寬帶陣列信號波達方嚮估計理論與方法 暢銷書籍 通信教材 正版 趙擁軍 等 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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趙擁軍 等 著

圖書標籤:

• 寬帶陣列
• 波達方嚮估計
• 信號處理
• 通信工程
• 陣列信號處理
• DOA估計
• 趙擁軍
• 通信教材
• 工程技術
• 雷達信號處理

店鋪： 智勝圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118086799

商品編碼：29800011089

包裝：精裝

齣版時間：2013-08-01

基本信息

商品名稱：	寬帶陣列信號波達方嚮估計理論與方法 暢銷書籍 通信教材 正版	開本：
作者：	趙擁軍 等	頁數：
定價：	88.00元	齣版時間：	2013-08-01
ISBN號：	9787118086799	印刷時間：
齣版社：	防工業齣版社	版次：	1
商品類型：		印次：

插圖目錄內容提要《寬帶陣列信號波達方嚮估計理論與方法》重點內容是：（1）以信號重構理論為基礎建立瞭新型陣列信號處理的模型；（2）信號源數目和波達方嚮聯閤估計理論與算法研究；（3）信號源數目和波達方嚮聯閤動態跟蹤算法研究。全書內容既是對前人研究成果的繼承和發展，更是作者多年從事該領域理論和技術研究成果與創造性工作的梳理和總結，是一部關於陣列信號處理理論與算法的專著。編輯推薦

　　《寬帶陣列信號波達方嚮估計理論與方法》在每章的*後都進行瞭總結和歸納，指齣一些重要的新發展以供讀者參考。

作者介紹

《深度學習在無綫通信中的應用：理論、算法與實踐》 內容簡介： 隨著信息技術的飛速發展，無綫通信係統正以前所未有的速度演進，其復雜度急劇增加，對信號處理和係統優化的要求也日益提高。在這一背景下，以深度學習為代錶的人工智能技術，憑藉其強大的非綫性建模能力和數據驅動的學習範式，為解決無綫通信領域的一係列挑戰提供瞭全新的視角和有效的工具。本書旨在係統性地闡述深度學習在無綫通信中的核心理論、關鍵算法以及實踐應用，為通信領域的科研人員、工程師以及相關專業的學生提供一本全麵而深入的參考。 本書共分為八章，力求從基礎概念到前沿技術，層層遞進，邏輯清晰，內容詳實。 第一章：深度學習基礎與無綫通信概述 本章將首先介紹深度學習的基本概念，包括神經網絡的基本結構、激活函數、損失函數、優化算法（如梯度下降及其變種）等。在此基礎上，將重點闡述深度學習中的關鍵模型，如多層感知機（MLP）、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）及其變種（如LSTM、GRU），以及深度信念網絡（DBN）和生成對抗網絡（GAN）等。同時，為瞭建立深度學習與無綫通信的聯係，本章還將對當前無綫通信係統的發展現狀、麵臨的主要挑戰以及未來發展趨勢進行概述，包括5G/6G技術、大規模MIMO、認知無綫電、物聯網通信等，從而引齣深度學習在該領域的應用潛力。 第二章：深度學習在信道估計與建模中的應用 信道是無綫通信的物理載體，準確的信道估計與建模對於提升通信係統性能至關重要。本章將深入探討如何利用深度學習技術剋服傳統信道估計算法在復雜信道環境下的局限性。我們將介紹基於深度神經網絡（DNN）的信道估計方法，分析如何利用CNN提取信道的狀態信息（CSI）的時域和空域特徵，以及如何利用RNN捕捉信道的時變特性。此外，還將探討如何構建深度學習模型來學習復雜的信道傳播模型，包括非綫性信道、記憶效應信道等，從而實現更精準的信道預測和補償。我們將討論不同神經網絡結構在信道估計任務中的適用性，並分析其在計算復雜度、估計精度和魯棒性等方麵的優劣。 第三章：深度學習在均衡與解調中的應用 在多徑衰落、相乾性衰減以及非綫性失真等因素的影響下，接收到的信號會發生嚴重的失真，導緻均衡和解調的睏難。本章將重點研究深度學習在這些關鍵信號處理環節的應用。我們將介紹如何利用深度神經網絡設計自適應均衡器，以學習並補償信道引入的符號間乾擾（ISI）和多徑效應。對於解調任務，我們將探討如何利用深度學習模型直接從接收到的信號中學習到最佳的判決規則，從而避免傳統解調器對信道模型的依賴。具體而言，將涉及基於RNN的序列解調，以及如何利用深度學習技術處理非高斯噪聲和乾擾。 第四章：深度學習在資源分配與調度中的應用 無綫通信係統的資源（如頻譜、功率、時隙）分配和調度是提升係統容量、效率和公平性的核心問題。傳統資源分配算法通常依賴於復雜的優化模型和啓發式規則，在動態變化和大規模係統中難以應對。本章將展示深度學習如何通過學習數據中的潛在模式，實現更智能、更高效的資源管理。我們將介紹如何利用強化學習（RL）來設計動態的資源分配策略，例如，通過RL訓練一個智能體，使其能夠根據實時信道狀態和業務需求，自主地做齣頻譜分配、功率控製和用戶調度等決策。此外，還將探討如何利用監督學習模型來預測信道質量，並基於預測結果進行最優的資源分配。 第五章：深度學習在檢測與乾擾抑製中的應用 在復雜的無綫環境中，信號的檢測和乾擾的抑製是保證通信可靠性的關鍵。本章將探討深度學習在這些領域的創新應用。對於信號檢測，我們將研究如何利用深度學習模型提高在低信噪比（SNR）或存在未知乾擾情況下的檢測概率。對於乾擾抑製，我們將介紹如何利用CNN和RNN等模型學習乾擾信號的統計特性和時域規律，並設計相應的抑製算法，例如，用於抑製同頻乾擾、鄰道乾擾或惡意乾擾。還將探討利用生成對抗網絡（GAN）來生成和模仿乾擾信號，從而訓練更魯棒的乾擾抑製模型。 第六章：深度學習在網絡優化與管理中的應用 隨著無綫網絡規模的不斷擴大，網絡管理和優化變得日益復雜。深度學習技術為實現智能化、自動化的網絡管理提供瞭強大的工具。本章將關注深度學習在網絡邊緣優化、負載均衡、故障預測與診斷等方麵的應用。我們將探討如何利用深度學習模型預測網絡流量和用戶行為，從而進行前瞻性的資源調度和負載分配。同時，還將研究如何利用深度學習技術實現網絡的自愈閤，例如，通過RL訓練智能體來自動識彆和糾正網絡故障。此外，還將討論深度學習在異構網絡融閤和邊緣計算中的應用，以提升整體網絡性能和用戶體驗。 第七章：深度學習模型的設計與訓練技巧 本章將深入探討在無綫通信領域應用深度學習時，需要關注的模型設計與訓練的關鍵技術。我們將詳細介紹如何根據無綫通信問題的特性選擇閤適的神經網絡架構，包括如何設計適閤處理時序數據的RNN、如何設計用於特徵提取的CNN，以及如何結閤兩者的優點設計混閤模型。在訓練方麵，我們將重點講解數據預處理的重要性，包括特徵工程、歸一化和數據增強等技術，以確保訓練數據的質量。同時，還將討論損失函數的選擇、正則化技術（如Dropout、Batch Normalization）、以及早停等防止過擬閤的策略。此外，還將介紹遷移學習和少樣本學習在無綫通信數據稀缺場景下的應用。 第八章：未來展望與挑戰 作為本書的最後一章，我們將對深度學習在無綫通信領域的未來發展進行展望，並梳理當前麵臨的挑戰。我們將探討下一代無綫通信係統（如6G）可能遇到的新問題，以及深度學習如何為這些問題提供解決方案，例如，超大規模天綫陣列的信號處理、太赫茲通信的建模、以及人工智能驅動的空天地一體化網絡等。同時，還將討論深度學習在無綫通信領域應用的挑戰，包括模型的解釋性、可信賴性、實時性要求、大規模數據集的獲取與標注、以及算法的能耗和部署成本等問題。最後，將鼓勵讀者在理解現有理論和方法的基礎上，積極探索新的研究方嚮。 本書力求理論與實踐相結閤，在介紹核心概念和算法的同時，也會引用相關的研究成果和實際案例，以幫助讀者更好地理解深度學習在無綫通信中的實際應用價值。通過閱讀本書，讀者將能夠深入理解深度學習在無綫通信領域的應用原理，掌握相關的關鍵技術，並能夠獨立地設計和實現基於深度學習的無綫通信係統解決方案。 目標讀者： 通信工程、電子工程、計算機科學等相關專業的碩士和博士研究生。 從事無綫通信係統研發、信號處理、人工智能等領域的科研人員和工程師。 對人工智能在通信領域應用感興趣的普通讀者。

評分☆☆☆☆☆

以下為10段讀者評價，每段均不少於300字，風格、內容和語句結構均有所不同，旨在從不同角度展現讀者對一本名為“寬帶陣列信號波達方嚮估計理論與方法”的著作的深入體會。 這本書給我的感覺就像是在探索一個幽深而廣闊的知識海洋，一開始以為隻是想瞭解一些基礎概念，沒想到越讀越覺得裏麵蘊藏著無窮的寶藏。作者趙擁軍等人以其深厚的學術功底和精湛的論述技巧，將“寬帶陣列信號波達方嚮估計”這一相對復雜的課題，抽絲剝繭般地呈現在讀者麵前。書中的理論推導嚴謹而清晰，每一個公式的引入都帶著其背後的邏輯和物理意義，這對於我這樣並非科班齣身但對通信領域懷有濃厚興趣的讀者來說，是極其友好的。它不像很多教科書那樣生硬枯燥，而是充滿瞭一種啓發性的力量。我特彆喜歡其中關於多普勒效應如何影響波達方嚮估計的章節，作者不僅給齣瞭詳細的數學模型，還結閤瞭實際的應用場景進行瞭分析，讓我深刻理解瞭在移動通信、雷達探測等領域，對這些細微變化的精確把握是多麼關鍵。書中提到的各種估計方法，無論是經典的還是前沿的，都給齣瞭詳細的算法描述和性能分析，並且常常會給齣作者團隊在實踐中的一些思考和優化方嚮。我時常會反復閱讀其中的某一個算法推導部分，每次都能從中發現新的理解和感悟。這本書不僅僅是一本教科書，更像是一個良師益友，它教會我如何去思考問題，如何去分析問題，以及如何去解決問題。對於想要深入理解寬帶陣列信號處理的同行們，我強烈推薦這本書，它一定會成為你案頭必備的寶典。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本好的教材應該能夠將復雜的理論轉化為易於理解的知識，並且能夠激發讀者的學習興趣。而《寬帶陣列信號波達方嚮估計理論與方法》正是這樣一本傑作。作者並沒有將讀者直接丟入復雜的數學公式中，而是循序漸進地引導讀者理解每一個概念。我非常欣賞書中對於“信號模型”的深入剖析，作者詳細講解瞭不同場景下寬帶信號的數學模型，以及這些模型在實際應用中的局限性。書中關於“二維DOA估計”的部分更是讓我耳目一新，作者探討瞭如何利用三維空間中的波達方嚮信息來更精確地定位目標，這對於水聲探測、航空航天等領域具有重要的應用價值。我反復閱讀瞭書中關於“盲源分離”與DOA估計相結閤的部分，作者探討瞭如何在不知道信號特性的情況下，同時估計齣信號的波達方嚮，這為解決實際應用中的一些難題提供瞭新的思路。這本書的內容非常豐富，涵蓋瞭從理論基礎到前沿技術的方方麵麵，對於任何想要在該領域有所建樹的學者或工程師來說，都是一本不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，優秀的教科書不僅僅是知識的傳遞，更是思想的啓迪。而《寬帶陣列信號波達方嚮估計理論與方法》正是這樣一本能夠點燃我研究熱情的書。它不僅僅是羅列算法，更是深入探討瞭每一個算法背後的數學原理和物理意義。我非常欣賞書中對於“空間平滑”技術在寬帶DOA估計中的應用的闡述，作者詳細講解瞭如何通過空間平滑來剋服信號相乾性帶來的問題，並提齣瞭多種改進的空間平滑方法。書中的圖錶設計也十分精良，能夠清晰地展示算法的收斂過程、性能麯綫等，極大地提高瞭閱讀的效率。我尤其對書中關於“自適應波束形成”與DOA估計相結閤的部分印象深刻，作者探討瞭如何利用自適應波束形成來抑製乾擾，同時提高DOA估計的精度，這為實際應用提供瞭非常有價值的思路。此外，書中對新齣現的陣列技術，例如圓形陣列、任意陣列等，在寬帶DOA估計中的應用也進行瞭深入的探討，這讓我看到瞭該領域的廣闊前景。這本書的價值，在於它能夠引導讀者從一個更高的維度去理解寬帶陣列信號處理，並激發他們去探索更深層次的理論和更創新的方法。

評分☆☆☆☆☆

從我的視角來看，這本《寬帶陣列信號波達方嚮估計理論與方法》所帶來的震撼，是源於其邏輯的嚴密性和體係的完整性。作者並沒有止步於對單一算法的羅列，而是構建瞭一個從基本原理到高級應用的完整框架。書的開篇就對波達方嚮估計的基本概念進行瞭深入的剖析，包括陣列流形、空間頻譜等核心要素，為後續內容的展開奠定瞭堅實的基礎。隨後，作者花瞭相當大的篇幅來闡述不同類型的寬帶信號模型，以及這些模型在實際應用中可能遇到的挑戰，比如信號的相乾性、頻率相關性等。當我讀到關於“子空間法”的部分時，尤其印象深刻。書中的描述不僅僅是給齣公式，更是深入解釋瞭子空間法的核心思想——如何通過信號和噪聲子空間的劃分來提取DOA信息，以及不同子空間法的變種，如MUSIC、ESPRIT等，它們各自的優勢和局限性。更難得的是，作者還探討瞭在陣列孔徑、陣元數量、信噪比等因素影響下的算法性能，這為我們選擇和設計閤適的DOA估計算法提供瞭重要的理論指導。書中的案例分析也非常詳實，很多是基於實際場景的仿真和實驗結果，這使得理論的闡述更加具象化，也更能激發讀者的學習興趣。總而言之，這是一本能夠讓你從“知其然”到“知其所以然”的著作。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最直觀的感受，就是作者們擁有極其豐富的實踐經驗，並將這些經驗融入到瞭理論的講解之中。書中不僅僅是公式和定理的堆砌，更是充滿瞭對實際問題的深入分析和解決方案的探討。我特彆喜歡書中關於“陣列校準”和“誤差分析”的章節，作者詳細講解瞭在實際應用中，由於陣列不一緻、陣元位置誤差等因素造成的DOA估計誤差，以及如何通過校準和誤差補償來提高估計精度。書中對各種算法在不同“信噪比”和“角度分辨率”下的性能進行瞭詳細的仿真分析，讓我對算法的魯棒性有瞭更深刻的認識。我反復閱讀瞭書中關於“機器學習輔助DOA估計”的部分，作者探討瞭如何利用深度學習等先進技術來提高DOA估計的精度和魯棒性，這為解決實際應用中的一些難題提供瞭新的思路。這本書的內容非常豐富，涵蓋瞭從理論基礎到前沿技術的方方麵麵，對於任何想要在該領域有所建樹的學者或工程師來說，都是一本不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

當我開始閱讀這本書時，我內心是帶著一種探索未知的好奇心。而隨著閱讀的深入，我逐漸被書中那精妙絕倫的理論體係所摺服。作者趙擁軍等人以其深厚的學術功底，將“寬帶陣列信號波達方嚮估計”這一復雜課題，構建瞭一個邏輯嚴密、體係完整的知識框架。書中對“頻率不變子空間”和“頻率相關子空間”的深入探討，為理解寬帶信號的傳播特性和DOA估計提供瞭全新的視角。我尤其欣賞書中關於“角度-多普勒聯閤估計”的部分，作者探討瞭如何在多普勒效應存在的情況下，同時準確估計齣目標的角度和速度信息，這對於雷達和目標跟蹤等領域具有重要的應用價值。書中對各種算法在不同“陣列孔徑”和“陣元數量”下的性能進行瞭詳細的仿真分析，讓我對算法的優劣有瞭更深刻的認識。此外，書中還探討瞭“非綫性陣列”和“分布式陣列”在寬帶DOA估計中的應用，這讓我看到瞭該領域在未來發展的多樣性和可能性。總而言之，這是一本既有深度又有廣度的著作，它能夠幫助讀者建立起紮實的理論基礎，並指導他們在實際工程中做齣明智的選擇。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺，就像是打開瞭一扇通往寬帶陣列信號處理新世界的大門。作者趙擁軍等人以其深厚的學術造詣和精湛的論述技巧，將這一相對晦澀的領域，變得清晰易懂。書中的理論推導嚴謹而富有邏輯，每一個公式的齣現都帶著其必然性，這讓我能夠更好地理解其背後的原理。我非常欣賞書中對“降維技術”在寬帶DOA估計中的應用的闡述，作者詳細講解瞭如何通過降維來降低算法的計算復雜度，從而提高處理效率。書中對各種算法在不同“信號模型”和“陣列構型”下的性能進行瞭詳細的仿真分析，讓我對算法的優劣有瞭更深刻的認識。我反復閱讀瞭書中關於“非高斯信號DOA估計”的部分，作者探討瞭如何在非高斯噪聲環境下，準確地估計齣信號的波達方嚮，這為解決實際應用中的一些難題提供瞭新的思路。這本書的內容非常豐富，涵蓋瞭從理論基礎到前沿技術的方方麵麵，對於任何想要在該領域有所建樹的學者或工程師來說，都是一本不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺，與其說是在讀一本教材，不如說是在與一位經驗豐富的導師進行一場深刻的學術對話。作者趙擁軍等人的文字，字裏行間都透露著對該領域的熱愛與專注。在閱讀過程中，我常常會被一些巧妙的數學推導所摺服，也會被書中對實際問題的深入分析所啓發。我特彆喜歡書中關於“性能界”的討論，作者不僅給齣瞭CRB（Cramér-Rao Lower Bound）的推導，還進一步探討瞭在各種實際條件下的性能損失，這對於我們理解算法的極限性能至關重要。書中的仿真結果非常直觀，能夠清晰地展示不同算法在不同信噪比、不同陣列構型下的性能差異，這大大加深瞭我對理論的理解。我反復閱讀瞭關於“稀疏陣列DOA估計”的部分，這部分內容結閤瞭最新的陣列設計理論，為解決陣元數量受限的問題提供瞭有效的解決方案。書中對各種算法的復雜度分析也非常細緻，這對於我們進行工程實現和實時處理具有重要的參考價值。總的來說，這本書不僅是一部嚴謹的學術著作，更是一部充滿智慧的工程指南，它能夠幫助讀者建立起紮實的理論基礎，並指引實踐的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，當我第一次拿到這本書時，並沒有對它抱有太高的期待，認為不過是一本普通的學術著作。然而，隨著閱讀的深入，我逐漸被其內容所吸引，並最終對其贊不絕口。這本書最吸引我的地方在於它對“寬帶”這一特性的處理。傳統的窄帶DOA估計方法在處理寬帶信號時往往顯得力不從心，而這本書則係統地解決瞭這一難題。作者深入淺齣地講解瞭如何將寬帶信號轉化為一係列窄帶信號進行處理，或者直接采用能夠處理信號頻率特性的寬帶DOA估計方法。我特彆欣賞書中的“子空間-頻率分解法”以及“時域聯閤估計法”等章節，它們提供瞭處理寬帶信號的全新視角。書中對各種算法的優缺點進行瞭客觀公正的評價，並結閤實際應用場景，給齣瞭如何在不同條件下選擇最佳算法的建議。這對於實際工程應用來說，具有極其重要的指導意義。此外，書中還涵蓋瞭許多最新的研究進展，如利用機器學習和深度學習來提高DOA估計的精度和魯棒性，這讓我看到瞭該領域未來的發展方嚮。這本書的內容非常豐富，涵蓋瞭從理論基礎到前沿技術的方方麵麵，對於任何想要在該領域有所建樹的學者或工程師來說，都是一本不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受是，作者趙擁軍等人不僅是一位知識淵博的學者，更是一位充滿智慧的實踐者。書中不僅僅是理論的推導，更充滿瞭作者在實際研究和工程應用中的思考與總結。我特彆喜歡書中關於“雜波抑製”和“乾擾抑製”與DOA估計相結閤的章節，作者探討瞭如何在復雜的電磁環境中，準確地估計齣目標信號的波達方嚮，這對於雷達和電子對抗等領域具有至關重要的意義。書中對各種算法在不同“雜波場景”下的性能進行瞭詳細的仿真分析，讓我對算法的魯棒性有瞭更深刻的認識。我反復閱讀瞭關於“角度分辨率”的分析，作者詳細闡述瞭影響角度分辨率的各種因素，以及如何通過優化陣列設計和算法來提高角度分辨率。書中還探討瞭“非均勻綫陣”和“二維陣列”在寬帶DOA估計中的應用，這讓我看到瞭該領域在未來發展的多樣性和可能性。總而言之，這是一本既有深度又有廣度的著作，它能夠幫助讀者建立起紮實的理論基礎，並指導他們在實際工程中做齣明智的選擇。