优化阵列信号处理(下模态处理与方位估计)(精) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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鄢社锋 编

图书标签:

• 信号处理
• 阵列信号处理
• 下模态处理
• 方位估计
• 自适应滤波
• 谱估计
• 优化算法
• 雷达信号处理
• 声呐信号处理
• 无线通信

店铺： 土星图书专营店

出版社： 科学

ISBN：9787030433718

商品编码：29707381616

开本：16

出版时间：2018-03-01

基本信息

• 商品名称：优化阵列信号处理(下模态处理与方位估计)(精)
• 作者：鄢社锋
• 定价：108
• 出版社：科学
• ISBN号：9787030433718

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2018-03-01
• 印刷时间：2018-03-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：精装
• 页数：263
• 字数：331千字

内容提要

鄢社锋著的《优化阵列信号处理(下模态处理与 方位估计)(精)》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**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。
     本书可作为声呐、雷达、麦克风阵列、无线通信 等阵列信号处理相关专业的本科生、研究生和教师的 参考书，也可供相关专业科学研究与工程技术人员参 考。
    

目录

前言
**O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
**1章 圆环阵模态波束形成
l1.1 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
1l.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 *大指向性波束形成器
11.4.5 平面各向**噪声场中MvDR波束形成器
11.4.6 *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
**2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 *大指向性波束形成器
12.4.4 *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

《现代信号处理与信息融合技术》 内容简介： 本书旨在全面深入地探讨现代信号处理领域的核心理论、关键技术及其在信息融合领域的创新应用。在信息爆炸的时代，从海量异构数据中提取有价值的信息并进行有效整合，是提升决策能力、拓展应用边界的关键。本书聚焦于此，系统梳理了信号处理的基石——从经典到现代的各种变换方法，并在此基础上，详细阐述了如何将这些处理技术应用于多源信息融合，以获得比单一信息源更丰富、更可靠、更精准的整体认知。 第一部分：信号处理基础理论与先进方法 本部分首先从信号的本质出发，回顾了信号处理的演进历程，强调了数学工具在信号分析中的核心作用。我们从傅里叶变换讲起，这是一种能够将时域信号分解为不同频率分量的强大工具，是理解信号频谱特性的基础。在此基础上，我们深入探讨了离散傅里叶变换（DFT）及其高效算法——快速傅里叶变换（FFT），详细分析了其在数字信号处理中的广泛应用，包括滤波、频谱分析等。 随后，本书引入了更为精细的信号分析工具——短时傅里叶变换（STFT）和连续小波变换（CWT）。STFT通过引入窗函数，实现了对信号局部频率的分析，尤其适用于分析非平稳信号，如语音、音频等。而小波变换则以其良好的时频局部化特性，能够同时捕捉信号的频率成分和其出现的时间位置，为分析瞬态信号、检测信号奇异点提供了强大的手段。本书将详细介绍不同类型的小波基函数及其选择依据，以及小波变换在去噪、压缩、特征提取等方面的应用。 进一步地，我们将目光投向现代信号处理的核心——高维信号处理和稀疏信号恢复。随着传感器技术的发展，我们经常面临维度爆炸的问题。本书将介绍主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等降维技术，它们能够从高维数据中提取出最重要的信息，降低计算复杂度，同时保留数据的主要结构。 在稀疏性方面，本书将详细介绍稀疏表示理论。许多现实世界中的信号，尽管在高维空间中表示，但其内在结构往往是稀疏的，即可以通过少数几个基函数或字典原子进行有效表示。本书将深入讲解L1范数最小化、压缩感知（Compressed Sensing, CS）等关键技术，阐述如何利用信号的稀疏性，以远低于奈奎斯特定理要求的采样率来恢复原始信号。我们将详细介绍正交匹配追踪（OMP）、贝叶斯匹配追踪（BMP）等重构算法，并分析其在图像重建、雷达信号处理、通信系统等领域的应用潜力。 此外，本书还将涉及谱估计领域的重要进展。传统的周期图法在估计信号功率谱密度时存在方差较大的问题。本书将介绍更先进的谱估计方法，如子空间分解法（例如，特征分解法，奇异值分解法）和多重阶统计量法。这些方法能够充分利用信号的统计特性，提高谱估计的精度和分辨率，在雷达、声纳、地震信号分析等领域具有重要意义。特别是，我们将重点介绍如何利用数据的低秩特性和时域相关性来构建更精确的谱估计模型，并探讨这些方法如何帮助我们识别和分离具有复杂时频特性的信号成分。 第二部分：信息融合理论与方法 信息融合是本书的另一核心内容，它旨在整合来自不同传感器、不同时间、不同模态的数据，以获得比任何单一信息源更全面、更准确、更鲁棒的态势感知和决策支持。本部分将系统介绍信息融合的层次、类型和常用模型。 1. 数据层融合 (Low-Level Fusion): 本层次的融合发生在原始数据层面，即将来自不同传感器（如雷达、红外、光学相机）的原始测量值直接进行组合。本书将重点介绍卡尔曼滤波及其变种（如扩展卡尔曼滤波 EKF, 无迹卡尔曼滤波 UKF）在多传感器跟踪中的应用。通过对不同传感器的测量值进行加权平均或状态估计，可以获得比单一传感器更平滑、更准确的目标轨迹。我们将详细分析卡尔曼滤波的原理、模型建立以及在实际系统中的实现细节，并探讨如何处理传感器之间的不确定性和噪声。 2. 特征层融合 (Feature-Level Fusion): 此层次的融合是在对各传感器数据进行初步处理，提取出有意义的特征后进行。例如，从图像中提取目标的边缘、纹理、形状等特征，从雷达数据中提取目标的距离、速度、角度等信息。本书将介绍基于统计的特征融合方法，如贝叶斯融合、D-S证据理论（Dempster-Shafer Theory）等。D-S证据理论能够处理不确定性和信息冲突，将不同来源的证据进行合理组合，做出更可靠的判断。我们将详细讲解证据理论的数学框架，包括信任函数、模糊集、证据组合规则等，并阐述其在目标识别、场景理解等方面的应用。 3. 决策层融合 (Decision-Level Fusion): 这是信息融合的最高层次，将各传感器各自的决策结果进行组合，以做出最终的综合决策。本书将介绍基于机器学习的方法，如支持向量机（SVM）、神经网络、决策树等在决策融合中的应用。通过训练一个融合模型，学习不同传感器决策的关联性和权重，从而提高整体的分类或识别准确率。我们将重点关注如何利用集成学习（Ensemble Learning）技术，如投票法、加权平均法、堆叠法等，来结合多个独立决策器的结果，以获得更鲁棒的融合决策。 4. 混合融合策略: 在实际应用中，往往需要根据具体场景和需求，设计更为复杂的混合融合策略，结合数据层、特征层和决策层的优点。本书将通过案例分析，探讨如何根据传感器的特性、信息的可信度以及融合目标，设计最优的融合架构。 第三部分：信息融合在具体领域的应用 本部分将信息融合理论和技术应用于几个典型的应用场景，以展示其强大的实用价值。 1. 目标跟踪与识别: 在军事侦察、自动驾驶、智能交通等领域，准确的目标跟踪和识别至关重要。本书将详细阐述如何结合雷达、光学、红外等多种传感器数据，利用卡尔曼滤波、粒子滤波等跟踪算法，以及基于特征提取和机器学习的识别方法，实现对目标的鲁棒跟踪和精确识别。我们将探讨如何处理多目标跟踪中的数据关联问题，以及如何利用上下文信息和先验知识来提高识别的准确性。 2. 图像与视频处理: 本书将介绍信息融合在增强图像质量、提高目标检测精度、实现视频稳定和目标跟踪方面的应用。例如，将不同曝光时间的图像进行融合，可以获得具有更宽动态范围的图像；将多光谱或高光谱图像与可见光图像进行融合，可以提取更丰富的地物信息。我们将介绍图像配准、图像融合算法（如拉普拉斯金字塔融合、小波融合等），以及如何利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型进行端到端的融合处理。 3. 导航与定位: 在GPS信号受限或失效的环境下，如何实现高精度、高鲁棒性的导航与定位是关键问题。本书将介绍如何融合惯性测量单元（IMU）、激光雷达（LiDAR）、视觉传感器、里程计等多种传感器信息，利用SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)技术，实现自主导航和环境地图构建。我们将深入探讨不同传感器数据的特点、融合算法的设计以及在机器人、无人机等领域的应用。 4. 通信系统: 在无线通信领域，信息融合可以提高系统的抗干扰能力、扩大覆盖范围、提升数据传输速率。本书将介绍分布式 MIMO (Multiple-Input Multiple-Output)系统中的信号合并技术，以及认知无线电中多源信息融合在频谱感知、信道预测、功率控制等方面的应用。 5. 遥感与地球观测: 遥感数据具有多时相、多光谱、多分辨率等特点，如何有效地融合这些数据以提取有用的地理信息是遥感领域的重要课题。本书将介绍多源遥感数据（如卫星图像、航空影像、无人机影像）的融合技术，用于地物分类、变化检测、灾害监测等。 结语： 《现代信号处理与信息融合技术》旨在为读者提供一个系统、全面、深入的学习平台，帮助其掌握信号处理和信息融合的核心理论与前沿技术。本书融合了理论讲解、方法介绍和实际应用案例，力求理论与实践相结合，为相关领域的科研人员、工程师和学生提供有价值的参考。通过对本书的学习，读者将能够更好地理解和应用先进的信号处理与信息融合技术，解决实际工程问题，并在不断发展的科技浪潮中占据先机。

评分☆☆☆☆☆

作为一名工程实践者，我最看重的是书籍的实用性和可操作性。这本书在这方面做得尤为出色，它不仅仅是纯粹的理论灌输，更像是一位经验丰富的前辈在手把手地指导你如何将理论转化为实际的解决方案。书中所提供的案例分析和仿真结果都极其贴近实际应用场景，让人能够清晰地看到每一种算法在真实世界中的表现和局限性。更棒的是，作者在描述算法实现时，不仅给出了伪代码或者流程图，还常常会提及一些在具体编程过程中需要注意的细节和陷阱，这些“过来人”的经验对于我们这些一线研发人员来说，简直是无价之宝。我尝试着根据书中的指引去复现几个关键的实验，结果非常理想，这极大地增强了我对书中内容的信心，也为我后续的工作指明了方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度和广度简直令人惊叹，完全超出了我对于一本技术专著的预期。作者在基础理论的阐述上扎实得令人佩服，每一步的推导都逻辑严密，层层递进，即便是对于一些高阶的概念，也能通过巧妙的比喻和清晰的数学语言将其剖析得淋漓尽致。我尤其欣赏作者在处理复杂数学模型时所展现出的那种化繁为简的能力，很多我以前觉得晦涩难懂的部分，在阅读了这本书后豁然开朗。它不是那种停留在概念表面的介绍性读物，而是真正深入到了算法的核心和数学本质之中。这种对知识的深度挖掘和系统性的梳理，让读者能够建立起一个非常坚固和完整的知识框架，而不是零散的知识点堆砌。读完一部分内容后，我感觉自己对整个领域有了更宏观的把握，这种系统性的提升是非常宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

我对比了市面上几本相关的参考书，发现这本书在内容的前沿性和创新性上具有明显的优势。作者明显是紧跟国际最新的研究动态，书中涉及的一些新颖的处理思路和优化方法，是我在其他教材中尚未见到的。这表明作者不仅是对既有知识进行了整理，更是贡献了自己的独到见解和研究成果。对于我们这些需要站在技术前沿不断探索的人来说，拥有一本能够引领方向的书籍至关重要。这本书无疑就是这样一本“领航灯”，它不仅帮你夯实了基础，更重要的是，它为你指明了未来可以深入探索的方向，激发了你对未解难题的探索欲望。能够接触到如此前沿和具有前瞻性的内容，我感到非常庆幸，它为我接下来的研究工作提供了强大的理论支撑和创新的灵感源泉。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，它在保持学术严谨性的同时，又充满了富有启发性的叙事色彩。作者的文字驾驭能力极强，行文流畅自如，既有教科书般的精确，又不失科普读物的可读性。我常常在阅读那些技术细节时，能感受到作者对这个研究领域的热爱和激情，这种情感的传递是很微妙的，但却能极大地激发读者的学习兴趣，让人难以放下书本。它避免了传统技术书籍那种干巴巴的叙述腔调，而是仿佛在进行一场高水平的学术对话，不断地抛出问题，引导读者进行深入的思考。这种富有张力的叙述方式，使得枯燥的公式推导也变得引人入胜，让人在学习知识的同时，也体验到了思维碰撞的乐趣，着实是一种享受。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计实在是让人眼前一亮，纸张的质感上乘，印刷的清晰度也是一流的。拿到手里沉甸甸的感觉，立刻就让人觉得物有所值。封面设计简约而不失大气，色调的搭配也十分考究，透露出一种严谨而专业的学术气息。我个人特别喜欢这种内敛却有深度的设计风格，它不像有些技术书籍那样色彩斑斓或过于花哨，而是更注重内容的呈现和读者的阅读体验。内页的排版布局也做得非常合理，字体大小适中，行间距和段落间距都恰到好处，即使长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。尤其是那些复杂的公式和图表，被清晰地呈现在读者面前，每一个细节都处理得非常到位，看得出出版社在制作过程中下了不少功夫。这样的实体书，不仅是知识的载体，本身也是一件值得收藏的艺术品。每次翻开它，都能感受到那种对学术品质的尊重，让人在学习之余也享受到一种视觉上的愉悦。