优化阵列信号处理-下册,模态处理与方位估计 鄢社锋 9787030433718 科学出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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鄢社锋 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030433718

商品编码：29259782386

出版时间：2017-12-15

书名	优化阵列信号处理-下册,模态处理与方位估计
定价	108.00
ISBN	9787030433718
出版社	科学出版社
作者	鄢社锋
编号	1201686635
出版日期	无
印刷日期	2018-03-01
版次	1
字数	331千字
页数	263

阵列信号处理中的模态分析与方位估计 书籍概述 本书是“优化阵列信号处理”系列丛书的下册，由著名学者鄢社锋教授编著，科学出版社出版。本书深入探讨了阵列信号处理领域中至关重要的两个分支：模态处理与方位估计。在前一册的基础上，本书将理论研究引向更深邃的境地，特别关注现代阵列信号处理技术在解决复杂实际问题中的应用。作者以严谨的学术态度和清晰的逻辑结构，系统阐述了模态分解、特征提取、信号源定位等关键技术，并着重介绍了多种先进的方位估计算法及其在声纳、雷达、通信、生物医学等领域的应用实例。本书旨在为从事阵列信号处理理论研究、工程实践的科研人员、研究生及相关领域的工程师提供一份全面、深入的参考。 第一部分：阵列信号处理中的模态处理 第一章：模态处理基础理论回顾与深化 本章首先回顾了阵列信号处理中的基本概念，包括传感器阵列的几何布局、信号模型、噪声模型以及数据的统计特性。在此基础上，重点深入探讨了“模态”在阵列信号处理中的本质意义。模态并非简单的传感器输出信号的叠加，而是信号传播过程中在空间域和频率域产生的具有特定传播规律和结构特征的“模式”。对这些模态的理解是进行有效信号提取和处理的关键。 信号的传播模式： 深入分析了不同传播介质（如自由空间、水中、土壤）对信号传播模态的影响。讲解了平面波、球面波等基本传播模型，并引入了更复杂的波束形成模型，强调了传感器阵列在捕捉和区分这些空间模态上的作用。 数据协方差矩阵的结构分析： 详细阐述了阵列接收信号的协方差矩阵如何反映信号的模态特性。通过对协方差矩阵的数学推导，揭示了信号子空间、噪声子空间与阵列协方差矩阵特征值和特征向量之间的深刻联系。这是后续模态分解算法的理论基础。 模态的统计表征： 介绍了如何利用统计学方法对信号模态进行量化和描述。包括但不限于功率谱密度、相干函数等统计量如何揭示不同模态的能量分布和时间/空间相干性。 第二章：模态分解与特征提取技术 本章是本书的重头戏之一，详细介绍了用于提取阵列信号模态信息的各种分解技术。这些技术的核心在于从复杂的混合信号中区分出独立的信号源模态，并提取其关键特征。 主成分分析（PCA）及其在模态提取中的应用： 详细讲解了PCA的原理，包括其如何通过对数据的协方差矩阵进行特征值分解，找到数据方差最大的方向，即主成分。在阵列信号处理中，PCA能够有效地提取出能量最强的信号模态，并将其与噪声区分开。本书将重点分析PCA在降噪和信号增强方面的作用。 独立成分分析（ICA）与盲源分离： 深入探讨了ICA的理论基础，即假设观测信号是统计上独立的未观测信号的混合。ICA不依赖于对信号传播路径的先验知识，能够实现盲源分离，这对于处理未知信号源和复杂传播环境具有重要意义。本书将重点介绍几种主流的ICA算法，如FastICA、Infomax等，并分析其在阵列信号处理中的应用局限与优势。 奇异值分解（SVD）与阵列流形： 详细讲解了SVD在协方差矩阵分解中的应用，以及其与阵列流形（Array Manifold）概念的紧密联系。SVD能够帮助识别信号子空间和噪声子空间，并为后续的方位估计奠定基础。本书将重点分析SVD如何帮助区分不同方向到达的信号。 子空间分解方法： 详细介绍了一系列基于子空间分解的模态提取技术，如MIMO-ESPRIT、MUSIC（Multiple Signal Classification）算法的变种及其在模态分析中的改进。这些算法通过对数据协方差矩阵进行分析，将接收信号的空间信息分解到信号子空间和噪声子空间，从而实现对信号模态的精确识别。 第三章：模态信息在信号增强与去噪中的应用 本章将前两章的模态提取理论应用于实际的信号处理任务，重点关注如何利用模态信息来提升信号的质量和提取出有效信息。 基于模态的信号增强： 讲解如何根据提取出的信号模态的统计特性，设计滤波器来增强目标信号，同时抑制干扰和噪声。例如，利用PCA提取出的主成分作为目标信号的代表，然后对其他成分进行抑制。 阵列信号去噪技术： 详细介绍基于模态的去噪算法，包括如何在模态域内进行噪声估计和补偿。分析了不同类型的噪声（如高斯白噪声、耦合噪声）对模态结构的影响，并提出相应的去噪策略。 信号源分离与干扰抑制： 结合ICA等盲源分离技术，讲解如何从混合信号中分离出独立的信号源，以及如何利用模态信息来识别和抑制来自特定方向的干扰信号。 第二部分：阵列信号处理中的方位估计 第四章：经典方位估计算法回顾与分析 本章作为方位估计算法的引言，首先回顾了早期经典算法，并分析了它们的优缺点，为后续介绍的先进算法打下基础。 波束形成（Beamforming）的基本原理： 详细讲解了延迟-累加波束形成、最优波束形成（如LCMV、MVDR）等经典波束形成技术。分析了它们在不同信噪比和目标数量下的性能表现。 最大似然（ML）估计： 介绍了ML估计的基本思想，以及在阵列信号处理中应用ML估计进行方位估计的推导过程。分析了ML估计的渐近最优性，但也指出了其计算复杂度高的问题。 最小均方误差（MMSE）估计： 讲解了MMSE估计的原理，以及如何利用信号和噪声的统计信息来优化方位估计。分析了MMSE估计的性能优势，以及在何种条件下它优于ML估计。 第五章：基于子空间的方位估计算法 本章重点介绍一系列基于子空间分解的先进方位估计算法，这些算法在分辨率和精确度上相比经典算法有了显著提升。 MUSIC算法及其改进： 详细阐述了MUSIC算法的核心思想，即利用信号子空间与噪声子空间的正交性来构建谱估计函数。深入分析了其在高分辨率测向（HRSS）方面的能力。同时，介绍了其在多目标、低信噪比等条件下的各种改进版本，如Root-MUSIC、Forward-Backward MUSIC等，并分析了它们各自的性能特点。 ESPRIT算法及其变种： 详细讲解了ESPRIT（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）算法的原理，特别是其利用信号子空间的旋转不变性来避免谱峰搜索，从而提高计算效率和鲁棒性。重点介绍其在阵列几何特性上的优势，以及其与MUSIC算法在不同场景下的对比分析。 MIMO-ESPRIT与多通道处理： 深入分析了MIMO-ESPRIT算法，该算法利用多个阵列之间的相关性或阵列内部的子阵结构，进一步提升了方位估计的性能，尤其是在目标数量大于阵元数量的情况下。 其他子空间类算法： 简要介绍其他具有代表性的子空间类方位估计算法，如Pro-ESPRIT、TLS-ESPRIT等，并分析其在特定应用场景下的优势。 第六章：基于统计学习的方位估计方法 本章将视角转向机器学习和统计学习在方位估计中的应用，这代表了现代信号处理技术的发展趋势。 机器学习在方位估计中的应用框架： 介绍如何将阵列接收数据视为样本，通过训练模型来学习信号方向与接收数据之间的映射关系。 支持向量机（SVM）与深度学习（DL）在方位估计中的应用： 详细探讨了如何利用SVM和各种深度学习模型（如CNN、RNN）来识别信号的方向。分析了这些方法在处理复杂非线性关系、鲁棒性以及适应未知环境方面的潜力。 核方法与核PCA在方位估计中的应用： 介绍核方法如何将数据映射到高维空间，以便于分离和估计。重点分析核PCA在提取更复杂的信号模态信息，从而提升方位估计精度方面的作用。 贝叶斯推断方法： 讲解如何将贝叶斯理论应用于方位估计，通过引入先验知识和联合概率模型来获得更精确的估计结果。 第七章：方位估计算法的性能分析与优化 本章从理论和实际应用的角度，对各种方位估计算法的性能进行深入分析，并探讨优化的方法。 克拉美-罗下界（CRLB）分析： 详细推导了不同阵列结构和信号模型下的CRLB，为评价方位估计算法的理论性能上限提供依据。 信噪比（SNR）和目标数量对算法性能的影响： 分析了不同信噪比和多个信号源存在时，各种算法的性能退化规律，以及其在不同条件下的分辨率和稳健性。 阵列孔径、阵元间距和阵列形状对方位估计的影响： 深入分析了阵列几何参数对方位估计性能的关键作用，并为阵列设计提供指导。 算法的计算复杂度与实时性分析： 对比不同算法的计算量，分析其在实时性要求较高的应用场景下的可行性。 鲁棒性分析与抗干扰技术： 重点关注算法在噪声、干扰、阵列故障等复杂情况下的鲁棒性，并提出相应的抗干扰和容错策略。 第八章：方位估计在典型应用领域中的实践 本章通过具体的应用案例，展示了模态处理与方位估计技术在不同领域的实际应用价值。 水声阵列信号处理： 详细介绍方位估计在水下目标探测、定位、跟踪中的应用，包括声纳系统的工作原理和阵列设计。 雷达系统中的目标定位： 分析方位估计在相控阵雷达、无源雷达等系统中的应用，以及其在目标识别和态势感知中的作用。 通信系统中的信号源定位： 探讨方位估计在无线通信中的应用，如移动台定位、干扰源定位等。 生物医学信号处理： 介绍方位估计在脑电图（EEG）、心电图（ECG）等信号分析中的应用，以及其在源定位和模式识别方面的潜力。 其他新兴应用： 简要提及方位估计在地震勘探、遥感等领域的应用探索。 结语 本书系统地梳理了阵列信号处理中模态处理与方位估计的理论与技术。通过对模态概念的深入挖掘，以及对各种先进方位估计算法的详细阐述，本书旨在帮助读者建立起对这一领域全面而深刻的认识。无论是理论研究还是工程实践，本书都将为相关领域的科研人员和工程师提供宝贵的参考和指导。 作者简介 （此处应包含作者鄢社锋教授的简介，但根据要求不包含书中内容，故省略。）

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书，还没来得及深入研读，但从目录和前言来看，它涵盖的范围很广，特别是“模态处理”和“方位估计”这两个部分，听起来就非常有挑战性和吸引力。我一直对阵列信号处理在雷达、声纳等领域的应用非常感兴趣，尤其是在复杂环境下如何准确地分离和识别目标信号。书中提到的“模态处理”技术，我猜测可能是指利用信号的某些特性（比如空间、频率、甚至时间上的模式）来进行更精细的分析和解耦，这对于解决传统方法难以区分的近距离、同类型目标或者干扰信号问题，应该能提供新的思路。而“方位估计”更是阵列信号处理的核心任务之一，书中会涉及哪些经典和现代的估计算法，比如LCMV、MUSIC、ESPRIT等，以及它们在不同场景下的优缺点和改进，我非常期待从中获得启发。我对这本书的期望很高，希望它能为我打开新的研究视野，解决我在实际工作或学习中遇到的难题。

评分☆☆☆☆☆

拿到《优化阵列信号处理-下册，模态处理与方位估计》这本书，我立刻被其中“模态处理”和“方位估计”这两个关键词所吸引。我在阅读一些相关的文献时，曾接触过一些关于信号模态分解的概念，但将其与阵列信号处理结合起来，并且冠以“优化”之名，这让我对本书的内容充满了好奇。我推测“模态处理”可能涉及到利用信号的内在结构或模式，通过某种分解方法将复杂的阵列信号分解成若干个具有独立特性的“模态”，然后再对这些模态进行单独的分析和处理，以此来实现信号的增强、干扰抑制或者目标分离。而“方位估计”是阵列信号处理的核心问题之一，我希望书中能够涵盖从经典到前沿的各种方位估计算法，并且重点介绍如何通过“模态处理”来提升方位估计的精度和稳健性。我非常期待书中能够给出详细的数学推导、算法流程以及实际的仿真结果，来验证这些优化方法的有效性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《优化阵列信号处理-下册，模态处理与方位估计》立刻吸引了我，因为我最近正好在研究一些与阵列信号相关的课题，特别是关于如何提高信号处理的鲁棒性和效率。虽然我还没开始阅读具体内容，但仅仅是“优化”这两个字，就说明这本书不仅仅是介绍理论，更强调实际应用中的改进和性能提升。我尤其关注“模态处理”这部分，因为在我的印象中，模态分析常常与结构动力学相关，如果将其引入阵列信号处理，那将是一种全新的视角。我猜想这可能涉及到将阵列信号看作是某种“模态”的组合，然后通过对这些模态进行分析来达到更好的分离、增强或识别效果。而“方位估计”部分，我希望能看到一些超越传统Beamforming的先进技术，例如机器学习在方位估计中的应用，或者对现有算法进行优化以应对杂波、干扰等复杂情况。这本书的出版日期比较新，这让我对其中包含的最新研究成果充满期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计以及科学出版社的背景，都让我对它的内容质量有着初步的信心。从书名《优化阵列信号处理-下册，模态处理与方位估计》来看，这本书显然是该领域的进阶读物，面向的读者应该是在基础阵列信号处理方面已经有一定积累的专业人士或高年级学生。我特别好奇“模态处理”是如何在阵列信号领域得到体现的。在我的认知中，模态分析通常用于描述系统的固有振动特性，将其应用到信号处理中，是否意味着要将阵列响应或者接收到的信号看作是不同“模态”的叠加，然后通过某种方式提取和分析这些模态来达到优化处理的目的？这听起来非常新颖，我迫不及待想了解具体的数学模型和算法。至于“方位估计”，除了经典的波束形成和高分辨率谱估计方法外，我希望书中能介绍一些在低信噪比、小样本数量或者目标密集等极端条件下依然有效的创新性算法，以及它们的理论依据和仿真验证。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《优化阵列信号处理-下册，模态处理与方位估计》就足够吸引人，尤其是“模态处理”这个概念，在信号处理领域似乎并不算非常普遍，让我产生了浓厚的兴趣。我一直在思考在处理复杂的阵列信号时，是否可以借鉴一些从其他领域（比如振动分析、图像处理中的模式识别）的思路，将信号分解成不同的“模态”或者“模式”，然后针对不同的模态采取不同的处理策略，以此达到优化信号处理的目的。这本书的出现，似乎正是我一直在寻找的方向。而“方位估计”作为阵列信号处理的经典难题，我希望书中不仅能介绍那些广为人知的算法，例如MUSIC、ESPRIT等，还能深入探讨这些算法在实际应用中遇到的瓶颈，以及如何通过“模态处理”等新型方法来克服这些困难，实现更精确、更可靠的方位估计。我对这本书抱有很高的期望，希望它能够为我的研究提供新的理论视角和实用的技术指导。