優化陣列信號處理（上） 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
• 優化方法
• 自適應濾波
• 無綫通信
• 雷達
• 聲呐
• 算法
• 工程應用
• 數學模型

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030439642

版次：01

商品編碼：12344178

包裝：精裝

開本：32開

齣版時間：2018-04-01

頁數：332

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1章 緒論
1.1 陣列信號處理應用範圍
1.2 研究曆史與現狀
1.2.1 陣增益與穩健性
1.2.2 波束圖優化設計
1.2.3 恒定主瓣響應波束設計
1.2.4 波束形成器的實現
1.2.5 模態陣列信號處理
1.2.6 目標方位估計
1.2.7 二階錐規劃求解方法
1.3 本書的結構

第2章 陣列信號處理數學模型
2.1 引言
2.2 數學模型
2.2.1 基陣
2.2.2 信號模型
2.2.3 噪聲場模型
2.2.4 基陣接收數據模型
2.2.5 快拍數據模型
2.3 波束形成
2.3.1 波束形成錶達形式
2.3.2 窄帶波束形成
2.3.3 窄帶波束形成器的性能參數
2.3.4 波束掃描方位譜
2.4 常見的波束形成器
2.4.1 常規波束形成器
2.4.2 最佳波束形成器
2.5 本章小結

第3章 規則陣波束設計
3.1 引言
3.2 綫陣
3.2.1 連續綫陣
3.2.2 均勻綫列陣
3.2.3 二元陣
3.2.4 均勻綫列陣窗函數加權
3.3 矩形陣
3.3.1 波束圖乘積定理
3.3.2 均勻矩形陣
3.4 本章小結

第4章 波束穩健性分析
4.1 引言
4.2 最佳波束形成器穩健性影響因素
4.3 導嚮嚮量失配對波束性能的影響
4.4 協方差矩陣失配對波束性能的影響
4.4.1 樣本協方差矩陣求逆波束形成
4.4.2 樣本協方差矩陣求逆法波束性能
4.5 超增益波束形成器的穩健性
4.6 本章小結

第5章 穩健波束設計
5.1 引言
5.2 對角加載法
5.3 加權嚮量範數約束法
5.3.1 加權嚮量範數約束與對角加載波束形成器的關係
5.3.2 範數約束波束形成器的二階錐規劃求解方法
5.3.3 範數約束波束形成器對角加載量求解法
5.4 最差性能最佳化法
5.5 協方差矩陣擬閤法
5.6 雙約束法
5.6.1 算法描述
5.6.2 盡可能小的橢圓不確定集
5.7 各種波束形成方法性能比較
5.8 本章小結

第6章 波束旁瓣設計
6.1 引言
6.2 凹槽噪聲法
6.3 零點展寬技術
6.3.1 乾擾方位擴展法
6.3.2 頻帶擴展法
6.3.3 協方差矩陣錐化法
6.4 最低旁瓣波束形成器
6.4.1 最低旁瓣波束設計
6.4.2 穩健最低旁瓣波束設計
6.5 旁瓣控製高增益波束形成器
6.5.1 低旁瓣自適應波束設計
6.5.2 旁瓣控製高增益波束設計
6.5.3 穩健旁瓣控製波束設計
6.6 抗陣列流形誤差的穩健低旁瓣波束形成
6.6.1 問題描述
6.6.2 ￡，範數準則
6.6.3 Z，範數準則
6.6.4 最差旁瓣下界
6.7 本章小結

第7章 波束主瓣設計
7.1 引言
7.2 最小誤差逼近法
7.2.1 誤差範數錶述
7.2.2 最小均方準則法
7.2.3 最小誤差範數法
7.3 期望主瓣響應波束設計
7.3.1 問顥描沭
7.3.2 旁瓣控製主瓣最小誤差逼近
7.3.3 主瓣精度約束最低旁瓣波束設計
7.3.4 窄帶波束優化統一形式
7.4 恒定主瓣響應波束設計
7.4.1 寬帶波束圖
7.4.2 恒定主瓣響應波束圖
7.5 期望主瓣幅度響應波束設計
7.5.1 問題描述
7.5.2 相位迭代法
7.5.3 分解迭代法
7.6 本章小結

第8章 寬帶波束形成
8.1 引言
8.2 頻域DFT波束形成器
8.2.1 DFT波束形成
8.2.2 另一種解釋
8.2.3 分析與討論
8.3 時域FIR波束形成器
8.4 基於FFT的FIR波束形成
8.5 FIR波束形成器中的濾波器設計
8.5.1 最小加權誤差準則
8.5.2 約束最小加權誤差準則
8.6 FIR波束形成器分步設計法
8.6.1 設計原理
8.6.2 時域寬帶常規波束形成
8.6.3 恒定主瓣響應FIR波束形成器
8.6.4 旁瓣控製高增益FIR波束形成器
8.7 本章小結

第9章 寬帶優化波束設計
9.1 引言
9.2 最小閤成誤差全局優化恒定主瓣響應FIR波束形成
9.2.1 分步設計法的局限性
9.2.2 FIR寬帶波束響應
9.2.3 恒定主瓣響應FIR波束形成器
9.3 寬帶自適應FIR波束形成
9.3.1 數據協方差矩陣
9.3.2 自適應FIR波束形成器設計
9.3.3 旁瓣控製白適應FIR波束設計
9.4 最小差異恒定主瓣響應FIR波束形成
9.4.1 最小閤成誤差全局優化法的局限性
9.4.2 最小差異設計法
9.4.3 寬帶FIR波束優化統一形式
9.5 幾種寬帶FIR波束設計方法比較
9.6 本章小結
參考文獻
附錄A 二階錐規劃方法
A.1 二階錐規劃簡介
A.2 二階錐規劃求解軟件SeDuMi
附錄B 部分主要的符號說明
B.1 縮寫詞
B.2 變量符號
B.3 部分算術符號
附錄C設計實例目錄

洞悉海量信息之基石：陣列信號處理的奧秘與實踐 在信息爆炸的時代，我們無時無刻不被海量的數據所包圍，從通信信號、雷達探測、聲學監測到醫學成像，無不依賴於精妙的信號處理技術。而當這些信號來源於多個傳感器構成的陣列時，其信息量和處理復雜度便呈幾何級增長。本書正是一部深入探索陣列信號處理這一關鍵領域，揭示其核心原理、經典算法以及前沿應用的力作。它旨在為讀者構建一個堅實的理論框架，並輔以詳實的推導和豐富的案例，引領讀者逐步掌握從感知、估計到識彆和增強的完整流程，從而更好地駕馭紛繁復雜的信號世界。 第一章 陣列信號處理概覽：打開信號世界的萬花筒 本章將為讀者勾勒齣陣列信號處理的宏偉藍圖。我們將首先闡釋陣列信號處理的定義、基本概念和重要性，解釋為何需要使用陣列而不是單個傳感器來捕捉信息。通過生動的比喻，我們將揭示陣列的“協同感知”能力，以及它在提升信號質量、抑製乾擾、實現空間信息提取等方麵的獨特優勢。 接著，本章將深入剖析陣列信號處理的經典模型。我們將詳細介紹不同類型的陣列構型，如綫陣、麵陣、圓陣等，並分析它們的幾何特性對信號處理的影響。對於每個陣型，我們將給齣其在不同應用場景下的典型代錶。 此外，本章還將引入陣列信號處理中的核心要素——陣列流形。通過對陣列流形的深入理解，讀者將能夠量化陣列對不同方嚮信號的響應特性，為後續的波束形成、方嚮估計等奠定基礎。我們將從數學角度詳細推導陣列流形的計算公式，並探討其在不同陣型和傳感器位置下的變化規律。 最後，本章將簡要概述陣列信號處理的主要應用領域，包括但不限於雷達係統中的目標跟蹤與識彆、通信係統中的多用戶檢測與乾擾抑製、聲學領域中的聲源定位與增強、醫學成像中的高分辨率成像等，讓讀者對陣列信號處理的廣泛應用有一個初步的認知，激發進一步學習的興趣。 第二章 信號模型與預處理：奠定堅實分析基礎 萬丈高樓平地起，精妙的信號處理離不開準確的信號模型。本章將聚焦於陣列信號處理的理論基石——信號模型。我們將詳細介紹不同類型的信號模型，包括確定性信號模型、隨機信號模型以及涉及多通道、多維度的復雜模型。對於每一種模型，我們都將進行嚴謹的數學推導，並分析其適用條件和局限性。 在信號模型的基礎上，我們還將深入探討信號預處理技術。這包括信號的采樣、量化、濾波以及噪聲抑製等關鍵步驟。我們將分析不同預處理技術對信號質量的影響，以及如何根據具體的應用需求選擇最優的預處理方案。例如，在處理高斯噪聲信號時，我們將介紹各種經典濾波器的設計原理和性能評價方法；在處理非高斯噪聲信號時，我們將探討非綫性濾波和魯棒估計技術。 本章的另一重要內容是陣列導嚮嚮量的精確定義和計算。我們將詳細闡述陣列導嚮嚮量在不同陣型、不同信號到達角度下的形式，並給齣其通用的數學錶達。讀者將通過本章的學習，能夠熟練地構建不同場景下的陣列信號模型，並為後續的算法分析和設計打下堅實的基礎。 第三章 波束形成技術：聚焦信號，屏蔽乾擾 波束形成是陣列信號處理中最核心、最直觀的技術之一。本章將帶領讀者領略波束形成的魅力，理解其如何通過調整陣列各單元的加權係數，將陣列的響應聚焦於特定方嚮，從而增強目標信號，抑製來自其他方嚮的乾擾。 我們將首先介紹經典的靜態波束形成方法，包括均勻加權波束形成、最小方差失真響應（MVDR）波束形成以及特徵嚮量波束形成等。對於每一種方法，我們將深入剖析其設計原理、數學推導以及性能特點。例如，MVDR波束形成將通過優化加權係數，在保證目標信號不失真的前提下，最小化陣列輸齣的噪聲和乾擾功率。 隨後，本章將轉嚮動態波束形成技術，特彆是自適應波束形成。我們將詳細介紹自適應波束形成的基本思想，以及如何通過實時估計噪聲和乾擾的協方差矩陣來動態調整陣列的加權係數。我們將深入探討多種自適應波束形成算法，如廣義旁瓣消除（GSC）、最小均方誤差（LMS）算法等，並分析它們在不同應用場景下的優缺點。 本章還將涉及波束形成的性能評估指標，如波束寬度、旁瓣電平、主瓣增益等，並介紹如何通過仿真實驗來驗證波束形成算法的有效性。通過本章的學習，讀者將能夠深入理解波束形成的原理，並掌握設計和優化波束形成算法的能力。 第四章 方嚮估計技術：捕捉信號的“來路” 確定信號的來嚮，即方嚮估計，是陣列信號處理中的另一項關鍵任務。本章將係統介紹各種經典的方嚮估計算法，幫助讀者理解如何從陣列接收到的信號中精確地推斷齣信號的到達方嚮（DOA）。 我們將首先迴顧傳統的子空間分解方嚮估計方法，如多重信號分類（MUSIC）算法和鏇轉不變子空間（ESPRIT）算法。我們將詳細分析這兩種算法的基本原理，包括信號子空間和噪聲子空間的劃分，以及如何利用特徵值分解和鏇轉不變性來精確估計信號的DOA。 接下來，本章將深入探討基於最大似然（ML）估計的方嚮估計方法。我們將分析ML估計的基本思想，以及如何通過優化目標函數來求解最優的DOA估計值。我們將討論ML估計的計算復雜度和其在不同噪聲模型下的性能錶現。 此外，本章還將介紹一些其他的方嚮估計技術，例如基於二階統計量的算法，以及一些現代的深度學習輔助方嚮估計方法。我們將對比不同算法的優缺點，並分析它們在實際應用中的適用性。通過本章的學習，讀者將能夠熟練掌握多種方嚮估計算法，並能夠根據具體的應用需求選擇和改進閤適的算法。 第五章 陣列信號處理的擴展與前沿：探索未知與挑戰 在掌握瞭基礎的陣列信號處理技術之後，本章將帶領讀者展望這一領域的未來發展和更廣泛的應用。我們將探討一些陣列信號處理的擴展性問題，以及當前的研究熱點和前沿技術。 首先，我們將討論陣列信號處理在多信號源、復雜環境下的挑戰。例如，當存在多個相乾信號源時，傳統算法的性能會受到影響，我們將介紹應對相乾信號的技術，如相乾源分離和相乾性度量。 其次，本章將深入探討協同信號處理的概念。在分布式陣列或傳感器網絡中，多個獨立的陣列如何協同工作，以實現更優的感知和處理能力。我們將介紹分布式波束形成、分布式方嚮估計等技術。 此外，本章還將重點介紹深度學習在陣列信號處理中的應用。我們將探討如何利用神經網絡來學習信號的特徵，從而實現更魯棒的波束形成、方嚮估計，甚至信號分類和識彆。我們將分析深度學習在解決傳統算法難以處理的復雜問題中的潛力。 最後，本章還將簡要提及一些新興的陣列信號處理應用，例如智能傢居中的人員定位與跟蹤、自動駕駛中的環境感知、以及物聯網中的設備定位等，展示陣列信號處理作為信息獲取和處理的基石，在未來科技發展中的不可或缺的作用。 本書的編寫旨在提供一個全麵、深入且實用的陣列信號處理學習路徑。通過對基本原理的嚴謹闡述，對經典算法的細緻剖析，以及對前沿技術的前瞻性探討，我們希望能夠幫助讀者建立起紮實的理論基礎，掌握解決實際問題的能力，並在不斷發展的陣列信號處理領域中，發現新的機遇，迎接新的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始對這本書的期望值並不高，因為市麵上關於陣列信號處理的書籍已經很多瞭，我擔心它會重復講述早已熟知的概念。然而，當我翻開第一頁，便被其獨到的視角和深入的講解所吸引。《優化陣列信號處理（上）》最讓我贊賞的一點是它對“優化”這個關鍵詞的深刻理解和全麵應用。它不僅僅是簡單地介紹陣列信號處理的各個子領域，而是將“優化”貫穿於整個體係之中，從信號模型的建立、性能指標的定義，到算法的設計、參數的調整，都圍繞著“優化”進行展開。這種“以終為始”的思維方式，讓我能夠更清晰地認識到每一個環節的目的和意義。書中還穿插瞭大量的案例分析，這些分析非常貼近實際應用場景，能夠幫助讀者將書本上的知識轉化為解決實際問題的能力。總而言之，這本書在理論深度、實踐指導和創新性方麵都錶現齣色，是一本值得反復研讀的佳作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計給我留下瞭深刻的印象，封麵采用的是沉靜而富有科技感的藍色調，搭配燙金的標題“優化陣列信號處理（上）”，顯得既專業又大氣。紙張的質感也相當不錯，厚實且帶有微光的觸感，翻閱起來不會有廉價感。我特彆欣賞的是書中精美的插圖和圖錶，這些圖形化的元素將復雜的理論概念直觀地呈現齣來，使得原本可能枯燥抽象的內容變得易於理解。例如，書中對各種陣列模型（如均勻綫陣、圓陣、任意陣列）的幾何結構進行瞭細緻的描繪，並通過清晰的示意圖展示瞭不同陣型在空間上的分布特點，這對於理解陣列導嚮矢量和角度-頻率耦閤等概念至關重要。此外，排版上也考慮到瞭讀者的閱讀習慣，字體大小適中，行距舒適，章節之間的過渡也很自然，整體給人一種沉浸式閱讀的良好體驗。即使是初學者，也能被這種精心設計的細節所吸引，降低瞭學習門檻，讓人有深入研讀的衝動。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在無綫通信領域工作多年的工程師，我深知優化陣列信號處理對於提升係統性能的至關重要性。在實際工作中，我們經常需要處理復雜的電磁環境，如何有效地利用陣列天綫的空間分集特性，抑製乾擾，提高信噪比，是我們需要不斷攻剋的難題。這本書為我提供瞭一個全新的視角和一套係統的解決方案。《優化陣列信號處理（上）》不僅僅停留在理論層麵，更重要的是它將理論與實踐緊密結閤，深入探討瞭如何在實際應用中對陣列信號處理算法進行優化。書中對自適應波束形成、乾擾抑製、目標跟蹤等關鍵技術進行瞭深入的探討，並給齣瞭許多具體的優化策略。例如，在自適應波束形成部分，作者詳細介紹瞭LCMV（綫性約束最小方差）準則的推導過程，以及如何通過調整約束條件來滿足特定的性能要求。這些內容對於我理解和改進現有算法，設計更高效、更魯棒的陣列信號處理係統，具有非常重要的指導意義。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的最大感受是它的學術深度和廣度。作者在“優化”這一主題上進行瞭非常深入的挖掘，不僅涵蓋瞭傳統的優化方法，還引入瞭許多前沿的優化技術，並且將它們巧妙地應用於陣列信號處理的各個方麵。我尤其驚訝於書中對一些經典問題的全新解讀，以及作者提齣的創新性解決思路。例如，在空間譜估計方麵，書中不僅復習瞭經典的Capon法和MUSIC法，還深入分析瞭它們的局限性，並在此基礎上提齣瞭改進的優化算法，這些算法在分辨率和抗噪聲能力上都有顯著提升。另外，書中對稀疏信號處理在陣列信號處理中的應用也進行瞭詳細的闡述，這在我看來是非常有前途的研究方嚮。從理論研究的角度來看，這本書提供瞭豐富的研究素材和深刻的洞察，對於科研人員和高年級研究生來說，無疑是一份寶貴的學術財富，能夠激發新的研究靈感，推動該領域的理論進步。

評分☆☆☆☆☆

我一直對信號處理領域有著濃厚的興趣，尤其是陣列信號處理，因為它在雷達、聲呐、通信等眾多高科技應用中扮演著核心角色。閱讀這本《優化陣列信號處理（上）》之前，我曾閱讀過幾本相關的入門級書籍，但總感覺在某些關鍵概念的理解上不夠透徹，尤其是在涉及數學模型推導和算法復雜度分析時，常常會感到吃力。這本書的齣現，仿佛為我打開瞭一扇新的大門。它在介紹基礎理論的同時，也非常注重數學推導的嚴謹性，從最基本的信號模型齣發，層層遞進，清晰地闡述瞭各種優化方法的原理。我尤其喜歡書中對約束優化和無約束優化在陣列信號處理中應用的詳細講解，通過對不同代價函數和約束條件的分析，深入剖析瞭各種優化算法（如最小二乘法、最大似然估計、最大熵法等）的優缺點和適用場景。對於那些希望深入理解算法背後數學邏輯的讀者來說，這本書無疑是極大的福音，能夠幫助我們構建更紮實的理論基礎，為後續的算法設計和性能分析打下堅實的基礎。