優化陣列信號處理(下模態處理與方位估計)(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
• 下模態處理
• 方位估計
• 自適應濾波
• 譜估計
• 優化算法
• 雷達信號處理
• 聲呐信號處理
• 無綫通信

店鋪： 火把圖書專營店

齣版社： 科學

ISBN：9787030433718

商品編碼：29707405679

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(下模態處理與方位估計)(精)
• 作者：鄢社鋒
• 定價：108
• 齣版社：科學
• ISBN號：9787030433718

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：263
• 字數：331韆字

內容提要

鄢社鋒著的《優化陣列信號處理(下模態處理與 方位估計)(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
**O章 圓環陣陣列處理
10.1 引言
10.2 連續圓環陣
10.2.1 均勻加權連續圓環陣
10.2.2 圓環陣常規波束形成
10.2.3 相位模式激勵
10.3 均勻圓環陣
10.4 本章小結
**1章 圓環陣模態波束形成
l1.1 引言
11.2 連續圓環陣與圓模態
11.2.1 圓模態
11.2.2 圓環相位模式波束
11.2.3 時延求和波束形成
1l.3 均勻圓環陣
11.3.1 均勻圓環陣數學模型
11.3.2 圓諧波域波束形成
11.3.3 圓諧波域指標錶述
11.4 圓諧波域波束形成器設計
11.4.1 相位模式波束設計
11.4.2 時延求和波束設計
11.4.3 圓諧波域MvDR波束形成器
11.4.4 *大指嚮性波束形成器
11.4.5 平麵各嚮**噪聲場中MvDR波束形成器
11.4.6 *大白噪聲增益波束形成器
11.4.7 多約束波束形成器
11.5 對稱圓諧波波束形成器
11.5.1 加權嚮量設計
11.5.2 波束形成結構
11.6 圓諧波域寬帶波束形成
11.6.1 頻域寬帶圓諧波域波束形成
11.6.2 時域寬帶圓諧波域波束形成
11.7 本章小結
**2章 球麵陣模態波束形成
12.1 引言
12.2 連續球麵陣與球模態
12.2.1 球模態
12.2.2 球麵相位模式波束
12.2 13時延求和波束形成
12.3 球麵陣
12.3.1 球諧波域波束形成
12.3.2 球諧波域指標錶述
12.4 球諧波域波束形成器設計
12.4.1 多約束優化波束設計
12.4.2 球諧波域MvDR波束形成器
12.4.3 *大指嚮性波束形成器
12.4.4 *大白噪聲增益波束形成器
12.4.5 穩健高增益波束形成器
12.5 鏇轉對稱球諧波波束形成器

《陣列信號處理：理論、算法與應用》 內容梗概 本書聚焦於陣列信號處理的核心理論、關鍵算法及其在不同領域的廣泛應用。全書共分為七個章節，層層遞進，力求為讀者構建一個係統、深入的理解框架。 第一章 緒論：陣列信號處理的基石 本章旨在為讀者建立對陣列信號處理的基本認識。首先，我們將追溯陣列信號處理的曆史發展脈絡，介紹其在雷達、聲納、通信、醫學成像等領域的重要地位和作用。隨後，重點闡述陣列信號處理的基本概念，包括傳感器陣列的構成、信號傳播模型、噪聲模型以及關鍵性能指標，如分辨率、增益、信噪比等。我們將從麥剋斯韋方程組齣發，推導電磁波在自由空間中的傳播規律，並引入陣列模型，解釋為何使用多個傳感器能夠獲得比單個傳感器更豐富的信息。本章還將初步介紹陣列流形的概念，這是後續許多高級算法的基礎。最後，我們將概覽本書的整體結構和各章節的主要內容，為讀者指明學習路徑。 第二章 陣列模型與基本性質 本章深入探討陣列信號處理的數學模型及其基本性質。我們將詳細介紹各種常見的傳感器陣列構型，如均勻綫陣（ULA）、均勻圓陣（UCA）、L型陣、任意陣列等，並推導其對應的陣列流形嚮量。對於每個陣列構型，我們將分析其在不同方嚮上的響應特性，以及陣列流形如何錶徵陣列對不同方嚮信號的感知能力。此外，本章還將引入陣列協方差矩陣的概念，解釋其如何反映陣列接收到的信號的統計特性，並探討陣列協方差矩陣的結構特性，如Toeplitz結構、Hermitian對稱性等，這些性質對於後續算法的設計至關重要。我們還將討論陣列的孔徑、等效孔徑等概念，以及它們如何影響陣列的分辨能力。 第三章 經典波束形成技術 本章將係統介紹陣列信號處理中最基礎也最核心的經典波束形成技術。我們將從最簡單的“延遲-並”波束形成器講起，深入分析其工作原理、優點與局限性。隨後，我們將重點介紹維納波束形成器，詳細推導其最優權值，並分析其在噪聲背景下最大化輸齣信噪比的原理。接著，我們將探討自適應波束形成技術，特彆是最小均方誤差（LMMSE）準則下的自適應波束形成器，分析其如何根據實時接收到的信號信息動態調整權值，以抑製乾擾並增強目標信號。本章還將介紹一些基於經典波束形成器的改進算法，如廣義旁瓣消除器（GSC）等，並分析這些算法在實際應用中的性能錶現。 第四章 參數估計：方位和到達角（DOA）估計 本章聚焦於陣列信號處理中最關鍵的任務之一——目標到達角（Direction of Arrival, DOA）估計。我們將首先介紹傳統的光譜估計算法，如基於傅裏葉變換的方法，並分析其分辨率和精度限製。隨後，我們將深入探討現代高分辨DOA估計算法。詳細介紹子空間分解類算法，包括MUltiple SIgnal Classification (MUSIC) 和Point Estimation of the Signal Parameters via Rotational Invariance Technique (ESPRIT) 等經典算法。我們將清晰地闡述這些算法的數學原理，推導其核心步驟，並分析其在不同信號模型下的性能錶現，例如子空間劃分、特徵值分解、協方差矩陣重構等。此外，本章還將介紹基於最大似然（ML）和最大後驗（MAP）的參數估計方法，以及它們在DOA估計中的應用，並討論這些方法的優缺點。 第五章 陣列信號處理的應用：雷達與聲納係統 本章將陣列信號處理的理論與實際應用緊密結閤，以雷達和聲納係統為例進行深入剖析。在雷達係統中，我們將探討多輸入多輸齣（MIMO）雷達的陣列設計及其性能優勢，包括提高角度分辨率、降低模糊度、增強目標檢測能力等。我們將分析MIMO雷達的波束形成技術、DOA估計以及目標跟蹤等關鍵算法。在聲納係統中，我們將重點介紹水下目標探測、識彆和跟蹤的陣列信號處理方法。詳細闡述被動聲納陣列的信號模型，討論如何利用陣列信息來估計目標的方位、距離和運動狀態。本章還將介紹陣列信號處理在電子戰、通信導航等領域的重要應用，並展示相關典型案例。 第六章 陣列信號處理的進階算法與技術 本章將進一步探索陣列信號處理領域更前沿、更復雜的算法和技術。我們將深入研究稀疏陣列信號處理，分析稀疏陣列的優勢（如減少傳感器數量、降低復雜度）及其在DOA估計中的挑戰，並介紹相應的稀疏重構算法（如L1範數最小化、壓縮感知等）。此外，我們將探討聯閤DOA和距離估計（2D DOA/Range Estimation）問題，以及如何通過聯閤處理時空域信息來實現這一目標。本章還將介紹機器學習與陣列信號處理的結閤，例如利用深度學習方法進行目標檢測、分類和DOA估計，分析其潛力和局限性。最後，我們將討論陣列信號處理在某些特定場景下的挑戰，如雜波抑製、多徑效應處理、低信噪比信號檢測等，並介紹相應的應對策略。 第七章 實驗仿真與開源工具 本章旨在提供實踐操作指導，幫助讀者將理論知識轉化為實際技能。我們將介紹常用的陣列信號處理仿真工具和平颱，如MATLAB及其相關的信號處理工具箱，Python的NumPy、SciPy、Scikit-learn等庫。我們將提供一係列基於這些工具的仿真實驗，涵蓋從基本的波束形成到復雜的DOA估計算法的實現。實驗將包括生成仿真數據、實現經典和現代算法、評估算法性能（如分辨率、精度、魯棒性），以及對比不同算法的優劣。此外，本章還將介紹一些開源的陣列信號處理庫和數據集，鼓勵讀者在實際項目中應用所學知識，進一步提升自己的工程實踐能力。通過這些仿真和實踐，讀者將能夠更深刻地理解陣列信號處理的理論精髓，並能夠獨立設計和實現相關的信號處理係統。

評分☆☆☆☆☆

從排版和結構上看，這本書也體現瞭極高的專業素養。每一章節的過渡都非常自然，仿佛有一條無形的綫索貫穿著整個知識體係，引導著讀者的思維層層遞進。作者在講解高難度概念時，善於使用類比和圖示來輔助理解，使得那些原本枯燥的數學描述變得生動起來。雖然內容本身具有一定的難度，但其清晰的邏輯編排大大降低瞭學習麯綫。我個人尤其喜歡作者在章節末尾設置的“思考與拓展”部分，這些開放性的問題總是能激發我進一步去探索和驗證，而不是滿足於書本上的既有結論。這本書的價值不在於讀完一遍就束之高閣，而在於它能成為一個持續的思維夥伴，在你後續研究和工作中不斷為你提供新的視角和解決問題的思路。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，這本書的閱讀體驗是一次對心智的“高強度拉練”。它要求讀者必須具備紮實的數學基礎和一定的信號處理背景，否則很容易在深層次的推導中迷失方嚮。但這恰恰是它精英化的體現。作者沒有為瞭迎閤初學者而稀釋內容的密度，而是堅持瞭高標準的學術要求。每一次攻剋書中的一個難題，都伴隨著巨大的成就感。它不僅是知識的傳遞，更是一種思維習慣的培養——教會你如何像頂尖專傢那樣去審視和分解復雜問題。我發現，自從開始係統學習這本書後，我對其他領域（比如機器學習中的某些優化問題）的理解似乎也間接受到瞭啓發，這說明其核心思想的普適性極強。它像是一塊磨刀石，把我的專業思維打磨得更加鋒利。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我印象深刻的是其前瞻性和對前沿技術的整閤能力。它並沒有停留在對經典理論的復述上，而是深入探討瞭當前領域內尚未完全成熟但極具潛力的方嚮。作者對未來信號處理技術發展趨勢的判斷非常精準，並且在書中穿插瞭許多結閤瞭最新研究成果的討論，這使得這本書的“保質期”非常長。對於希望走在行業前沿的研究人員來說，這本書提供的不僅僅是當前的工具箱，更是未來的路綫圖。它鼓勵讀者跳齣固有的思維框架，去思考如何用更高效、更魯棒的方式解決未來的挑戰。讀完之後，我感覺自己對未來幾年的研究方嚮都有瞭更清晰的規劃，這遠超瞭一本技術專著的範疇，更像是一次高屋建瓴的行業戰略指導。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實戰指導意義簡直超乎想象，它完美地平衡瞭理論的深度和工程實踐的可操作性。市麵上很多書籍要麼理論過於抽象，讀完後不知如何落地；要麼過於偏嚮工程實現，忽略瞭底層原理的支撐。但這一本不同，它在闡述復雜算法時，總能巧妙地結閤實際應用場景進行剖析，比如在處理真實世界中遇到的噪聲和多徑效應時，作者提供的解決方案和權衡考量非常到位。我特彆欣賞其中關於係統建模和仿真驗證的部分，提供瞭不少可以立即上手藉鑒的思路和技巧，對於我們目前正在進行的某個特定場景下的目標定位項目，這本書簡直是雪中送炭。它教會我的不是簡單的套用公式，而是如何根據具體環境去“設計”一個最優的處理流程，這纔是真正有價值的知識積纍。

評分☆☆☆☆☆

剛翻開這本書，就被那種直擊靈魂深處的嚴謹和深度給“鎮”住瞭。它不是那種輕鬆的讀物，更像是通往更高階信號處理殿堂的一把精巧鑰匙。作者對理論的把握簡直到瞭齣神入化的地步，每一個公式的推導都像是藝術品一樣，邏輯清晰到讓人忍不住拍案叫絕。特彆是關於某些經典算法的演進和改進，書中給齣瞭非常獨到的見解，很多我自學時感覺模糊不清的地方，在作者的筆下一下子變得豁然開朗。這簡直就是為那些渴望從“會用”到“精通”的工程師和研究人員量身定做的寶典。讀完第一部分，感覺自己的知識體係被徹底重塑瞭，對信號在復雜環境中的行為有瞭全新的、更深刻的理解。這本書的價值在於，它不僅告訴你“是什麼”，更深入地解釋瞭“為什麼會這樣”，以及“如何纔能做得更好”。絕對是案頭必備的參考書，可以反復研讀其中的精妙之處。