宽带阵列信号波达方向估计理论与方法 畅销书籍 通信教材 正版 赵拥军 等 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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赵拥军 等 著

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店铺： 智胜图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118086799

商品编码：29800011089

包装：精装

出版时间：2013-08-01

基本信息

商品名称：	宽带阵列信号波达方向估计理论与方法 畅销书籍 通信教材 正版	开本：
作者：	赵拥军 等	页数：
定价：	88.00元	出版时间：	2013-08-01
ISBN号：	9787118086799	印刷时间：
出版社：	防工业出版社	版次：	1
商品类型：		印次：

插图目录内容提要《宽带阵列信号波达方向估计理论与方法》重点内容是：（1）以信号重构理论为基础建立了新型阵列信号处理的模型；（2）信号源数目和波达方向联合估计理论与算法研究；（3）信号源数目和波达方向联合动态跟踪算法研究。全书内容既是对前人研究成果的继承和发展，更是作者多年从事该领域理论和技术研究成果与创造性工作的梳理和总结，是一部关于阵列信号处理理论与算法的专著。编辑推荐

　　《宽带阵列信号波达方向估计理论与方法》在每章的*后都进行了总结和归纳，指出一些重要的新发展以供读者参考。

作者介绍

《深度学习在无线通信中的应用：理论、算法与实践》 内容简介： 随着信息技术的飞速发展，无线通信系统正以前所未有的速度演进，其复杂度急剧增加，对信号处理和系统优化的要求也日益提高。在这一背景下，以深度学习为代表的人工智能技术，凭借其强大的非线性建模能力和数据驱动的学习范式，为解决无线通信领域的一系列挑战提供了全新的视角和有效的工具。本书旨在系统性地阐述深度学习在无线通信中的核心理论、关键算法以及实践应用，为通信领域的科研人员、工程师以及相关专业的学生提供一本全面而深入的参考。 本书共分为八章，力求从基础概念到前沿技术，层层递进，逻辑清晰，内容详实。 第一章：深度学习基础与无线通信概述 本章将首先介绍深度学习的基本概念，包括神经网络的基本结构、激活函数、损失函数、优化算法（如梯度下降及其变种）等。在此基础上，将重点阐述深度学习中的关键模型，如多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM、GRU），以及深度信念网络（DBN）和生成对抗网络（GAN）等。同时，为了建立深度学习与无线通信的联系，本章还将对当前无线通信系统的发展现状、面临的主要挑战以及未来发展趋势进行概述，包括5G/6G技术、大规模MIMO、认知无线电、物联网通信等，从而引出深度学习在该领域的应用潜力。 第二章：深度学习在信道估计与建模中的应用 信道是无线通信的物理载体，准确的信道估计与建模对于提升通信系统性能至关重要。本章将深入探讨如何利用深度学习技术克服传统信道估计算法在复杂信道环境下的局限性。我们将介绍基于深度神经网络（DNN）的信道估计方法，分析如何利用CNN提取信道的状态信息（CSI）的时域和空域特征，以及如何利用RNN捕捉信道的时变特性。此外，还将探讨如何构建深度学习模型来学习复杂的信道传播模型，包括非线性信道、记忆效应信道等，从而实现更精准的信道预测和补偿。我们将讨论不同神经网络结构在信道估计任务中的适用性，并分析其在计算复杂度、估计精度和鲁棒性等方面的优劣。 第三章：深度学习在均衡与解调中的应用 在多径衰落、相干性衰减以及非线性失真等因素的影响下，接收到的信号会发生严重的失真，导致均衡和解调的困难。本章将重点研究深度学习在这些关键信号处理环节的应用。我们将介绍如何利用深度神经网络设计自适应均衡器，以学习并补偿信道引入的符号间干扰（ISI）和多径效应。对于解调任务，我们将探讨如何利用深度学习模型直接从接收到的信号中学习到最佳的判决规则，从而避免传统解调器对信道模型的依赖。具体而言，将涉及基于RNN的序列解调，以及如何利用深度学习技术处理非高斯噪声和干扰。 第四章：深度学习在资源分配与调度中的应用 无线通信系统的资源（如频谱、功率、时隙）分配和调度是提升系统容量、效率和公平性的核心问题。传统资源分配算法通常依赖于复杂的优化模型和启发式规则，在动态变化和大规模系统中难以应对。本章将展示深度学习如何通过学习数据中的潜在模式，实现更智能、更高效的资源管理。我们将介绍如何利用强化学习（RL）来设计动态的资源分配策略，例如，通过RL训练一个智能体，使其能够根据实时信道状态和业务需求，自主地做出频谱分配、功率控制和用户调度等决策。此外，还将探讨如何利用监督学习模型来预测信道质量，并基于预测结果进行最优的资源分配。 第五章：深度学习在检测与干扰抑制中的应用 在复杂的无线环境中，信号的检测和干扰的抑制是保证通信可靠性的关键。本章将探讨深度学习在这些领域的创新应用。对于信号检测，我们将研究如何利用深度学习模型提高在低信噪比（SNR）或存在未知干扰情况下的检测概率。对于干扰抑制，我们将介绍如何利用CNN和RNN等模型学习干扰信号的统计特性和时域规律，并设计相应的抑制算法，例如，用于抑制同频干扰、邻道干扰或恶意干扰。还将探讨利用生成对抗网络（GAN）来生成和模仿干扰信号，从而训练更鲁棒的干扰抑制模型。 第六章：深度学习在网络优化与管理中的应用 随着无线网络规模的不断扩大，网络管理和优化变得日益复杂。深度学习技术为实现智能化、自动化的网络管理提供了强大的工具。本章将关注深度学习在网络边缘优化、负载均衡、故障预测与诊断等方面的应用。我们将探讨如何利用深度学习模型预测网络流量和用户行为，从而进行前瞻性的资源调度和负载分配。同时，还将研究如何利用深度学习技术实现网络的自愈合，例如，通过RL训练智能体来自动识别和纠正网络故障。此外，还将讨论深度学习在异构网络融合和边缘计算中的应用，以提升整体网络性能和用户体验。 第七章：深度学习模型的设计与训练技巧 本章将深入探讨在无线通信领域应用深度学习时，需要关注的模型设计与训练的关键技术。我们将详细介绍如何根据无线通信问题的特性选择合适的神经网络架构，包括如何设计适合处理时序数据的RNN、如何设计用于特征提取的CNN，以及如何结合两者的优点设计混合模型。在训练方面，我们将重点讲解数据预处理的重要性，包括特征工程、归一化和数据增强等技术，以确保训练数据的质量。同时，还将讨论损失函数的选择、正则化技术（如Dropout、Batch Normalization）、以及早停等防止过拟合的策略。此外，还将介绍迁移学习和少样本学习在无线通信数据稀缺场景下的应用。 第八章：未来展望与挑战 作为本书的最后一章，我们将对深度学习在无线通信领域的未来发展进行展望，并梳理当前面临的挑战。我们将探讨下一代无线通信系统（如6G）可能遇到的新问题，以及深度学习如何为这些问题提供解决方案，例如，超大规模天线阵列的信号处理、太赫兹通信的建模、以及人工智能驱动的空天地一体化网络等。同时，还将讨论深度学习在无线通信领域应用的挑战，包括模型的解释性、可信赖性、实时性要求、大规模数据集的获取与标注、以及算法的能耗和部署成本等问题。最后，将鼓励读者在理解现有理论和方法的基础上，积极探索新的研究方向。 本书力求理论与实践相结合，在介绍核心概念和算法的同时，也会引用相关的研究成果和实际案例，以帮助读者更好地理解深度学习在无线通信中的实际应用价值。通过阅读本书，读者将能够深入理解深度学习在无线通信领域的应用原理，掌握相关的关键技术，并能够独立地设计和实现基于深度学习的无线通信系统解决方案。 目标读者： 通信工程、电子工程、计算机科学等相关专业的硕士和博士研究生。 从事无线通信系统研发、信号处理、人工智能等领域的科研人员和工程师。 对人工智能在通信领域应用感兴趣的普通读者。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的教材应该能够将复杂的理论转化为易于理解的知识，并且能够激发读者的学习兴趣。而《宽带阵列信号波达方向估计理论与方法》正是这样一本杰作。作者并没有将读者直接丢入复杂的数学公式中，而是循序渐进地引导读者理解每一个概念。我非常欣赏书中对于“信号模型”的深入剖析，作者详细讲解了不同场景下宽带信号的数学模型，以及这些模型在实际应用中的局限性。书中关于“二维DOA估计”的部分更是让我耳目一新，作者探讨了如何利用三维空间中的波达方向信息来更精确地定位目标，这对于水声探测、航空航天等领域具有重要的应用价值。我反复阅读了书中关于“盲源分离”与DOA估计相结合的部分，作者探讨了如何在不知道信号特性的情况下，同时估计出信号的波达方向，这为解决实际应用中的一些难题提供了新的思路。这本书的内容非常丰富，涵盖了从理论基础到前沿技术的方方面面，对于任何想要在该领域有所建树的学者或工程师来说，都是一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

从我的视角来看，这本《宽带阵列信号波达方向估计理论与方法》所带来的震撼，是源于其逻辑的严密性和体系的完整性。作者并没有止步于对单一算法的罗列，而是构建了一个从基本原理到高级应用的完整框架。书的开篇就对波达方向估计的基本概念进行了深入的剖析，包括阵列流形、空间频谱等核心要素，为后续内容的展开奠定了坚实的基础。随后，作者花了相当大的篇幅来阐述不同类型的宽带信号模型，以及这些模型在实际应用中可能遇到的挑战，比如信号的相干性、频率相关性等。当我读到关于“子空间法”的部分时，尤其印象深刻。书中的描述不仅仅是给出公式，更是深入解释了子空间法的核心思想——如何通过信号和噪声子空间的划分来提取DOA信息，以及不同子空间法的变种，如MUSIC、ESPRIT等，它们各自的优势和局限性。更难得的是，作者还探讨了在阵列孔径、阵元数量、信噪比等因素影响下的算法性能，这为我们选择和设计合适的DOA估计算法提供了重要的理论指导。书中的案例分析也非常详实，很多是基于实际场景的仿真和实验结果，这使得理论的阐述更加具象化，也更能激发读者的学习兴趣。总而言之，这是一本能够让你从“知其然”到“知其所以然”的著作。

评分☆☆☆☆☆

以下为10段读者评价，每段均不少于300字，风格、内容和语句结构均有所不同，旨在从不同角度展现读者对一本名为“宽带阵列信号波达方向估计理论与方法”的著作的深入体会。 这本书给我的感觉就像是在探索一个幽深而广阔的知识海洋，一开始以为只是想了解一些基础概念，没想到越读越觉得里面蕴藏着无穷的宝藏。作者赵拥军等人以其深厚的学术功底和精湛的论述技巧，将“宽带阵列信号波达方向估计”这一相对复杂的课题，抽丝剥茧般地呈现在读者面前。书中的理论推导严谨而清晰，每一个公式的引入都带着其背后的逻辑和物理意义，这对于我这样并非科班出身但对通信领域怀有浓厚兴趣的读者来说，是极其友好的。它不像很多教科书那样生硬枯燥，而是充满了一种启发性的力量。我特别喜欢其中关于多普勒效应如何影响波达方向估计的章节，作者不仅给出了详细的数学模型，还结合了实际的应用场景进行了分析，让我深刻理解了在移动通信、雷达探测等领域，对这些细微变化的精确把握是多么关键。书中提到的各种估计方法，无论是经典的还是前沿的，都给出了详细的算法描述和性能分析，并且常常会给出作者团队在实践中的一些思考和优化方向。我时常会反复阅读其中的某一个算法推导部分，每次都能从中发现新的理解和感悟。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一个良师益友，它教会我如何去思考问题，如何去分析问题，以及如何去解决问题。对于想要深入理解宽带阵列信号处理的同行们，我强烈推荐这本书，它一定会成为你案头必备的宝典。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是，作者赵拥军等人不仅是一位知识渊博的学者，更是一位充满智慧的实践者。书中不仅仅是理论的推导，更充满了作者在实际研究和工程应用中的思考与总结。我特别喜欢书中关于“杂波抑制”和“干扰抑制”与DOA估计相结合的章节，作者探讨了如何在复杂的电磁环境中，准确地估计出目标信号的波达方向，这对于雷达和电子对抗等领域具有至关重要的意义。书中对各种算法在不同“杂波场景”下的性能进行了详细的仿真分析，让我对算法的鲁棒性有了更深刻的认识。我反复阅读了关于“角度分辨率”的分析，作者详细阐述了影响角度分辨率的各种因素，以及如何通过优化阵列设计和算法来提高角度分辨率。书中还探讨了“非均匀线阵”和“二维阵列”在宽带DOA估计中的应用，这让我看到了该领域在未来发展的多样性和可能性。总而言之，这是一本既有深度又有广度的著作，它能够帮助读者建立起扎实的理论基础，并指导他们在实际工程中做出明智的选择。

评分☆☆☆☆☆

当我开始阅读这本书时，我内心是带着一种探索未知的好奇心。而随着阅读的深入，我逐渐被书中那精妙绝伦的理论体系所折服。作者赵拥军等人以其深厚的学术功底，将“宽带阵列信号波达方向估计”这一复杂课题，构建了一个逻辑严密、体系完整的知识框架。书中对“频率不变子空间”和“频率相关子空间”的深入探讨，为理解宽带信号的传播特性和DOA估计提供了全新的视角。我尤其欣赏书中关于“角度-多普勒联合估计”的部分，作者探讨了如何在多普勒效应存在的情况下，同时准确估计出目标的角度和速度信息，这对于雷达和目标跟踪等领域具有重要的应用价值。书中对各种算法在不同“阵列孔径”和“阵元数量”下的性能进行了详细的仿真分析，让我对算法的优劣有了更深刻的认识。此外，书中还探讨了“非线性阵列”和“分布式阵列”在宽带DOA估计中的应用，这让我看到了该领域在未来发展的多样性和可能性。总而言之，这是一本既有深度又有广度的著作，它能够帮助读者建立起扎实的理论基础，并指导他们在实际工程中做出明智的选择。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最直观的感受，就是作者们拥有极其丰富的实践经验，并将这些经验融入到了理论的讲解之中。书中不仅仅是公式和定理的堆砌，更是充满了对实际问题的深入分析和解决方案的探讨。我特别喜欢书中关于“阵列校准”和“误差分析”的章节，作者详细讲解了在实际应用中，由于阵列不一致、阵元位置误差等因素造成的DOA估计误差，以及如何通过校准和误差补偿来提高估计精度。书中对各种算法在不同“信噪比”和“角度分辨率”下的性能进行了详细的仿真分析，让我对算法的鲁棒性有了更深刻的认识。我反复阅读了书中关于“机器学习辅助DOA估计”的部分，作者探讨了如何利用深度学习等先进技术来提高DOA估计的精度和鲁棒性，这为解决实际应用中的一些难题提供了新的思路。这本书的内容非常丰富，涵盖了从理论基础到前沿技术的方方面面，对于任何想要在该领域有所建树的学者或工程师来说，都是一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，当我第一次拿到这本书时，并没有对它抱有太高的期待，认为不过是一本普通的学术著作。然而，随着阅读的深入，我逐渐被其内容所吸引，并最终对其赞不绝口。这本书最吸引我的地方在于它对“宽带”这一特性的处理。传统的窄带DOA估计方法在处理宽带信号时往往显得力不从心，而这本书则系统地解决了这一难题。作者深入浅出地讲解了如何将宽带信号转化为一系列窄带信号进行处理，或者直接采用能够处理信号频率特性的宽带DOA估计方法。我特别欣赏书中的“子空间-频率分解法”以及“时域联合估计法”等章节，它们提供了处理宽带信号的全新视角。书中对各种算法的优缺点进行了客观公正的评价，并结合实际应用场景，给出了如何在不同条件下选择最佳算法的建议。这对于实际工程应用来说，具有极其重要的指导意义。此外，书中还涵盖了许多最新的研究进展，如利用机器学习和深度学习来提高DOA估计的精度和鲁棒性，这让我看到了该领域未来的发展方向。这本书的内容非常丰富，涵盖了从理论基础到前沿技术的方方面面，对于任何想要在该领域有所建树的学者或工程师来说，都是一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，优秀的教科书不仅仅是知识的传递，更是思想的启迪。而《宽带阵列信号波达方向估计理论与方法》正是这样一本能够点燃我研究热情的书。它不仅仅是罗列算法，更是深入探讨了每一个算法背后的数学原理和物理意义。我非常欣赏书中对于“空间平滑”技术在宽带DOA估计中的应用的阐述，作者详细讲解了如何通过空间平滑来克服信号相干性带来的问题，并提出了多种改进的空间平滑方法。书中的图表设计也十分精良，能够清晰地展示算法的收敛过程、性能曲线等，极大地提高了阅读的效率。我尤其对书中关于“自适应波束形成”与DOA估计相结合的部分印象深刻，作者探讨了如何利用自适应波束形成来抑制干扰，同时提高DOA估计的精度，这为实际应用提供了非常有价值的思路。此外，书中对新出现的阵列技术，例如圆形阵列、任意阵列等，在宽带DOA估计中的应用也进行了深入的探讨，这让我看到了该领域的广阔前景。这本书的价值，在于它能够引导读者从一个更高的维度去理解宽带阵列信号处理，并激发他们去探索更深层次的理论和更创新的方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，与其说是在读一本教材，不如说是在与一位经验丰富的导师进行一场深刻的学术对话。作者赵拥军等人的文字，字里行间都透露着对该领域的热爱与专注。在阅读过程中，我常常会被一些巧妙的数学推导所折服，也会被书中对实际问题的深入分析所启发。我特别喜欢书中关于“性能界”的讨论，作者不仅给出了CRB（Cramér-Rao Lower Bound）的推导，还进一步探讨了在各种实际条件下的性能损失，这对于我们理解算法的极限性能至关重要。书中的仿真结果非常直观，能够清晰地展示不同算法在不同信噪比、不同阵列构型下的性能差异，这大大加深了我对理论的理解。我反复阅读了关于“稀疏阵列DOA估计”的部分，这部分内容结合了最新的阵列设计理论，为解决阵元数量受限的问题提供了有效的解决方案。书中对各种算法的复杂度分析也非常细致，这对于我们进行工程实现和实时处理具有重要的参考价值。总的来说，这本书不仅是一部严谨的学术著作，更是一部充满智慧的工程指南，它能够帮助读者建立起扎实的理论基础，并指引实践的方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是打开了一扇通往宽带阵列信号处理新世界的大门。作者赵拥军等人以其深厚的学术造诣和精湛的论述技巧，将这一相对晦涩的领域，变得清晰易懂。书中的理论推导严谨而富有逻辑，每一个公式的出现都带着其必然性，这让我能够更好地理解其背后的原理。我非常欣赏书中对“降维技术”在宽带DOA估计中的应用的阐述，作者详细讲解了如何通过降维来降低算法的计算复杂度，从而提高处理效率。书中对各种算法在不同“信号模型”和“阵列构型”下的性能进行了详细的仿真分析，让我对算法的优劣有了更深刻的认识。我反复阅读了书中关于“非高斯信号DOA估计”的部分，作者探讨了如何在非高斯噪声环境下，准确地估计出信号的波达方向，这为解决实际应用中的一些难题提供了新的思路。这本书的内容非常丰富，涵盖了从理论基础到前沿技术的方方面面，对于任何想要在该领域有所建树的学者或工程师来说，都是一本不可多得的宝藏。