列信號處理問題的全新視角。