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
• 电磁兼容

店铺： 火把图书专营店

出版社： 科学

ISBN：9787030439642

商品编码：29707444934

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

《优化阵列信号处理（上波束优化理论与方法）（精）》图书简介 本书聚焦于阵列信号处理领域中至关重要的“波束优化”这一核心问题，深入剖析其理论基础、关键技术以及广泛的应用前景。全书分为上下两卷，本卷为“上”，主要涵盖波束优化的理论框架、基本算法和初步方法，为读者构建坚实的理论认知和初步的实践能力。 第一章 阵列信号处理基础 本章首先为读者铺设坚实的阵列信号处理基础。我们将从最基本的概念讲起，解释什么是阵列信号处理，它在现代科技中的地位和重要性。 阵列与信号模型： 详细介绍不同类型的阵列结构，例如均匀线性阵列、均匀圆阵、任意形状阵列等，以及它们在空间上的几何分布特点。在此基础上，构建描述阵列接收到的信号模型，包括信号源的特性（如方向、频率、幅度、极化等），以及传播信道的影响（如衰减、多径效应、时延等）。我们将重点讨论信号的数学表示，包括复数信号的引入及其在阵列处理中的优势。 空间采样与方向图： 深入探讨阵列如何实现对空间信号的“采样”，并引入“方向图”这一核心概念。我们将详细解释方向图的定义、类型（如全向、定向、窄波束、宽波束等），以及如何通过阵列的几何结构和阵元权值来控制方向图的形状。方向图是理解和设计波束优化的基石，本章将为此打下坚实基础。 阵列信号处理的基本任务： 介绍阵列信号处理的主要任务，包括信号的接收、估计、检测、滤波、形成等。重点阐述这些任务与波束优化之间的内在联系，例如，如何通过优化方向图来实现对特定方向信号的增强（接收）或抑制（干扰），以及如何利用阵列实现对信号源的方向估计（DOA）。 关键性能指标： 定义和阐述阵列信号处理中的关键性能指标，如波束宽度、主瓣增益、旁瓣电平、零陷深度、分辨率、信噪比（SNR）、干扰噪声比（INR）等。这些指标将贯穿全书，用于衡量波束优化方案的优劣。 第二章 波束优化理论基石 本章将深入探讨波束优化的理论根源，为后续算法的学习提供理论指导。 优化理论概述： 简要回顾经典优化理论，包括目标函数、约束条件、优化变量以及常用的优化方法（如梯度下降法、牛顿法、线性规划、二次规划等）。重点强调这些优化工具如何应用于阵列信号处理的特定场景。 阵列信号处理中的目标函数： 分析在波束优化中常见的几种目标函数。例如，最大化特定方向的信号功率，最小化特定方向的干扰功率，最小化总输出功率（以抑制噪声），最大化信噪比（SNR）或信干噪比（SINR）等。我们将详细推导这些目标函数的数学形式，并分析它们的特点。 约束条件的建模： 讨论在波束优化过程中需要考虑的各种约束条件。这包括阵元权值的幅度和相位限制（实际实现中的限制），以及对方向图形状的约束（如要求主瓣位于特定方向，旁瓣在特定区域被抑制到某个水平以下）。我们将讲解如何将这些实际约束转化为数学表达式。 性能权衡与多目标优化： 强调在实际应用中，往往需要在多个性能指标之间进行权衡。例如，提高分辨率可能导致旁瓣升高，或者抑制特定干扰可能影响其他方向的信号接收。因此，我们将引入多目标优化思想，探讨如何设计折衷的优化策略。 线性与非线性优化： 区分线性优化和非线性优化在波束设计中的应用场景。当目标函数和约束条件都是线性的，可以采用高效的线性规划方法；而当存在非线性关系时，则需要借助更复杂的非线性优化技术。 第三章 经典波束形成算法 本章将介绍几种经典的、具有里程碑意义的波束形成算法，它们是理解现代优化算法的基础。 宽带波束形成： 讨论如何处理宽带信号，即信号频谱覆盖范围较广的情况。宽带信号会引起阵列各阵元接收到的信号存在时延差异，从而导致方向图随频率变化。我们将介绍几种处理宽带信号的经典方法，如延迟-求和（Delay-and-Sum）波束形成及其在宽带情况下的改进。 窄带波束形成： 详细介绍窄带信号的假设下，如何设计最优的波束形成权值。 最优化方向图（Optimum Array Pattern）: 介绍如何根据预设的理想方向图来设计权值，使得实际方向图尽可能接近理想方向图。 最小均方误差（MMSE）波束形成： 讲解如何最小化输出信号的均方误差，以在噪声和干扰存在的情况下获得最优的信号估计。我们将推导MMSE波束形成器的权值表达式。 最大信噪比（Max SNR）波束形成： 介绍如何最大化输出信号的信噪比，这是一种直接优化信噪比的准则。我们将推导Max SNR波束形成器的权值表达式，并分析其与MMSE波束形成的关系。 自适应波束形成（Adaptive Beamforming）的初步介绍： 引入自适应波束形成的概念，即权值可以根据接收到的信号数据自动调整，以应对变化的信号环境（如干扰源位置变化）。我们将初步介绍一些简单的自适应算法，如最小均方（LMS）算法和递归最小二乘（RLS）算法，为后续章节中更复杂的自适应优化方法奠定基础。 零陷（Null Steering）技术： 重点讲解如何在方向图中形成零陷，以抑制特定方向的干扰信号。我们将讨论如何通过调整权值来实现零陷，以及如何在主瓣和零陷之间进行权衡。 第四章 基于优化理论的波束优化方法 本章将深入讲解如何利用优化理论来设计更先进、性能更优越的波束形成器。 约束优化下的波束形成： 基于最小方差失真响应（MVDR）的波束形成： 详细推导MVDR波束形成器的原理和权值计算方法。MVDR旨在最小化输出信号的功率，同时保持特定方向（主瓣方向）的信号增益不变。我们将探讨其与MMSE和Max SNR波束形成之间的联系。 基于固定主瓣增益的约束优化： 介绍如何在保持主瓣增益不变的同时，优化旁瓣电平或最小化输出总功率。这将涉及到多种约束条件的组合，如固定主瓣增益、旁瓣电平上限等。 凸优化在波束形成中的应用： 凸集的性质与波束形成问题： 介绍凸集、凸函数以及凸优化的基本概念。我们将展示如何将一些非凸的波束形成问题转化为凸优化问题，或者如何近似地转化为凸优化问题，从而可以使用高效的凸优化求解器。 半定规划（SDP）及其在波束形成中的应用： 详细介绍半定规划，并重点阐述其在设计具有特定方向图约束（如零陷深度、旁瓣衰减）的波束形成器中的强大能力。我们将给出一些典型的SDP模型，并讨论其求解方法。 二次规划（QP）及其应用： 讲解二次规划，以及如何将一些波束形成问题表示为二次规划形式，并利用现有的QP求解器进行求解。 鲁棒波束形成（Robust Beamforming）： 模型不确定性与鲁棒性： 分析实际应用中，信号模型、阵列结构、信道信息等可能存在不确定性，这些不确定性会对传统波束形成器的性能造成严重影响。 基于最坏情况（Worst-case）设计的鲁棒波束形成： 介绍如何通过考虑模型不确定性的最坏情况，来设计鲁棒的波束形成器。这将涉及到一些基于凸优化的鲁棒优化技术，如基于区间不确定性的鲁棒优化。 基于不确定集（Uncertainty Set）的鲁棒设计： 讨论如何定义一个包含所有可能模型参数的“不确定集”，然后在这个不确定集上进行优化，以获得对不确定性不敏感的波束形成器。 第五章 阵元权值优化与实现 本章将聚焦于如何计算和实现最优的阵元权值，并讨论一些实际工程中的考虑。 数值优化算法的实用性： 深入探讨各种数值优化算法在阵列信号处理中的实际应用。我们将分析各种算法的收敛速度、计算复杂度以及对初值的敏感度。 基于迭代的优化方法： 讲解一些经典的迭代优化算法，如梯度下降法、共轭梯度法、牛顿法等，以及它们在波束优化中的具体实现。 求解器的选择与使用： 介绍常用的优化求解器，如MATLAB的Optimization Toolbox，CVX等，以及如何在实际问题中选择和调用这些求解器。 权值量化与离散化： 讨论在实际硬件实现中，阵元权值通常是有限位数的，需要进行量化和离散化。这将导致性能下降，因此需要研究量化鲁棒的优化方法。 实际阵列系统中的挑战： 探讨在实际的阵列信号处理系统中，除了理论上的优化，还需要考虑的其他因素，如阵元损坏、阵元位置误差、硬件非线性等，以及如何通过优化设计来克服这些挑战。 本书“上卷”为读者构建了坚实的波束优化理论基础和一套行之有效的经典及基于优化理论的初步方法。它旨在帮助读者深入理解波束优化问题的本质，掌握解决问题的关键理论工具，并为进一步学习更复杂的自适应和智能波束优化技术打下坚实基础。后续“下卷”将在此基础上，深入探讨自适应波束形成、智能优化方法以及更广泛的应用场景。

评分☆☆☆☆☆

从排版和装帧来看，出版社也确实下了不少功夫，字体选择清晰易读，公式的编排规范整洁，即便是需要反复查阅的复杂公式，也不会因为排版问题而产生阅读障碍，这对于一本技术深度如此之高的书籍来说，是极其重要的加分项。我花了很长时间对照书中的例子进行复算和验证，发现其准确性和一致性都非常高，这反映出作者在审校环节的极度负责任。这种对细节的极致追求，让读者在学习过程中能够完全信任书中所呈现的一切，从而可以将更多的精力集中在理解核心思想上，而不是纠结于可能存在的印刷或公式错误。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的价值在于其系统性和前瞻性，它不像是那种昙花一现的热点跟风之作，而是一部可以长期作为案头工具书来参考的典籍。读完之后，我感到自己对整个领域的核心脉络有了更清晰的把握，看待问题也多了一个更高维度的思考框架。它成功地架起了理论研究与工程实践之间的桥梁，使得那些高深的数学工具不再是遥不可及的象牙塔产物，而是可以直接转化为解决实际难题的利器。对于所有希望在这个领域深耕的科研人员或高级工程师来说，这本书绝对是值得投入时间和精力去研读和珍藏的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我原本以为这种偏向硬核技术的书籍会显得枯燥乏味，但这本书在行文风格上却展现出了一种独特的魅力。作者的语言风格非常严谨，但又不失生动，仿佛一位经验丰富的前辈在耐心地为你讲解每一个知识点。阅读过程中，我能感受到作者对这个领域的深刻洞察力，他不仅罗列了已有的成熟方法，还巧妙地融入了他自己对未来发展趋势的思考和前瞻性判断。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，极大地激发了我的学习兴趣。尤其是那些在经典教材中常常被一笔带过的关键环节，这本书都给予了充分的重视和深入的剖析，让人读完后感觉知识体系得到了极大的夯实和提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都让人印象深刻，它不仅仅局限于单一的技术分支，而是展现了一个宏大的技术全景图。我注意到其中对不同应用场景下信号处理需求的细致划分，并且针对每种场景推荐了最合适的处理范式，这种高度的定制化思考，在以往的同类著作中并不多见。对于我目前正在进行的项目而言，书中关于特定约束条件下性能最大化的那几章，简直是如获至宝，直接提供了可落地实施的数学框架和算法原型。它提供的不仅仅是“怎么做”，更是“为什么这么做”的深层逻辑支撑，这才是真正有价值的学术积累。

评分☆☆☆☆☆

这本厚重的书拿到手上，第一感觉就是扎实，一看目录就知道作者是下了真功夫的，里面的内容体系构建得非常完整，从基础理论的铺垫到各种前沿技术的深入探讨，层次感十足。尤其是对一些经典算法的推导过程，讲解得非常细致入微，即便是初次接触这些复杂数学模型的读者，也能跟着作者的思路一步步深入理解其内在逻辑。我尤其欣赏其中对于不同优化目标函数在实际应用中性能差异的对比分析，这部分内容对于指导我们如何在实际工程中做出合理的选择至关重要，避免了那种只停留在理论层面、缺乏实践指导的空泛感。书中的图表制作也非常精良，很多抽象的概念通过直观的图形展示出来，大大降低了理解难度。