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商品簡介
名人/編輯推薦
目次
商品簡介
本書重點內容是：（1）以信號重構理論為基礎建立了新型陣列信號處理的模型；（2）信號源數目和波達方向聯合估計理論與算法研究；（3）信號源數目和波達方向聯合動態跟蹤算法研究。本書內容既是對前人研究成果的繼承和發展，更是作者多年從事該領域理論和技術研究成果與創造性工作的梳理和總結，是一部關於陣列信號處理理論與算法的專著。本書適合於雷達、通信、聲納、地震以及電子戰等領域的廣大科技人員和高年級學生閱讀和參考。
名人/編輯推薦
《寬帶陣列信號波達方向估計理論與方法》在每章的最后都進行了總結和歸納，指出一些重要的新發展以供讀者參考。
目次
第1篇寬帶陣列空間譜估計基礎
第1章緒論
1.1引言
1.2窄帶陣列信號波達方向估計的發展歷程與現狀
1.3寬帶陣列信號高分辨波達方向估計的研究現狀
1.3.1寬帶信號源數目估計
1.3.2聚焦類寬帶信號高分辨DOA估計
1.3.3基于信號子空間的快速參數估計
1.3.4循環平穩信號高分辨DOA估計算法
1.3.5寬帶信號陣列誤差校正
1.3.6基于時域模型的高分辨波達方向估計
1.4本書內容及結構安排
參考文獻
第2章空間譜估計基礎
2.1空間譜的概念
2.1.1均勻直線陣的輸入信號
2.1.2均勻直線陣的空間頻率
2.1.3均勻直線陣信號方向矢量
2.1.4任意陣列信號方向矢量
2.1.5均勻直線陣的空間傅里葉變換
2.1.6任意陣的空間譜
2.1.7空間傅里葉變換的空間分辨率
2.2陣列信號數學模型
2.2.1陣列天線方向矢量
2.2.2窄帶信號模型
2.2.3窄帶信號陣列接收模型
2.2.4相干信號模型
2.2.5寬帶信號模型
2.2.6寬帶信號陣列接收模型
2.2.7加性噪聲模型
2.2.8接收信號矢量協方差矩陣
2.2.9協方差矩陣特征值分解
2.2.10接收信號矢量在特征矢量上投影
2.3基于波束形成的空間譜估計
2.3.1常規波束形成方法
2.3.2最小方差波束形成方法
2.3.3分辨力對比分析
2.4多重信號分類算法
2.4.1信號方向矢量與特征矢量的關系
2.4.2信號子空間與噪聲子空間
2.4.3MUSIC算法的基本原理
2.4.4分辨力對比分析
參考文獻
第2篇頻域寬帶陣列信號波達方向估計
第3章寬帶信號子空間類算法
3.1ISM算法
3.2CSM類算法
3.2.1CSM聚焦矩陣的構造方法
3.2.2TCT算法
3.2.3SST算法
3.2.4LS類算法
3.2.5算法性能比較分析
3.3自聚焦CSM類算法
3.3.1RSS算法原理
3.3.2單一目標的AF—CSM算法
3.3.3多目標的AF—CSM算法
3.3.4仿真實驗
3.4小結
參考文獻
第4章寬帶信號源數目估計
4.1引言
4.2基于特征分解的寬帶信號源數目估計
4.2.1噪聲特征值的統計特性
4.2.2寬帶相干信號源數目估計
4.2.3性能仿真
4.3基于蓋氏圓半徑的寬帶信號源數目估計
4.3.1蓋氏圓方法
4.3.2蓋氏圓半徑的寬帶信號源數目估計方法
4.3.3性能仿真
4.4小結
參考文獻
第5章寬帶波束域DOA估計
5.1引言
5.2波束域窄帶DOA估計
5.2.1窄帶波束域算法
5.2.2窄帶波束域算法的性能分析
5.3波束域寬帶DOA估計
5.3.1寬帶恒定束寬波束形成器的概念
5.3.2寬帶恒定束寬波束形成方法
5.3.3寬帶恒定束寬波束形成方法的性能比較
5.3.4寬帶恒定束寬波束DOA估計方法
5.4小結
參考文獻
第6章寬帶循環平穩信號DOA估計
6.1引言
6.2常用信號的循環平穩特性
6.2.1循環平穩信號的特性
6.2.2循環平穩信號的定義
6.2.3循環相關函數
6.2.4循環譜
6.2.5循環平穩性的定義
6.2.6循環平穩理論的優點
6.2.7計算機仿真及結果分析
6.3寬帶循環平穩信號的DOA估計
6.3.1寬帶信號模型
6.3.2譜相關傳播算子法
6.3.3譜相關求根多級維納濾波算法
6.4相干寬帶循環平穩信號的DOA估計
6.4.1人工神經網絡簡介
6.4.2寬帶相干信號情況下的DOA估計算法
6.5小結
參考文獻
第7章寬帶快速DOA估計算法
7.1引言
7.2基于MSWF的寬帶快速DOA估計
7.2.1MSWF的基本原理
7.2.2基于MSWF的快速子空間估計
7.2.3基于MSWF的寬帶快速DOA估計
7.2.4仿真實驗與結果分析
7.3基于PCA神經網絡的寬帶快速DOA估計
7.3.1主成分分析
7.3.2基于人工神經網絡的PCA
7.3.3基于PCA神經網絡的子空間估計
7.3.4基于PCA神經網絡的寬帶DOA估計
7.3.5仿真實驗與結果分析
7.4基于遺傳算法的譜峰搜索技術
7.4.1遺傳算法的基本原理
7.4.2空間譜譜峰搜索
7.4.3基于GA的譜峰優化搜索
7.4.4基于波束間NGA的譜峰優化搜索
7.4.5基于波束間NGA和爬山搜索相結合的混合搜索
7.4.6仿真實驗與結果分析
7.5小結
參考文獻
第3篇時域寬帶陣列信號波達方向估計
第8章時域陣列信號處理模型和蒙特卡羅方法
8.1引言
8.2時域陣列信號模型
8.2.1帶通信號采樣與重構
8.2.2一維信號模型
8.2.3K維信號模型
8.2.4模型特性
8.3蒙特卡羅方法
8.3.1蒙特卡羅積分
8.3.2重要性抽樣
8.3.3_馬爾科夫鏈蒙特卡羅方法
8.4小結
參考文獻
第9章基于時域模型的高分辨波達方向估計
9.1引言
9.2貝葉斯定理
9.3貝葉斯高分辨估計方法原理及性能分析
9.3.1信號模型
9.3.2貝葉斯后驗概率密度函數理論推導
9.3.3化簡后驗概率密度函數
9.3.4信號恢復
9.3.5性能分析
9.4基于混合RJMCMC的信號源數和DOA聯合估計方法
9.4.1信號源數目已知時的DOA估計方法
9.4.2信號源數目與DOA聯合估計方法
9.5小結
參考文獻
附錄CRLB的推導過程
第1章緒論
1.1引言
1.2窄帶陣列信號波達方向估計的發展歷程與現狀
1.3寬帶陣列信號高分辨波達方向估計的研究現狀
1.3.1寬帶信號源數目估計
1.3.2聚焦類寬帶信號高分辨DOA估計
1.3.3基于信號子空間的快速參數估計
1.3.4循環平穩信號高分辨DOA估計算法
1.3.5寬帶信號陣列誤差校正
1.3.6基于時域模型的高分辨波達方向估計
1.4本書內容及結構安排
參考文獻
第2章空間譜估計基礎
2.1空間譜的概念
2.1.1均勻直線陣的輸入信號
2.1.2均勻直線陣的空間頻率
2.1.3均勻直線陣信號方向矢量
2.1.4任意陣列信號方向矢量
2.1.5均勻直線陣的空間傅里葉變換
2.1.6任意陣的空間譜
2.1.7空間傅里葉變換的空間分辨率
2.2陣列信號數學模型
2.2.1陣列天線方向矢量
2.2.2窄帶信號模型
2.2.3窄帶信號陣列接收模型
2.2.4相干信號模型
2.2.5寬帶信號模型
2.2.6寬帶信號陣列接收模型
2.2.7加性噪聲模型
2.2.8接收信號矢量協方差矩陣
2.2.9協方差矩陣特征值分解
2.2.10接收信號矢量在特征矢量上投影
2.3基于波束形成的空間譜估計
2.3.1常規波束形成方法
2.3.2最小方差波束形成方法
2.3.3分辨力對比分析
2.4多重信號分類算法
2.4.1信號方向矢量與特征矢量的關系
2.4.2信號子空間與噪聲子空間
2.4.3MUSIC算法的基本原理
2.4.4分辨力對比分析
參考文獻
第2篇頻域寬帶陣列信號波達方向估計
第3章寬帶信號子空間類算法
3.1ISM算法
3.2CSM類算法
3.2.1CSM聚焦矩陣的構造方法
3.2.2TCT算法
3.2.3SST算法
3.2.4LS類算法
3.2.5算法性能比較分析
3.3自聚焦CSM類算法
3.3.1RSS算法原理
3.3.2單一目標的AF—CSM算法
3.3.3多目標的AF—CSM算法
3.3.4仿真實驗
3.4小結
參考文獻
第4章寬帶信號源數目估計
4.1引言
4.2基于特征分解的寬帶信號源數目估計
4.2.1噪聲特征值的統計特性
4.2.2寬帶相干信號源數目估計
4.2.3性能仿真
4.3基于蓋氏圓半徑的寬帶信號源數目估計
4.3.1蓋氏圓方法
4.3.2蓋氏圓半徑的寬帶信號源數目估計方法
4.3.3性能仿真
4.4小結
參考文獻
第5章寬帶波束域DOA估計
5.1引言
5.2波束域窄帶DOA估計
5.2.1窄帶波束域算法
5.2.2窄帶波束域算法的性能分析
5.3波束域寬帶DOA估計
5.3.1寬帶恒定束寬波束形成器的概念
5.3.2寬帶恒定束寬波束形成方法
5.3.3寬帶恒定束寬波束形成方法的性能比較
5.3.4寬帶恒定束寬波束DOA估計方法
5.4小結
參考文獻
第6章寬帶循環平穩信號DOA估計
6.1引言
6.2常用信號的循環平穩特性
6.2.1循環平穩信號的特性
6.2.2循環平穩信號的定義
6.2.3循環相關函數
6.2.4循環譜
6.2.5循環平穩性的定義
6.2.6循環平穩理論的優點
6.2.7計算機仿真及結果分析
6.3寬帶循環平穩信號的DOA估計
6.3.1寬帶信號模型
6.3.2譜相關傳播算子法
6.3.3譜相關求根多級維納濾波算法
6.4相干寬帶循環平穩信號的DOA估計
6.4.1人工神經網絡簡介
6.4.2寬帶相干信號情況下的DOA估計算法
6.5小結
參考文獻
第7章寬帶快速DOA估計算法
7.1引言
7.2基于MSWF的寬帶快速DOA估計
7.2.1MSWF的基本原理
7.2.2基于MSWF的快速子空間估計
7.2.3基于MSWF的寬帶快速DOA估計
7.2.4仿真實驗與結果分析
7.3基于PCA神經網絡的寬帶快速DOA估計
7.3.1主成分分析
7.3.2基于人工神經網絡的PCA
7.3.3基于PCA神經網絡的子空間估計
7.3.4基于PCA神經網絡的寬帶DOA估計
7.3.5仿真實驗與結果分析
7.4基于遺傳算法的譜峰搜索技術
7.4.1遺傳算法的基本原理
7.4.2空間譜譜峰搜索
7.4.3基于GA的譜峰優化搜索
7.4.4基于波束間NGA的譜峰優化搜索
7.4.5基于波束間NGA和爬山搜索相結合的混合搜索
7.4.6仿真實驗與結果分析
7.5小結
參考文獻
第3篇時域寬帶陣列信號波達方向估計
第8章時域陣列信號處理模型和蒙特卡羅方法
8.1引言
8.2時域陣列信號模型
8.2.1帶通信號采樣與重構
8.2.2一維信號模型
8.2.3K維信號模型
8.2.4模型特性
8.3蒙特卡羅方法
8.3.1蒙特卡羅積分
8.3.2重要性抽樣
8.3.3_馬爾科夫鏈蒙特卡羅方法
8.4小結
參考文獻
第9章基于時域模型的高分辨波達方向估計
9.1引言
9.2貝葉斯定理
9.3貝葉斯高分辨估計方法原理及性能分析
9.3.1信號模型
9.3.2貝葉斯后驗概率密度函數理論推導
9.3.3化簡后驗概率密度函數
9.3.4信號恢復
9.3.5性能分析
9.4基于混合RJMCMC的信號源數和DOA聯合估計方法
9.4.1信號源數目已知時的DOA估計方法
9.4.2信號源數目與DOA聯合估計方法
9.5小結
參考文獻
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