優化陣列信號處理（下） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

鄢社鋒 著

圖書標籤:

• 信號處理
• 陣列信號處理
• 優化算法
• 無綫通信
• 雷達
• 自適應濾波
• 譜估計
• 空間譜估計
• 波束形成
• 優化理論

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030433718

版次：01

商品編碼：12334279

包裝：精裝

開本：32開

齣版時間：2018-04-01

頁數：272

正文語種：中文

內容簡介

　　本書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，納入瞭作者在國內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。

目錄

前言
第10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

第11章 圓環陣模態波束形成
11.1 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
11.3 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 最大指嚮性波束形成器
11.4.5 平麵各嚮同性噪聲場中MvDR波束形成器
11.4.6 最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

第12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 最大指嚮性波束形成器
12.4.4 最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
12.5.1 波束形成結構
12.5.2 加權嚮量設計
12.6 球諧波域寬帶波束形成
12.6.1 頻域寬帶波束形成
12.6.2 時域寬帶波束形成
12.7 本章小結

第13章 波束掃描方位譜估計
13.1 引言
13.2 波束掃描方位譜估計
13.2.1 窄帶信號方位譜估計
13.2.2 寬帶信號方位譜估計
13.3 圓環陣方位估計
13.3.1 窄帶信號方位估計
13.3.2 寬帶信號方位估計
13.4 球麵陣方位估計
13.4.1 窄帶信號方位估計
13.4.2 寬帶信號方位估計
13.5 本章小結

第14章 高分辨方位譜估計
14.1 引言
14.2 窄帶陣元域MUSIC方位估計
14.3 窄帶模態域MUSIC方位估計
14.4 窄帶矩陣空域預濾波方位估計
14.4.1 矩陣空域濾波原理
14.4.2 矩陣空域濾波器設計
14.4.3 空域預濾波DOA估計
14.4.4 方位估計步驟
14.5 窄帶波束域MusIC方位估計
14.5.1 波束域方法
14.5.2 方位估計步驟
14.6 寬帶非相乾方位估計
14.7 寬帶相乾信號子空間方位估計
14.7.1 相乾信號協方差矩陣的奇異性
14.7.2 相乾子空間方位估計算法
14.7.3 相乾子空間方位估計步驟
14.7.4 相乾信號源方位估計的Cramer.Rao下界
14.8 寬帶波束域方位估計
1418.1 波束域方位估計方法簡介
14.8.2 頻域處理實現步驟
14.8.3 時域處理實現步驟
14.9 本章小結
參考文獻

附錄A 部分主要的縮寫與符號說明
A.1 縮寫詞
A.2 變量符號
A.3 部分算術符號
附錄B 設計實例目錄

《信號的海洋，智慧的探尋：從理論到實踐的陣列信號處理進階之路》 在這信息爆炸的時代，我們被無數的信號所包圍。從浩瀚的宇宙射電信號，到微弱的生物電信號，再到現代通信網絡中湧動的海量數據，理解和駕馭這些信號是解鎖未知、驅動創新的關鍵。如果您已對陣列信號處理的基礎理論有所涉獵，渴望深入探索更復雜、更具挑戰性的前沿技術，那麼《信號的海洋，智慧的探尋》將是您不可或缺的良師益友。這本書並非一本孤立的理論手冊，而是旨在引領您踏上一段從深邃理論到靈活實踐的進階之旅，讓您在信號的海洋中，以更敏銳的洞察力和更強大的處理能力，探尋智慧的真諦。 本書的重點在於陣列信號處理的核心算法在復雜與多維環境下的深化應用與性能優化，我們關注的不僅僅是“如何做”，更是“為何如此”以及“如何做得更好”。在《優化陣列信號處理（下）》中，我們已為您奠定瞭堅實的理論基礎，而本書則將在此基礎上，為您揭示那些能讓您的陣列信號處理係統從“可用”躍升至“卓越”的關鍵技術。 一、 精準捕獲：定嚮與聚焦技術的更高層次追求 我們深知，在實際應用中，信號的來源往往不止一個，且可能伴隨著各種乾擾。因此，定嚮與聚焦技術的精細化是提升係統性能的基石。本書將深入剖析一係列先進的定嚮算法，例如： 子空間分解法的精進：在經典 MUSIC 和 ESPRIT 算法的基礎上，我們將探討如何處理陣列孔徑受限、陣元間相關性增強等更為嚴苛的條件。例如，您將學習到如何利用協方差矩陣重構技術，在陣元數量不足的情況下，依然能夠獲得更精細的波達方嚮（DOA）估計精度；以及如何結閤稀疏重構理論，應對信號源高度聚集時的分離難題。我們將詳細解析這些算法的理論推導，並著重探討其在高性能雷達、聲納探測、射電天文等領域中的具體實現與性能瓶頸突破。 非綫性與自適應聚焦：當信號傳播路徑不再是簡單的直綫傳播，或者存在復雜的空間衰落時，傳統的綫性波束形成方法將捉襟見肘。本書將引導您進入非綫性聚焦的範疇，例如基於核函數的自適應波束形成，通過引入核方法，能夠捕捉信號之間的非綫性關係，從而實現對復雜環境中目標信號的更優聚焦。此外，我們還將深入研究自適應聚焦技術，重點關注魯棒性自適應波束形成器的設計。您將學習到如何構建能夠抵禦模型誤差、雜波乾擾、以及陣元故障的自適應算法，例如最大最小方差（MMSE）準則下的魯棒設計，以及基於綫性矩陣不等式（LMI）的優化方法。這些技術在電子對抗、通信信號攔截、水下聲學探測等領域具有舉足輕重的意義。 高分辨率成像的突破：將陣列信號處理的應用拓展到成像領域，是本書另一重要維度。我們將探討超分辨率成像技術，如何利用先進的算法，突破傳統成像係統的衍射極限，獲得更高分辨率的圖像。例如，在閤成孔徑雷達（SAR）和醫學成像中，我們將深入講解壓縮感知（Compressed Sensing）與稀疏恢復技術在陣列成像中的應用，如何通過對信號的稀疏性進行建模，實現遠低於奈奎斯特采樣率的成像，從而大大提升成像速度和數據獲取效率。本書將從理論推導到仿真驗證，一步步引導您掌握這些尖端成像技術。 二、 雜波與乾擾的“隱身衣”：高級抑製與濾波技術 現實世界的信號處理環境，常常充斥著各種乾擾和雜波，它們如同巨大的噪聲，淹沒瞭我們想要的信息。如何為您的陣列信號處理係統披上一件“隱身衣”，是本書著力解決的關鍵問題。 時空域聯閤濾波的藝術：傳統的濾波方法往往局限於單一的域。本書將強調時空域聯閤濾波的重要性。您將學習到如何結閤維納濾波、卡爾曼濾波等經典濾波理論，並將其擴展到多維度的空間域，構建時空自適應濾波器。我們將深入研究多維卡爾曼濾波、粒子濾波等在復雜動態場景下的應用，以及如何針對非高斯噪聲和非綫性係統設計更魯棒的濾波器。 智能雜波抑製的策略：在雷達和聲納係統中，雜波是一個棘手的難題。本書將重點介紹先進的雜波抑製技術。例如，除瞭經典的自適應濾波器，我們還將探討基於機器學習的雜波分類與抑製方法，如何利用深度學習模型，自動識彆和區分不同類型的雜波，從而實現更智能、更精細的雜波抑製。您將學習到如何設計捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）等模型，用於雜波的特徵提取和分類，並將其與傳統的信號處理算法相結閤，形成強大的雜波對抗能力。 抗乾擾通信與信號復原：在通信係統中，惡意乾擾的威脅日益凸顯。本書將介紹先進的抗乾擾通信技術，例如跳頻、擴頻、以及編碼技術在陣列信號處理中的協同應用。同時，我們還將探討信號復原技術，當信號遭受嚴重損毀或缺失時，如何利用陣列的冗餘信息和統計特性，盡可能地恢復原始信號。這包括稀疏錶示下的信號補全、以及基於模型預測的信號重構等方法。 三、 陣列的智慧：協同、學習與自適應的演進 當您掌握瞭精細的捕獲和強大的抑製技術後，下一步便是讓您的陣列“思考”和“學習”，實現真正的智慧化。 分布式與協同處理的優勢：在傳感器網絡和分布式陣列係統中，將數據集中處理並非總是最優選擇。本書將深入探討分布式陣列信號處理。您將學習到基於聯邦學習的協同DOA估計，如何在保護用戶隱私的前提下，利用多節點的計算資源和數據，實現比單一節點更精確的估計。此外，我們還將研究基於信息融閤的分布式目標跟蹤，如何有效地整閤來自不同節點的測量信息，實現全局的最優跟蹤。 機器學習在陣列信號處理中的驅動：機器學習，尤其是深度學習，已經成為驅動現代信號處理發展的強大引擎。本書將係統性地介紹機器學習在陣列信號處理中的關鍵應用。您將學習到如何利用監督學習進行信號分類、目標識彆；如何利用無監督學習進行異常檢測、信號聚類；以及如何利用強化學習實現自適應波束形成器、最優資源分配等。我們將提供詳實的案例，例如利用深度信念網絡（DBN）進行低信噪比下的信號檢測，以及利用深度強化學習實現無人機集群的協同導航與避障。 自適應與智能化的陣列設計：傳統的陣列設計往往是固定的。本書將引導您走嚮自適應與智能化的陣列設計。您將瞭解基於任務需求動態調整陣列構型的技術，例如可重構陣列的設計理念，以及如何在分布式係統中實現靈活的子陣選擇與配置。同時，我們還將探討基於性能反饋的陣列優化，如何讓陣列係統根據實時性能錶現，自動調整陣元的位置、增益、以及相位，以達到最佳的處理效果。 四、 實踐為王：案例分析與工程挑戰 理論的落地需要豐富的實踐經驗。本書在講解各類先進算法的同時，將穿插大量實際應用案例。從5G/6G通信中的大規模MIMO波束賦形，到智能交通係統中車輛的雷達探測與跟蹤；從環境監測中的多傳感器數據融閤，到空間探測中的微弱信號增強，我們將分析這些場景下陣列信號處理所麵臨的具體挑戰，並結閤本書介紹的算法，提供切實可行的解決方案。 此外，本書還將關注工程實現中的關鍵問題，例如算法的計算復雜度優化、實時性保障、以及魯棒性設計。我們將討論如何將復雜的算法轉化為高效的實現，並分析在資源受限的嵌入式平颱上的部署策略。 《信號的海洋，智慧的探尋》，旨在為您提供一套係統、深入、且實用的陣列信號處理進階知識體係。它不僅僅是一本書，更是您在信號處理領域不斷攀登、探索智慧的堅實階梯。無論您是資深的研究人員，還是渴望將理論付諸實踐的工程師，亦或是對信號處理充滿好奇的學生，相信本書都將帶給您前所未有的啓發與收獲。讓我們一起，在信號的海洋中，開啓這場智慧的探尋之旅！

評分☆☆☆☆☆

《優化陣列信號處理（下）》這本書，不得不說，它的內容編排和論述方式，確實是為那些有一定基礎的專業人士量身定做的。我作為一個初步接觸陣列信號處理的研究生，在閱讀這本書時，深切體會到瞭“深入淺齣”的另一層含義——“深入”是它的核心，“淺齣”則需要讀者自己去實現。書中對於各種優化方法，例如最大似然估計、最小二乘估計、貝葉斯推斷等在陣列信號處理中的應用，進行瞭詳盡的闡述。特彆是在介紹MUSIC、ESPRIT等經典算法的優化變種時，思路非常清晰，數學推導嚴謹，這對於理解算法的性能極限和改進方嚮非常有幫助。然而，對於初學者而言，理解這些算法的幾何意義、統計特性以及它們之間的權衡取捨，需要反復琢磨。我尤其對書中關於陣列孔徑擴展和最優陣型設計的章節印象深刻，這直接關係到陣列的性能上限，書中給齣的多種優化策略，比如考慮旁瓣抑製、主瓣寬度、容差等因素，非常有啓發性。但要將這些理論轉化為實際的設計，需要對傳感器布局、信號模型有深刻的理解，並且要能夠進行大量的仿真驗證。我感覺這本書更像是一本“武林秘籍”，其中的招式精妙絕倫，但能否練成，全憑個人的悟性和勤奮。我已經下定決心，要將這本書作為我學習陣列信號處理的“聖經”之一，慢慢啃，細細品味，希望能從中獲得真傳，為我未來的研究打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本《優化陣列信號處理（下）》簡直是讓我這個業餘愛好者望而卻步的巨著！雖然我一直對各種信號處理技術充滿好奇，尤其是在涉及到陣列這樣更復雜、更具空間維度的應用時，但這本書的深度和廣度著實令我吃驚。光是目錄就看得我眼花繚亂，從我不太熟悉的統計信號處理基礎，到各種精巧的優化算法，再到具體的陣列孔徑規劃、波束形成、源定位等具體問題，每一章都像是一個獨立的研究領域。我最感興趣的是那些能夠提升信噪比、抑製乾擾的先進技術，比如書中提到的自適應波束形成，聽上去就非常神奇，能根據環境動態調整，實現“智能”的信號接收。但要真正理解這些算法背後的數學原理，以及如何將其轉化為實際可用的代碼，對我來說是一個巨大的挑戰。我嘗試著去閱讀其中一兩個章節，但發現需要大量的預備知識，比如概率論、綫性代數、最優化理論等等，這些我都需要重新撿起來，甚至可能要專門去學習。這本書的參考文獻列錶更是驚人，每一點都指嚮瞭更深入的研究方嚮，感覺自己像是站在一座知識的冰山前，隻看到瞭微不足道的一角。不過，正是這種挑戰性，也激起瞭我深入學習的動力。我知道，如果我能剋服睏難，啃下這塊“硬骨頭”，對於我在信號處理領域的認知提升將是質的飛躍。我期待著有一天能夠真正理解書中所闡述的精妙之處，甚至能將其應用到我自己的小項目中。

評分☆☆☆☆☆

讀完《優化陣列信號處理（下）》的章節，我感覺自己仿佛進入瞭一個高度抽象和嚴謹的數學世界。這本書在處理陣列信號時，引入瞭大量先進的優化理論和方法，這對於我這樣主要從事算法實現和工程應用背景的人來說，既是挑戰也是機遇。書中對於諸如壓縮感知、機器學習在陣列信號處理中的應用，提齣瞭許多新穎的視角。比如，利用機器學習的非綫性建模能力來解決傳統綫性模型難以處理的復雜信號場景，這讓我看到瞭陣列信號處理未來發展的廣闊前景。我特彆關注瞭書中關於稀疏恢復和模型選擇的內容，這對於在低信噪比或有限觀測條件下實現精確的信源分離和定位至關重要。不過，這些內容涉及大量的凸優化、非凸優化等數學工具，而且算法的收斂性、魯棒性等理論分析也非常深入，我需要花費大量時間來消化這些理論，並嘗試理解其背後的邏輯。書中給齣的實驗結果和仿真分析，雖然直觀，但要完全復現並進行深入的探索，則需要紮實的編程功底和對各種優化庫的熟練掌握。我希望通過對這本書的學習，能夠提升我對陣列信號處理問題的建模和優化能力，將理論與實踐更緊密地結閤起來，為解決實際工程問題提供更強大的理論支撐和技術手段。

評分☆☆☆☆☆

我最近接觸瞭《優化陣列信號處理（下）》這本大部頭，感覺這本書更像是為領域內的資深研究者或博士後量身打造的“工具書”或者說是“進階指南”。我本來對陣列信號處理的一些基礎概念略有瞭解，但這本書一上來就涉及到瞭非常高深的領域，例如譜估計的超分辨率技術、高維陣列信號處理的挑戰，以及一些非常前沿的優化技術，如交替方嚮乘子法（ADMS）在陣列信號處理中的應用。這些內容對我來說，大部分都屬於全新的知識範疇。書中對於如何通過設計特定的優化目標函數來提升陣列的性能，比如在約束條件下最大化信噪比，或者最小化均方誤差，都進行瞭細緻的論述。我尤其對書中關於“低秩恢復”和“稀疏錶示”等概念在陣列信號處理中的應用感到好奇，這似乎能為解決一些傳統方法難以處理的問題提供新的思路。但遺憾的是，要完全理解和掌握這些技術，需要深厚的數學基礎，尤其是高等代數、概率論和優化理論，我在這方麵還有很大的欠缺。這本書的數學符號和推導過程都非常密集，我需要放慢閱讀速度，並且可能需要藉助其他輔助材料來加深理解。不過，正是這種挑戰性，也讓我看到瞭這個研究領域的無限可能性，以及未來我需要努力的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

《優化陣列信號處理（下）》這本書，著實是一本內容紮實、理論體係完善的學術專著。我作為一名正在攻讀博士學位的學生，在閱讀其關於陣列信號處理中的魯棒性與容錯性設計部分時，感受到瞭作者深厚的功底和前沿的視野。書中係統地闡述瞭如何處理由於傳感器失效、模型誤差、環境噪聲等不確定性因素對陣列性能造成的影響，並提齣瞭一係列行之有效的優化策略，例如基於不確定集的優化、凸鬆弛方法等。這對於實際工程應用中的可靠性和穩定性至關重要。我尤其被書中關於“最壞情況”分析的思路所吸引，這種思維方式能夠幫助我們設計齣在各種復雜條件下都能保持良好性能的陣列係統。然而，要完全掌握這些方法，需要對隨機過程、最優化理論以及一些數值計算技巧有深刻的理解。書中涉及的數學推導和證明過程十分嚴謹，有時候需要反復閱讀纔能把握其中的精髓。此外，書中還討論瞭分布式陣列信號處理的一些前沿問題，這為我未來的研究方嚮提供瞭很多新的思路和啓發。雖然在閱讀過程中會遇到一些技術上的難題，但我認為，這正是提升自身學術水平的絕佳機會。這本書對我來說，就像是一個知識寶庫，需要我不斷地挖掘和探索。