优化阵列信号处理（上） 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
• 优化方法
• 自适应滤波
• 无线通信
• 雷达
• 声呐
• 算法
• 工程应用
• 数学模型

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030439642

版次：01

商品编码：12344178

包装：精装

开本：32开

出版时间：2018-04-01

页数：332

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1章 绪论
1.1 阵列信号处理应用范围
1.2 研究历史与现状
1.2.1 阵增益与稳健性
1.2.2 波束图优化设计
1.2.3 恒定主瓣响应波束设计
1.2.4 波束形成器的实现
1.2.5 模态阵列信号处理
1.2.6 目标方位估计
1.2.7 二阶锥规划求解方法
1.3 本书的结构

第2章 阵列信号处理数学模型
2.1 引言
2.2 数学模型
2.2.1 基阵
2.2.2 信号模型
2.2.3 噪声场模型
2.2.4 基阵接收数据模型
2.2.5 快拍数据模型
2.3 波束形成
2.3.1 波束形成表达形式
2.3.2 窄带波束形成
2.3.3 窄带波束形成器的性能参数
2.3.4 波束扫描方位谱
2.4 常见的波束形成器
2.4.1 常规波束形成器
2.4.2 最佳波束形成器
2.5 本章小结

第3章 规则阵波束设计
3.1 引言
3.2 线阵
3.2.1 连续线阵
3.2.2 均匀线列阵
3.2.3 二元阵
3.2.4 均匀线列阵窗函数加权
3.3 矩形阵
3.3.1 波束图乘积定理
3.3.2 均匀矩形阵
3.4 本章小结

第4章 波束稳健性分析
4.1 引言
4.2 最佳波束形成器稳健性影响因素
4.3 导向向量失配对波束性能的影响
4.4 协方差矩阵失配对波束性能的影响
4.4.1 样本协方差矩阵求逆波束形成
4.4.2 样本协方差矩阵求逆法波束性能
4.5 超增益波束形成器的稳健性
4.6 本章小结

第5章 稳健波束设计
5.1 引言
5.2 对角加载法
5.3 加权向量范数约束法
5.3.1 加权向量范数约束与对角加载波束形成器的关系
5.3.2 范数约束波束形成器的二阶锥规划求解方法
5.3.3 范数约束波束形成器对角加载量求解法
5.4 最差性能最佳化法
5.5 协方差矩阵拟合法
5.6 双约束法
5.6.1 算法描述
5.6.2 尽可能小的椭圆不确定集
5.7 各种波束形成方法性能比较
5.8 本章小结

第6章 波束旁瓣设计
6.1 引言
6.2 凹槽噪声法
6.3 零点展宽技术
6.3.1 干扰方位扩展法
6.3.2 频带扩展法
6.3.3 协方差矩阵锥化法
6.4 最低旁瓣波束形成器
6.4.1 最低旁瓣波束设计
6.4.2 稳健最低旁瓣波束设计
6.5 旁瓣控制高增益波束形成器
6.5.1 低旁瓣自适应波束设计
6.5.2 旁瓣控制高增益波束设计
6.5.3 稳健旁瓣控制波束设计
6.6 抗阵列流形误差的稳健低旁瓣波束形成
6.6.1 问题描述
6.6.2 ￡，范数准则
6.6.3 Z，范数准则
6.6.4 最差旁瓣下界
6.7 本章小结

第7章 波束主瓣设计
7.1 引言
7.2 最小误差逼近法
7.2.1 误差范数表述
7.2.2 最小均方准则法
7.2.3 最小误差范数法
7.3 期望主瓣响应波束设计
7.3.1 问颢描沭
7.3.2 旁瓣控制主瓣最小误差逼近
7.3.3 主瓣精度约束最低旁瓣波束设计
7.3.4 窄带波束优化统一形式
7.4 恒定主瓣响应波束设计
7.4.1 宽带波束图
7.4.2 恒定主瓣响应波束图
7.5 期望主瓣幅度响应波束设计
7.5.1 问题描述
7.5.2 相位迭代法
7.5.3 分解迭代法
7.6 本章小结

第8章 宽带波束形成
8.1 引言
8.2 频域DFT波束形成器
8.2.1 DFT波束形成
8.2.2 另一种解释
8.2.3 分析与讨论
8.3 时域FIR波束形成器
8.4 基于FFT的FIR波束形成
8.5 FIR波束形成器中的滤波器设计
8.5.1 最小加权误差准则
8.5.2 约束最小加权误差准则
8.6 FIR波束形成器分步设计法
8.6.1 设计原理
8.6.2 时域宽带常规波束形成
8.6.3 恒定主瓣响应FIR波束形成器
8.6.4 旁瓣控制高增益FIR波束形成器
8.7 本章小结

第9章 宽带优化波束设计
9.1 引言
9.2 最小合成误差全局优化恒定主瓣响应FIR波束形成
9.2.1 分步设计法的局限性
9.2.2 FIR宽带波束响应
9.2.3 恒定主瓣响应FIR波束形成器
9.3 宽带自适应FIR波束形成
9.3.1 数据协方差矩阵
9.3.2 自适应FIR波束形成器设计
9.3.3 旁瓣控制白适应FIR波束设计
9.4 最小差异恒定主瓣响应FIR波束形成
9.4.1 最小合成误差全局优化法的局限性
9.4.2 最小差异设计法
9.4.3 宽带FIR波束优化统一形式
9.5 几种宽带FIR波束设计方法比较
9.6 本章小结
参考文献
附录A 二阶锥规划方法
A.1 二阶锥规划简介
A.2 二阶锥规划求解软件SeDuMi
附录B 部分主要的符号说明
B.1 缩写词
B.2 变量符号
B.3 部分算术符号
附录C设计实例目录

洞悉海量信息之基石：阵列信号处理的奥秘与实践 在信息爆炸的时代，我们无时无刻不被海量的数据所包围，从通信信号、雷达探测、声学监测到医学成像，无不依赖于精妙的信号处理技术。而当这些信号来源于多个传感器构成的阵列时，其信息量和处理复杂度便呈几何级增长。本书正是一部深入探索阵列信号处理这一关键领域，揭示其核心原理、经典算法以及前沿应用的力作。它旨在为读者构建一个坚实的理论框架，并辅以详实的推导和丰富的案例，引领读者逐步掌握从感知、估计到识别和增强的完整流程，从而更好地驾驭纷繁复杂的信号世界。 第一章 阵列信号处理概览：打开信号世界的万花筒 本章将为读者勾勒出阵列信号处理的宏伟蓝图。我们将首先阐释阵列信号处理的定义、基本概念和重要性，解释为何需要使用阵列而不是单个传感器来捕捉信息。通过生动的比喻，我们将揭示阵列的“协同感知”能力，以及它在提升信号质量、抑制干扰、实现空间信息提取等方面的独特优势。 接着，本章将深入剖析阵列信号处理的经典模型。我们将详细介绍不同类型的阵列构型，如线阵、面阵、圆阵等，并分析它们的几何特性对信号处理的影响。对于每个阵型，我们将给出其在不同应用场景下的典型代表。 此外，本章还将引入阵列信号处理中的核心要素——阵列流形。通过对阵列流形的深入理解，读者将能够量化阵列对不同方向信号的响应特性，为后续的波束形成、方向估计等奠定基础。我们将从数学角度详细推导阵列流形的计算公式，并探讨其在不同阵型和传感器位置下的变化规律。 最后，本章将简要概述阵列信号处理的主要应用领域，包括但不限于雷达系统中的目标跟踪与识别、通信系统中的多用户检测与干扰抑制、声学领域中的声源定位与增强、医学成像中的高分辨率成像等，让读者对阵列信号处理的广泛应用有一个初步的认知，激发进一步学习的兴趣。 第二章 信号模型与预处理：奠定坚实分析基础 万丈高楼平地起，精妙的信号处理离不开准确的信号模型。本章将聚焦于阵列信号处理的理论基石——信号模型。我们将详细介绍不同类型的信号模型，包括确定性信号模型、随机信号模型以及涉及多通道、多维度的复杂模型。对于每一种模型，我们都将进行严谨的数学推导，并分析其适用条件和局限性。 在信号模型的基础上，我们还将深入探讨信号预处理技术。这包括信号的采样、量化、滤波以及噪声抑制等关键步骤。我们将分析不同预处理技术对信号质量的影响，以及如何根据具体的应用需求选择最优的预处理方案。例如，在处理高斯噪声信号时，我们将介绍各种经典滤波器的设计原理和性能评价方法；在处理非高斯噪声信号时，我们将探讨非线性滤波和鲁棒估计技术。 本章的另一重要内容是阵列导向向量的精确定义和计算。我们将详细阐述阵列导向向量在不同阵型、不同信号到达角度下的形式，并给出其通用的数学表达。读者将通过本章的学习，能够熟练地构建不同场景下的阵列信号模型，并为后续的算法分析和设计打下坚实的基础。 第三章 波束形成技术：聚焦信号，屏蔽干扰 波束形成是阵列信号处理中最核心、最直观的技术之一。本章将带领读者领略波束形成的魅力，理解其如何通过调整阵列各单元的加权系数，将阵列的响应聚焦于特定方向，从而增强目标信号，抑制来自其他方向的干扰。 我们将首先介绍经典的静态波束形成方法，包括均匀加权波束形成、最小方差失真响应（MVDR）波束形成以及特征向量波束形成等。对于每一种方法，我们将深入剖析其设计原理、数学推导以及性能特点。例如，MVDR波束形成将通过优化加权系数，在保证目标信号不失真的前提下，最小化阵列输出的噪声和干扰功率。 随后，本章将转向动态波束形成技术，特别是自适应波束形成。我们将详细介绍自适应波束形成的基本思想，以及如何通过实时估计噪声和干扰的协方差矩阵来动态调整阵列的加权系数。我们将深入探讨多种自适应波束形成算法，如广义旁瓣消除（GSC）、最小均方误差（LMS）算法等，并分析它们在不同应用场景下的优缺点。 本章还将涉及波束形成的性能评估指标，如波束宽度、旁瓣电平、主瓣增益等，并介绍如何通过仿真实验来验证波束形成算法的有效性。通过本章的学习，读者将能够深入理解波束形成的原理，并掌握设计和优化波束形成算法的能力。 第四章 方向估计技术：捕捉信号的“来路” 确定信号的来向，即方向估计，是阵列信号处理中的另一项关键任务。本章将系统介绍各种经典的方向估计算法，帮助读者理解如何从阵列接收到的信号中精确地推断出信号的到达方向（DOA）。 我们将首先回顾传统的子空间分解方向估计方法，如多重信号分类（MUSIC）算法和旋转不变子空间（ESPRIT）算法。我们将详细分析这两种算法的基本原理，包括信号子空间和噪声子空间的划分，以及如何利用特征值分解和旋转不变性来精确估计信号的DOA。 接下来，本章将深入探讨基于最大似然（ML）估计的方向估计方法。我们将分析ML估计的基本思想，以及如何通过优化目标函数来求解最优的DOA估计值。我们将讨论ML估计的计算复杂度和其在不同噪声模型下的性能表现。 此外，本章还将介绍一些其他的方向估计技术，例如基于二阶统计量的算法，以及一些现代的深度学习辅助方向估计方法。我们将对比不同算法的优缺点，并分析它们在实际应用中的适用性。通过本章的学习，读者将能够熟练掌握多种方向估计算法，并能够根据具体的应用需求选择和改进合适的算法。 第五章 阵列信号处理的扩展与前沿：探索未知与挑战 在掌握了基础的阵列信号处理技术之后，本章将带领读者展望这一领域的未来发展和更广泛的应用。我们将探讨一些阵列信号处理的扩展性问题，以及当前的研究热点和前沿技术。 首先，我们将讨论阵列信号处理在多信号源、复杂环境下的挑战。例如，当存在多个相干信号源时，传统算法的性能会受到影响，我们将介绍应对相干信号的技术，如相干源分离和相干性度量。 其次，本章将深入探讨协同信号处理的概念。在分布式阵列或传感器网络中，多个独立的阵列如何协同工作，以实现更优的感知和处理能力。我们将介绍分布式波束形成、分布式方向估计等技术。 此外，本章还将重点介绍深度学习在阵列信号处理中的应用。我们将探讨如何利用神经网络来学习信号的特征，从而实现更鲁棒的波束形成、方向估计，甚至信号分类和识别。我们将分析深度学习在解决传统算法难以处理的复杂问题中的潜力。 最后，本章还将简要提及一些新兴的阵列信号处理应用，例如智能家居中的人员定位与跟踪、自动驾驶中的环境感知、以及物联网中的设备定位等，展示阵列信号处理作为信息获取和处理的基石，在未来科技发展中的不可或缺的作用。 本书的编写旨在提供一个全面、深入且实用的阵列信号处理学习路径。通过对基本原理的严谨阐述，对经典算法的细致剖析，以及对前沿技术的前瞻性探讨，我们希望能够帮助读者建立起扎实的理论基础，掌握解决实际问题的能力，并在不断发展的阵列信号处理领域中，发现新的机遇，迎接新的挑战。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始对这本书的期望值并不高，因为市面上关于阵列信号处理的书籍已经很多了，我担心它会重复讲述早已熟知的概念。然而，当我翻开第一页，便被其独到的视角和深入的讲解所吸引。《优化阵列信号处理（上）》最让我赞赏的一点是它对“优化”这个关键词的深刻理解和全面应用。它不仅仅是简单地介绍阵列信号处理的各个子领域，而是将“优化”贯穿于整个体系之中，从信号模型的建立、性能指标的定义，到算法的设计、参数的调整，都围绕着“优化”进行展开。这种“以终为始”的思维方式，让我能够更清晰地认识到每一个环节的目的和意义。书中还穿插了大量的案例分析，这些分析非常贴近实际应用场景，能够帮助读者将书本上的知识转化为解决实际问题的能力。总而言之，这本书在理论深度、实践指导和创新性方面都表现出色，是一本值得反复研读的佳作。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在无线通信领域工作多年的工程师，我深知优化阵列信号处理对于提升系统性能的至关重要性。在实际工作中，我们经常需要处理复杂的电磁环境，如何有效地利用阵列天线的空间分集特性，抑制干扰，提高信噪比，是我们需要不断攻克的难题。这本书为我提供了一个全新的视角和一套系统的解决方案。《优化阵列信号处理（上）》不仅仅停留在理论层面，更重要的是它将理论与实践紧密结合，深入探讨了如何在实际应用中对阵列信号处理算法进行优化。书中对自适应波束形成、干扰抑制、目标跟踪等关键技术进行了深入的探讨，并给出了许多具体的优化策略。例如，在自适应波束形成部分，作者详细介绍了LCMV（线性约束最小方差）准则的推导过程，以及如何通过调整约束条件来满足特定的性能要求。这些内容对于我理解和改进现有算法，设计更高效、更鲁棒的阵列信号处理系统，具有非常重要的指导意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最大感受是它的学术深度和广度。作者在“优化”这一主题上进行了非常深入的挖掘，不仅涵盖了传统的优化方法，还引入了许多前沿的优化技术，并且将它们巧妙地应用于阵列信号处理的各个方面。我尤其惊讶于书中对一些经典问题的全新解读，以及作者提出的创新性解决思路。例如，在空间谱估计方面，书中不仅复习了经典的Capon法和MUSIC法，还深入分析了它们的局限性，并在此基础上提出了改进的优化算法，这些算法在分辨率和抗噪声能力上都有显著提升。另外，书中对稀疏信号处理在阵列信号处理中的应用也进行了详细的阐述，这在我看来是非常有前途的研究方向。从理论研究的角度来看，这本书提供了丰富的研究素材和深刻的洞察，对于科研人员和高年级研究生来说，无疑是一份宝贵的学术财富，能够激发新的研究灵感，推动该领域的理论进步。

评分☆☆☆☆☆

我一直对信号处理领域有着浓厚的兴趣，尤其是阵列信号处理，因为它在雷达、声呐、通信等众多高科技应用中扮演着核心角色。阅读这本《优化阵列信号处理（上）》之前，我曾阅读过几本相关的入门级书籍，但总感觉在某些关键概念的理解上不够透彻，尤其是在涉及数学模型推导和算法复杂度分析时，常常会感到吃力。这本书的出现，仿佛为我打开了一扇新的大门。它在介绍基础理论的同时，也非常注重数学推导的严谨性，从最基本的信号模型出发，层层递进，清晰地阐述了各种优化方法的原理。我尤其喜欢书中对约束优化和无约束优化在阵列信号处理中应用的详细讲解，通过对不同代价函数和约束条件的分析，深入剖析了各种优化算法（如最小二乘法、最大似然估计、最大熵法等）的优缺点和适用场景。对于那些希望深入理解算法背后数学逻辑的读者来说，这本书无疑是极大的福音，能够帮助我们构建更扎实的理论基础，为后续的算法设计和性能分析打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计给我留下了深刻的印象，封面采用的是沉静而富有科技感的蓝色调，搭配烫金的标题“优化阵列信号处理（上）”，显得既专业又大气。纸张的质感也相当不错，厚实且带有微光的触感，翻阅起来不会有廉价感。我特别欣赏的是书中精美的插图和图表，这些图形化的元素将复杂的理论概念直观地呈现出来，使得原本可能枯燥抽象的内容变得易于理解。例如，书中对各种阵列模型（如均匀线阵、圆阵、任意阵列）的几何结构进行了细致的描绘，并通过清晰的示意图展示了不同阵型在空间上的分布特点，这对于理解阵列导向矢量和角度-频率耦合等概念至关重要。此外，排版上也考虑到了读者的阅读习惯，字体大小适中，行距舒适，章节之间的过渡也很自然，整体给人一种沉浸式阅读的良好体验。即使是初学者，也能被这种精心设计的细节所吸引，降低了学习门槛，让人有深入研读的冲动。