优化阵列信号处理(下模态处理与方位估计)(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
• 下模态处理
• 方位估计
• 自适应滤波
• 谱估计
• 优化算法
• 雷达信号处理
• 声呐信号处理
• 无线通信

店铺： 火把图书专营店

出版社： 科学

ISBN：9787030433718

商品编码：29707405679

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(下模态处理与方位估计)(精)
• 作者：鄢社锋
• 定价：108
• 出版社：科学
• ISBN号：9787030433718

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：263
• 字数：331千字

内容提要

鄢社锋著的《优化阵列信号处理(下模态处理与 方位估计)(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
**O章 圆环阵阵列处理
10.1 引言
10.2 连续圆环阵
10.2.1 均匀加权连续圆环阵
10.2.2 圆环阵常规波束形成
10.2.3 相位模式激励
10.3 均匀圆环阵
10.4 本章小结
**1章 圆环阵模态波束形成
l1.1 引言
11.2 连续圆环阵与圆模态
11.2.1 圆模态
11.2.2 圆环相位模式波束
11.2.3 时延求和波束形成
1l.3 均匀圆环阵
11.3.1 均匀圆环阵数学模型
11.3.2 圆谐波域波束形成
11.3.3 圆谐波域指标表述
11.4 圆谐波域波束形成器设计
11.4.1 相位模式波束设计
11.4.2 时延求和波束设计
11.4.3 圆谐波域MvDR波束形成器
11.4.4 *大指向性波束形成器
11.4.5 平面各向**噪声场中MvDR波束形成器
11.4.6 *大白噪声增益波束形成器
11.4.7 多约束波束形成器
11.5 对称圆谐波波束形成器
11.5.1 加权向量设计
11.5.2 波束形成结构
11.6 圆谐波域宽带波束形成
11.6.1 频域宽带圆谐波域波束形成
11.6.2 时域宽带圆谐波域波束形成
11.7 本章小结
**2章 球面阵模态波束形成
12.1 引言
12.2 连续球面阵与球模态
12.2.1 球模态
12.2.2 球面相位模式波束
12.2 13时延求和波束形成
12.3 球面阵
12.3.1 球谐波域波束形成
12.3.2 球谐波域指标表述
12.4 球谐波域波束形成器设计
12.4.1 多约束优化波束设计
12.4.2 球谐波域MvDR波束形成器
12.4.3 *大指向性波束形成器
12.4.4 *大白噪声增益波束形成器
12.4.5 稳健高增益波束形成器
12.5 旋转对称球谐波波束形成器

《阵列信号处理：理论、算法与应用》 内容梗概 本书聚焦于阵列信号处理的核心理论、关键算法及其在不同领域的广泛应用。全书共分为七个章节，层层递进，力求为读者构建一个系统、深入的理解框架。 第一章 绪论：阵列信号处理的基石 本章旨在为读者建立对阵列信号处理的基本认识。首先，我们将追溯阵列信号处理的历史发展脉络，介绍其在雷达、声纳、通信、医学成像等领域的重要地位和作用。随后，重点阐述阵列信号处理的基本概念，包括传感器阵列的构成、信号传播模型、噪声模型以及关键性能指标，如分辨率、增益、信噪比等。我们将从麦克斯韦方程组出发，推导电磁波在自由空间中的传播规律，并引入阵列模型，解释为何使用多个传感器能够获得比单个传感器更丰富的信息。本章还将初步介绍阵列流形的概念，这是后续许多高级算法的基础。最后，我们将概览本书的整体结构和各章节的主要内容，为读者指明学习路径。 第二章 阵列模型与基本性质 本章深入探讨阵列信号处理的数学模型及其基本性质。我们将详细介绍各种常见的传感器阵列构型，如均匀线阵（ULA）、均匀圆阵（UCA）、L型阵、任意阵列等，并推导其对应的阵列流形向量。对于每个阵列构型，我们将分析其在不同方向上的响应特性，以及阵列流形如何表征阵列对不同方向信号的感知能力。此外，本章还将引入阵列协方差矩阵的概念，解释其如何反映阵列接收到的信号的统计特性，并探讨阵列协方差矩阵的结构特性，如Toeplitz结构、Hermitian对称性等，这些性质对于后续算法的设计至关重要。我们还将讨论阵列的孔径、等效孔径等概念，以及它们如何影响阵列的分辨能力。 第三章 经典波束形成技术 本章将系统介绍阵列信号处理中最基础也最核心的经典波束形成技术。我们将从最简单的“延迟-并”波束形成器讲起，深入分析其工作原理、优点与局限性。随后，我们将重点介绍维纳波束形成器，详细推导其最优权值，并分析其在噪声背景下最大化输出信噪比的原理。接着，我们将探讨自适应波束形成技术，特别是最小均方误差（LMMSE）准则下的自适应波束形成器，分析其如何根据实时接收到的信号信息动态调整权值，以抑制干扰并增强目标信号。本章还将介绍一些基于经典波束形成器的改进算法，如广义旁瓣消除器（GSC）等，并分析这些算法在实际应用中的性能表现。 第四章 参数估计：方位和到达角（DOA）估计 本章聚焦于阵列信号处理中最关键的任务之一——目标到达角（Direction of Arrival, DOA）估计。我们将首先介绍传统的光谱估计算法，如基于傅里叶变换的方法，并分析其分辨率和精度限制。随后，我们将深入探讨现代高分辨DOA估计算法。详细介绍子空间分解类算法，包括MUltiple SIgnal Classification (MUSIC) 和Point Estimation of the Signal Parameters via Rotational Invariance Technique (ESPRIT) 等经典算法。我们将清晰地阐述这些算法的数学原理，推导其核心步骤，并分析其在不同信号模型下的性能表现，例如子空间划分、特征值分解、协方差矩阵重构等。此外，本章还将介绍基于最大似然（ML）和最大后验（MAP）的参数估计方法，以及它们在DOA估计中的应用，并讨论这些方法的优缺点。 第五章 阵列信号处理的应用：雷达与声纳系统 本章将阵列信号处理的理论与实际应用紧密结合，以雷达和声纳系统为例进行深入剖析。在雷达系统中，我们将探讨多输入多输出（MIMO）雷达的阵列设计及其性能优势，包括提高角度分辨率、降低模糊度、增强目标检测能力等。我们将分析MIMO雷达的波束形成技术、DOA估计以及目标跟踪等关键算法。在声纳系统中，我们将重点介绍水下目标探测、识别和跟踪的阵列信号处理方法。详细阐述被动声纳阵列的信号模型，讨论如何利用阵列信息来估计目标的方位、距离和运动状态。本章还将介绍阵列信号处理在电子战、通信导航等领域的重要应用，并展示相关典型案例。 第六章 阵列信号处理的进阶算法与技术 本章将进一步探索阵列信号处理领域更前沿、更复杂的算法和技术。我们将深入研究稀疏阵列信号处理，分析稀疏阵列的优势（如减少传感器数量、降低复杂度）及其在DOA估计中的挑战，并介绍相应的稀疏重构算法（如L1范数最小化、压缩感知等）。此外，我们将探讨联合DOA和距离估计（2D DOA/Range Estimation）问题，以及如何通过联合处理时空域信息来实现这一目标。本章还将介绍机器学习与阵列信号处理的结合，例如利用深度学习方法进行目标检测、分类和DOA估计，分析其潜力和局限性。最后，我们将讨论阵列信号处理在某些特定场景下的挑战，如杂波抑制、多径效应处理、低信噪比信号检测等，并介绍相应的应对策略。 第七章 实验仿真与开源工具 本章旨在提供实践操作指导，帮助读者将理论知识转化为实际技能。我们将介绍常用的阵列信号处理仿真工具和平台，如MATLAB及其相关的信号处理工具箱，Python的NumPy、SciPy、Scikit-learn等库。我们将提供一系列基于这些工具的仿真实验，涵盖从基本的波束形成到复杂的DOA估计算法的实现。实验将包括生成仿真数据、实现经典和现代算法、评估算法性能（如分辨率、精度、鲁棒性），以及对比不同算法的优劣。此外，本章还将介绍一些开源的阵列信号处理库和数据集，鼓励读者在实际项目中应用所学知识，进一步提升自己的工程实践能力。通过这些仿真和实践，读者将能够更深刻地理解阵列信号处理的理论精髓，并能够独立设计和实现相关的信号处理系统。

评分☆☆☆☆☆

刚翻开这本书，就被那种直击灵魂深处的严谨和深度给“镇”住了。它不是那种轻松的读物，更像是通往更高阶信号处理殿堂的一把精巧钥匙。作者对理论的把握简直到了出神入化的地步，每一个公式的推导都像是艺术品一样，逻辑清晰到让人忍不住拍案叫绝。特别是关于某些经典算法的演进和改进，书中给出了非常独到的见解，很多我自学时感觉模糊不清的地方，在作者的笔下一下子变得豁然开朗。这简直就是为那些渴望从“会用”到“精通”的工程师和研究人员量身定做的宝典。读完第一部分，感觉自己的知识体系被彻底重塑了，对信号在复杂环境中的行为有了全新的、更深刻的理解。这本书的价值在于，它不仅告诉你“是什么”，更深入地解释了“为什么会这样”，以及“如何才能做得更好”。绝对是案头必备的参考书，可以反复研读其中的精妙之处。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实战指导意义简直超乎想象，它完美地平衡了理论的深度和工程实践的可操作性。市面上很多书籍要么理论过于抽象，读完后不知如何落地；要么过于偏向工程实现，忽略了底层原理的支撑。但这一本不同，它在阐述复杂算法时，总能巧妙地结合实际应用场景进行剖析，比如在处理真实世界中遇到的噪声和多径效应时，作者提供的解决方案和权衡考量非常到位。我特别欣赏其中关于系统建模和仿真验证的部分，提供了不少可以立即上手借鉴的思路和技巧，对于我们目前正在进行的某个特定场景下的目标定位项目，这本书简直是雪中送炭。它教会我的不是简单的套用公式，而是如何根据具体环境去“设计”一个最优的处理流程，这才是真正有价值的知识积累。

评分☆☆☆☆☆

从排版和结构上看，这本书也体现了极高的专业素养。每一章节的过渡都非常自然，仿佛有一条无形的线索贯穿着整个知识体系，引导着读者的思维层层递进。作者在讲解高难度概念时，善于使用类比和图示来辅助理解，使得那些原本枯燥的数学描述变得生动起来。虽然内容本身具有一定的难度，但其清晰的逻辑编排大大降低了学习曲线。我个人尤其喜欢作者在章节末尾设置的“思考与拓展”部分，这些开放性的问题总是能激发我进一步去探索和验证，而不是满足于书本上的既有结论。这本书的价值不在于读完一遍就束之高阁，而在于它能成为一个持续的思维伙伴，在你后续研究和工作中不断为你提供新的视角和解决问题的思路。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的阅读体验是一次对心智的“高强度拉练”。它要求读者必须具备扎实的数学基础和一定的信号处理背景，否则很容易在深层次的推导中迷失方向。但这恰恰是它精英化的体现。作者没有为了迎合初学者而稀释内容的密度，而是坚持了高标准的学术要求。每一次攻克书中的一个难题，都伴随着巨大的成就感。它不仅是知识的传递，更是一种思维习惯的培养——教会你如何像顶尖专家那样去审视和分解复杂问题。我发现，自从开始系统学习这本书后，我对其他领域（比如机器学习中的某些优化问题）的理解似乎也间接受到了启发，这说明其核心思想的普适性极强。它像是一块磨刀石，把我的专业思维打磨得更加锋利。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的是其前瞻性和对前沿技术的整合能力。它并没有停留在对经典理论的复述上，而是深入探讨了当前领域内尚未完全成熟但极具潜力的方向。作者对未来信号处理技术发展趋势的判断非常精准，并且在书中穿插了许多结合了最新研究成果的讨论，这使得这本书的“保质期”非常长。对于希望走在行业前沿的研究人员来说，这本书提供的不仅仅是当前的工具箱，更是未来的路线图。它鼓励读者跳出固有的思维框架，去思考如何用更高效、更鲁棒的方式解决未来的挑战。读完之后，我感觉自己对未来几年的研究方向都有了更清晰的规划，这远超了一本技术专著的范畴，更像是一次高屋建瓴的行业战略指导。