优化阵列信号处理（下） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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鄢社锋 著

图书标签:

• 信号处理
• 阵列信号处理
• 优化算法
• 无线通信
• 雷达
• 自适应滤波
• 谱估计
• 空间谱估计
• 波束形成
• 优化理论

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030433718

版次：01

商品编码：12334279

包装：精装

开本：32开

出版时间：2018-04-01

页数：272

正文语种：中文

内容简介

　　本书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，纳入了作者在国内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。

目录

前言
第10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

第11章 圆环阵模态波束形成
11.1 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
11.3 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 最大指向性波束形成器
11.4.5 平面各向同性噪声场中MvDR波束形成器
11.4.6 最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

第12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 最大指向性波束形成器
12.4.4 最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
12.5.1 波束形成结构
12.5.2 加权向量设计
12.6 球谐波域宽带波束形成
12.6.1 频域宽带波束形成
12.6.2 时域宽带波束形成
12.7 本章小结

第13章 波束扫描方位谱估计
13.1 引言
13.2 波束扫描方位谱估计
13.2.1 窄带信号方位谱估计
13.2.2 宽带信号方位谱估计
13.3 圆环阵方位估计
13.3.1 窄带信号方位估计
13.3.2 宽带信号方位估计
13.4 球面阵方位估计
13.4.1 窄带信号方位估计
13.4.2 宽带信号方位估计
13.5 本章小结

第14章 高分辨方位谱估计
14.1 引言
14.2 窄带阵元域MUSIC方位估计
14.3 窄带模态域MUSIC方位估计
14.4 窄带矩阵空域预滤波方位估计
14.4.1 矩阵空域滤波原理
14.4.2 矩阵空域滤波器设计
14.4.3 空域预滤波DOA估计
14.4.4 方位估计步骤
14.5 窄带波束域MusIC方位估计
14.5.1 波束域方法
14.5.2 方位估计步骤
14.6 宽带非相干方位估计
14.7 宽带相干信号子空间方位估计
14.7.1 相干信号协方差矩阵的奇异性
14.7.2 相干子空间方位估计算法
14.7.3 相干子空间方位估计步骤
14.7.4 相干信号源方位估计的Cramer.Rao下界
14.8 宽带波束域方位估计
1418.1 波束域方位估计方法简介
14.8.2 频域处理实现步骤
14.8.3 时域处理实现步骤
14.9 本章小结
参考文献

附录A 部分主要的缩写与符号说明
A.1 缩写词
A.2 变量符号
A.3 部分算术符号
附录B 设计实例目录

《信号的海洋，智慧的探寻：从理论到实践的阵列信号处理进阶之路》 在这信息爆炸的时代，我们被无数的信号所包围。从浩瀚的宇宙射电信号，到微弱的生物电信号，再到现代通信网络中涌动的海量数据，理解和驾驭这些信号是解锁未知、驱动创新的关键。如果您已对阵列信号处理的基础理论有所涉猎，渴望深入探索更复杂、更具挑战性的前沿技术，那么《信号的海洋，智慧的探寻》将是您不可或缺的良师益友。这本书并非一本孤立的理论手册，而是旨在引领您踏上一段从深邃理论到灵活实践的进阶之旅，让您在信号的海洋中，以更敏锐的洞察力和更强大的处理能力，探寻智慧的真谛。 本书的重点在于阵列信号处理的核心算法在复杂与多维环境下的深化应用与性能优化，我们关注的不仅仅是“如何做”，更是“为何如此”以及“如何做得更好”。在《优化阵列信号处理（下）》中，我们已为您奠定了坚实的理论基础，而本书则将在此基础上，为您揭示那些能让您的阵列信号处理系统从“可用”跃升至“卓越”的关键技术。 一、 精准捕获：定向与聚焦技术的更高层次追求 我们深知，在实际应用中，信号的来源往往不止一个，且可能伴随着各种干扰。因此，定向与聚焦技术的精细化是提升系统性能的基石。本书将深入剖析一系列先进的定向算法，例如： 子空间分解法的精进：在经典 MUSIC 和 ESPRIT 算法的基础上，我们将探讨如何处理阵列孔径受限、阵元间相关性增强等更为严苛的条件。例如，您将学习到如何利用协方差矩阵重构技术，在阵元数量不足的情况下，依然能够获得更精细的波达方向（DOA）估计精度；以及如何结合稀疏重构理论，应对信号源高度聚集时的分离难题。我们将详细解析这些算法的理论推导，并着重探讨其在高性能雷达、声纳探测、射电天文等领域中的具体实现与性能瓶颈突破。 非线性与自适应聚焦：当信号传播路径不再是简单的直线传播，或者存在复杂的空间衰落时，传统的线性波束形成方法将捉襟见肘。本书将引导您进入非线性聚焦的范畴，例如基于核函数的自适应波束形成，通过引入核方法，能够捕捉信号之间的非线性关系，从而实现对复杂环境中目标信号的更优聚焦。此外，我们还将深入研究自适应聚焦技术，重点关注鲁棒性自适应波束形成器的设计。您将学习到如何构建能够抵御模型误差、杂波干扰、以及阵元故障的自适应算法，例如最大最小方差（MMSE）准则下的鲁棒设计，以及基于线性矩阵不等式（LMI）的优化方法。这些技术在电子对抗、通信信号拦截、水下声学探测等领域具有举足轻重的意义。 高分辨率成像的突破：将阵列信号处理的应用拓展到成像领域，是本书另一重要维度。我们将探讨超分辨率成像技术，如何利用先进的算法，突破传统成像系统的衍射极限，获得更高分辨率的图像。例如，在合成孔径雷达（SAR）和医学成像中，我们将深入讲解压缩感知（Compressed Sensing）与稀疏恢复技术在阵列成像中的应用，如何通过对信号的稀疏性进行建模，实现远低于奈奎斯特采样率的成像，从而大大提升成像速度和数据获取效率。本书将从理论推导到仿真验证，一步步引导您掌握这些尖端成像技术。 二、 杂波与干扰的“隐身衣”：高级抑制与滤波技术 现实世界的信号处理环境，常常充斥着各种干扰和杂波，它们如同巨大的噪声，淹没了我们想要的信息。如何为您的阵列信号处理系统披上一件“隐身衣”，是本书着力解决的关键问题。 时空域联合滤波的艺术：传统的滤波方法往往局限于单一的域。本书将强调时空域联合滤波的重要性。您将学习到如何结合维纳滤波、卡尔曼滤波等经典滤波理论，并将其扩展到多维度的空间域，构建时空自适应滤波器。我们将深入研究多维卡尔曼滤波、粒子滤波等在复杂动态场景下的应用，以及如何针对非高斯噪声和非线性系统设计更鲁棒的滤波器。 智能杂波抑制的策略：在雷达和声纳系统中，杂波是一个棘手的难题。本书将重点介绍先进的杂波抑制技术。例如，除了经典的自适应滤波器，我们还将探讨基于机器学习的杂波分类与抑制方法，如何利用深度学习模型，自动识别和区分不同类型的杂波，从而实现更智能、更精细的杂波抑制。您将学习到如何设计卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型，用于杂波的特征提取和分类，并将其与传统的信号处理算法相结合，形成强大的杂波对抗能力。 抗干扰通信与信号复原：在通信系统中，恶意干扰的威胁日益凸显。本书将介绍先进的抗干扰通信技术，例如跳频、扩频、以及编码技术在阵列信号处理中的协同应用。同时，我们还将探讨信号复原技术，当信号遭受严重损毁或缺失时，如何利用阵列的冗余信息和统计特性，尽可能地恢复原始信号。这包括稀疏表示下的信号补全、以及基于模型预测的信号重构等方法。 三、 阵列的智慧：协同、学习与自适应的演进 当您掌握了精细的捕获和强大的抑制技术后，下一步便是让您的阵列“思考”和“学习”，实现真正的智慧化。 分布式与协同处理的优势：在传感器网络和分布式阵列系统中，将数据集中处理并非总是最优选择。本书将深入探讨分布式阵列信号处理。您将学习到基于联邦学习的协同DOA估计，如何在保护用户隐私的前提下，利用多节点的计算资源和数据，实现比单一节点更精确的估计。此外，我们还将研究基于信息融合的分布式目标跟踪，如何有效地整合来自不同节点的测量信息，实现全局的最优跟踪。 机器学习在阵列信号处理中的驱动：机器学习，尤其是深度学习，已经成为驱动现代信号处理发展的强大引擎。本书将系统性地介绍机器学习在阵列信号处理中的关键应用。您将学习到如何利用监督学习进行信号分类、目标识别；如何利用无监督学习进行异常检测、信号聚类；以及如何利用强化学习实现自适应波束形成器、最优资源分配等。我们将提供详实的案例，例如利用深度信念网络（DBN）进行低信噪比下的信号检测，以及利用深度强化学习实现无人机集群的协同导航与避障。 自适应与智能化的阵列设计：传统的阵列设计往往是固定的。本书将引导您走向自适应与智能化的阵列设计。您将了解基于任务需求动态调整阵列构型的技术，例如可重构阵列的设计理念，以及如何在分布式系统中实现灵活的子阵选择与配置。同时，我们还将探讨基于性能反馈的阵列优化，如何让阵列系统根据实时性能表现，自动调整阵元的位置、增益、以及相位，以达到最佳的处理效果。 四、 实践为王：案例分析与工程挑战 理论的落地需要丰富的实践经验。本书在讲解各类先进算法的同时，将穿插大量实际应用案例。从5G/6G通信中的大规模MIMO波束赋形，到智能交通系统中车辆的雷达探测与跟踪；从环境监测中的多传感器数据融合，到空间探测中的微弱信号增强，我们将分析这些场景下阵列信号处理所面临的具体挑战，并结合本书介绍的算法，提供切实可行的解决方案。 此外，本书还将关注工程实现中的关键问题，例如算法的计算复杂度优化、实时性保障、以及鲁棒性设计。我们将讨论如何将复杂的算法转化为高效的实现，并分析在资源受限的嵌入式平台上的部署策略。 《信号的海洋，智慧的探寻》，旨在为您提供一套系统、深入、且实用的阵列信号处理进阶知识体系。它不仅仅是一本书，更是您在信号处理领域不断攀登、探索智慧的坚实阶梯。无论您是资深的研究人员，还是渴望将理论付诸实践的工程师，亦或是对信号处理充满好奇的学生，相信本书都将带给您前所未有的启发与收获。让我们一起，在信号的海洋中，开启这场智慧的探寻之旅！

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读完《优化阵列信号处理（下）》的章节，我感觉自己仿佛进入了一个高度抽象和严谨的数学世界。这本书在处理阵列信号时，引入了大量先进的优化理论和方法，这对于我这样主要从事算法实现和工程应用背景的人来说，既是挑战也是机遇。书中对于诸如压缩感知、机器学习在阵列信号处理中的应用，提出了许多新颖的视角。比如，利用机器学习的非线性建模能力来解决传统线性模型难以处理的复杂信号场景，这让我看到了阵列信号处理未来发展的广阔前景。我特别关注了书中关于稀疏恢复和模型选择的内容，这对于在低信噪比或有限观测条件下实现精确的信源分离和定位至关重要。不过，这些内容涉及大量的凸优化、非凸优化等数学工具，而且算法的收敛性、鲁棒性等理论分析也非常深入，我需要花费大量时间来消化这些理论，并尝试理解其背后的逻辑。书中给出的实验结果和仿真分析，虽然直观，但要完全复现并进行深入的探索，则需要扎实的编程功底和对各种优化库的熟练掌握。我希望通过对这本书的学习，能够提升我对阵列信号处理问题的建模和优化能力，将理论与实践更紧密地结合起来，为解决实际工程问题提供更强大的理论支撑和技术手段。

评分☆☆☆☆☆

《优化阵列信号处理（下）》这本书，着实是一本内容扎实、理论体系完善的学术专著。我作为一名正在攻读博士学位的学生，在阅读其关于阵列信号处理中的鲁棒性与容错性设计部分时，感受到了作者深厚的功底和前沿的视野。书中系统地阐述了如何处理由于传感器失效、模型误差、环境噪声等不确定性因素对阵列性能造成的影响，并提出了一系列行之有效的优化策略，例如基于不确定集的优化、凸松弛方法等。这对于实际工程应用中的可靠性和稳定性至关重要。我尤其被书中关于“最坏情况”分析的思路所吸引，这种思维方式能够帮助我们设计出在各种复杂条件下都能保持良好性能的阵列系统。然而，要完全掌握这些方法，需要对随机过程、最优化理论以及一些数值计算技巧有深刻的理解。书中涉及的数学推导和证明过程十分严谨，有时候需要反复阅读才能把握其中的精髓。此外，书中还讨论了分布式阵列信号处理的一些前沿问题，这为我未来的研究方向提供了很多新的思路和启发。虽然在阅读过程中会遇到一些技术上的难题，但我认为，这正是提升自身学术水平的绝佳机会。这本书对我来说，就像是一个知识宝库，需要我不断地挖掘和探索。

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这本《优化阵列信号处理（下）》简直是让我这个业余爱好者望而却步的巨著！虽然我一直对各种信号处理技术充满好奇，尤其是在涉及到阵列这样更复杂、更具空间维度的应用时，但这本书的深度和广度着实令我吃惊。光是目录就看得我眼花缭乱，从我不太熟悉的统计信号处理基础，到各种精巧的优化算法，再到具体的阵列孔径规划、波束形成、源定位等具体问题，每一章都像是一个独立的研究领域。我最感兴趣的是那些能够提升信噪比、抑制干扰的先进技术，比如书中提到的自适应波束形成，听上去就非常神奇，能根据环境动态调整，实现“智能”的信号接收。但要真正理解这些算法背后的数学原理，以及如何将其转化为实际可用的代码，对我来说是一个巨大的挑战。我尝试着去阅读其中一两个章节，但发现需要大量的预备知识，比如概率论、线性代数、最优化理论等等，这些我都需要重新捡起来，甚至可能要专门去学习。这本书的参考文献列表更是惊人，每一点都指向了更深入的研究方向，感觉自己像是站在一座知识的冰山前，只看到了微不足道的一角。不过，正是这种挑战性，也激起了我深入学习的动力。我知道，如果我能克服困难，啃下这块“硬骨头”，对于我在信号处理领域的认知提升将是质的飞跃。我期待着有一天能够真正理解书中所阐述的精妙之处，甚至能将其应用到我自己的小项目中。

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《优化阵列信号处理（下）》这本书，不得不说，它的内容编排和论述方式，确实是为那些有一定基础的专业人士量身定做的。我作为一个初步接触阵列信号处理的研究生，在阅读这本书时，深切体会到了“深入浅出”的另一层含义——“深入”是它的核心，“浅出”则需要读者自己去实现。书中对于各种优化方法，例如最大似然估计、最小二乘估计、贝叶斯推断等在阵列信号处理中的应用，进行了详尽的阐述。特别是在介绍MUSIC、ESPRIT等经典算法的优化变种时，思路非常清晰，数学推导严谨，这对于理解算法的性能极限和改进方向非常有帮助。然而，对于初学者而言，理解这些算法的几何意义、统计特性以及它们之间的权衡取舍，需要反复琢磨。我尤其对书中关于阵列孔径扩展和最优阵型设计的章节印象深刻，这直接关系到阵列的性能上限，书中给出的多种优化策略，比如考虑旁瓣抑制、主瓣宽度、容差等因素，非常有启发性。但要将这些理论转化为实际的设计，需要对传感器布局、信号模型有深刻的理解，并且要能够进行大量的仿真验证。我感觉这本书更像是一本“武林秘籍”，其中的招式精妙绝伦，但能否练成，全凭个人的悟性和勤奋。我已经下定决心，要将这本书作为我学习阵列信号处理的“圣经”之一，慢慢啃，细细品味，希望能从中获得真传，为我未来的研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我最近接触了《优化阵列信号处理（下）》这本大部头，感觉这本书更像是为领域内的资深研究者或博士后量身打造的“工具书”或者说是“进阶指南”。我本来对阵列信号处理的一些基础概念略有了解，但这本书一上来就涉及到了非常高深的领域，例如谱估计的超分辨率技术、高维阵列信号处理的挑战，以及一些非常前沿的优化技术，如交替方向乘子法（ADMS）在阵列信号处理中的应用。这些内容对我来说，大部分都属于全新的知识范畴。书中对于如何通过设计特定的优化目标函数来提升阵列的性能，比如在约束条件下最大化信噪比，或者最小化均方误差，都进行了细致的论述。我尤其对书中关于“低秩恢复”和“稀疏表示”等概念在阵列信号处理中的应用感到好奇，这似乎能为解决一些传统方法难以处理的问题提供新的思路。但遗憾的是，要完全理解和掌握这些技术，需要深厚的数学基础，尤其是高等代数、概率论和优化理论，我在这方面还有很大的欠缺。这本书的数学符号和推导过程都非常密集，我需要放慢阅读速度，并且可能需要借助其他辅助材料来加深理解。不过，正是这种挑战性，也让我看到了这个研究领域的无限可能性，以及未来我需要努力的方向。