阵列信号处理及MATLAB实现
￥ 35.33 3.0折 ￥ 118 九五品
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浙江杭州
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作者张小飞等 著
出版社电子工业出版社
ISBN9787121373428
出版时间2020-03
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数464页
字数99999千字
定价118元
上书时间2024-12-21
商品详情
- 品相描述：九五品
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基本信息
书名:阵列信号处理及MATLAB实现
定价：118.00元
作者:张小飞等 著
出版社：电子工业出版社
出版日期：2020-03-01
ISBN：9787121373428
字数：667000
页码：464
版次：2
装帧：平装
开本：16开
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内容提要
阵列信号处理是信号处理领域的一个重要分支，它采用传感器阵列来接收空间信号。与传统的单个定向传感器相比，阵列信号处理具有灵活的波束控制、较高的信号增益、极强的干扰抑制能力，以及更高的空间分辨能力等优点，因而具有重要的军事、民事应用价值和广阔的应用前景。具体来说，阵列信号处理已用于雷达、声纳、通信、地震勘探、射电天文及医学诊断等多种国民经济和军事领域。本书共12章，主要内容涵盖波束形成、DOA估计、二维DOA估计、宽带阵列信号处理、阵列分布式信源定位、阵列近场信源定位、稀疏阵列信号处理、向量传感器阵列信号处理及其MATLAB实现等。本书的读者对象为通信与信息系统、信号和信息处理、微波和电磁场、水声等专业的高年级本科生和研究生。
目录
目 录章 绪论 11．1 研究背景 11．2 阵列信号处理的发展史及现状 11．2．1 波束形成技术 21．2．2 空间谱估计方法 41．2．3 阵列多维参数估计 71．3 本书的安排 9参考文献 10第2章 阵列信号处理基础 172．1 矩阵代数的相关知识 172．1．1 特征值与特征向量 172．1．2 广义特征值与广义特征向量 172．1．3 矩阵的奇异值分解 182．1．4 Toeplitz矩阵 182．1．5 Hankel矩阵 192．1．6 Vandermonde矩阵 192．1．7 Hermitian矩阵 192．1．8 Kronecker乘积 202．1．9 Khatri-Rao乘积 212．1．10 Hadamard乘积 212．1．11 向量化 222．2 高阶统计量 222．2．1 高阶矩、高阶累积量和高阶谱 222．2．2 累积量性质 242．2．3 高斯随机过程的高阶累积量 252．2．4 随机场的累积量与多谱 262．2．5 二维随机场的高阶矩及高阶累积量估计 282．3 四元数理论 292．3．1 四元数 292．3．2 Hamilton四元数矩阵 302．3．3 Hamilton四元数矩阵的奇异值分解 302．3．4 Hamilton四元数矩阵的右特征值分解 322．4 平行因子理论 332．4．1 平行因子模型 332．4．2 可辨识性 342．4．3 PARAFAC分解 362．5 信源和噪声模型 372．5．1 窄带信号 372．5．2 相关系数 372．5．3 噪声模型 382．6 阵列天线的统计模型 382．6．1 前提及假设 382．6．2 阵列的基本概念 382．6．3 天线阵模型 402．6．4 阵列的方向图 412．6．5 波束宽度 422．6．6 分辨率 432．7 阵列响应向量/矩阵 442．8 阵列协方差矩阵的特征分解 472．9 信源数估计方法 502．9．1 特征值分解方法 502．9．2 信息论方法 502．9．3 其他信源数估计方法 52参考文献 52第3章 波束形成算法 543．1 波束形成定义 543．2 常用的波束形成算法 553．2．1 波束形成原理 553．2．2 波束形成的权向量 563．2．3 波束形成的准则 593．3 自适应波束形成算法 603．3．1 自适应波束形成的权向量 603．3．2 权向量更新的自适应算法 633．3．3 基于变换域的自适应波束形成算法 643．4 广义旁瓣相消（GSC）的波束形成算法 653．5 基于投影和斜投影的波束形成算法 663．5．1 基于投影的波束形成算法 663．5．2 基于斜投影的波束形成算法 683．6 过载情况下的自适应波束形成算法 703．6．1 信号模型 703．6．2 近似方差法波束形成算法 713．7 基于高阶累积量的波束形成算法 723．7．1 阵列模型 733．7．2 利用高阶累积量方法估计期望信号的方向向量 743．7．3 基于高阶累积量的盲波束形成 743．8 基于周期平稳性的波束形成算法 743．8．1 阵列模型与信号周期平稳性 753．8．2 CAB类盲波束形成算法 763．9 基于恒模的盲波束形成算法 783．9．1 信号模型 783．9．2 随机梯度恒模算法 783．9．3 二乘恒模算法（LS-CMA） 793．10 稳健自适应波束形成 813．10．1 对角加载方法 823．10．2 基于特征空间的方法 823．10．3 贝叶斯方法 833．10．4 基于坏情况性能优化的方法 843．10．5 基于概率约束的方法 843．11 本章小结 85参考文献 85第4章 DOA估计 894．1 引言 894．2 Capon算法和性能分析 904．2．1 数据模型 904．2．2 Capon算法 904．2．3 改进的Capon算法 914．2．4 Capon算法的均方误差分析 924．3 MUSIC算法及其修正算法 954．3．1 MUSIC算法 954．3．2 MUSIC算法的推广形式 964．3．3 MUSIC算法性能分析 984．3．4 求根MUSIC算法 1024．3．5 求根MUSIC算法性能 1034．4 似然法 1034．4．1 确定性似然法 1044．4．2 随机性似然法 1054．5 子空间拟合算法 1064．5．1 信号子空间拟合（SSF） 1074．5．2 噪声子空间拟合（NSF) 1084．5．3 子空间拟合算法的性能 1094．5．4 子空间拟合算法的实现 1114．6 ESPRIT算法及其修正算法 1184．6．1 ESPRIT算法的基本模型 1184．6．2 LS-ESPRIT算法 1214．6．3 TLS-ESPRIT算法 1224．6．4 ESPRIT算法理论性能 1234．7 基于四阶累积量的DOA估计 1264．7．1 四阶累积量与二阶统计量之间的关系 1264．7．2 四阶累积量的阵列扩展特性 1284．7．3 MUSIC-like算法 1294．7．4 virtual-ESPRIT算法 1304．8 传播算子 1324．8．1 谱峰搜索传播算子和性能分析 1324．8．2 旋转不变PM 1384．9 基于广义ESPRIT算法的DOA估计算法 1404．9．1 阵列模型 1404．9．2 谱峰搜索广义ESPRIT方法 1414．9．3 无须搜索的广义ESPRIT算法 1434．10 基于压缩感知理论的DOA估计 1444．10．1 压缩感知基本原理 1444．10．2 基于压缩感知理论的DOA估计算法 1484．11 相干信源DOA估计 1484．11．1 引言 1484．11．2 空间平滑算法 1504．11．3 改进的MUSIC算法 1514．11．4 基于Toeplitz矩阵重构的ESPRIT算法 1524．12 大规模均匀线阵下基于DFT的DOA估计算法 1544．12．1 数据模型 1554．12．2 基于DFT的低复杂度DOA估计算法 1554．12．3 算法分析 1574．12．4 仿真实验 1604．13 本章小结 161参考文献 161第5章 二维DOA估计 1675．1 引言 1675．2 均匀面阵中基于旋转不变性的二维DOA估计算法 1685．2．1 数据模型 1685．2．2 基于ESPRIT的二维DOA估计算法 1705．2．3 基于PM的二维DOA估计算法 1745．3 均匀面阵中基于MUSIC类的二维DOA估计算法 1805．3．1 数据模型 1815．3．2 二维MUSIC算法 1815．3．3 降维MUSIC算法 1815．3．4 级联MUSIC算法 1875．4 均匀面阵中基于三线性分解的二维DOA估计算法 1895．4．1 数据模型 1905．4．2 三线性分解 1915．4．3 可辨识性分析 1925．4．4 二维DOA估计 1935．4．5 算法复杂度和优点 1945．4．6 仿真结果 1945．5 均匀面阵中基于压缩感知三线性模型的二维DOA估计 1955．5．1 数据模型 1955．5．2 三线性模型压缩 1955．5．3 三线性分解 1965．5．4 可辨识性分析 1975．5．5 基于稀疏恢复的二维DOA估计 1985．5．6 算法复杂度和优点 1995．5．7 仿真结果 2005．6 双平行线阵二维DOA估计：DOA矩阵法和扩展DOA矩阵法 2005．6．1 阵列结构及信号模型 2005．6．2 DOA矩阵法 2015．6．3 扩展DOA矩阵法 2025．6．4 性能分析与仿真 2055．7 均匀圆阵中二维DOA估计 2065．7．1 数据模型 2075．7．2 波束空间转换 2075．7．3 UCA-RB-MUSIC算法 2085．7．4 UCA-Root-MUSIC算法 2095．7．5 UCA-ESPRIT算法 2095．8 本章小结 210参考文献 211第6章 宽带阵列信号处理基础和宽带波束形成 2136．1 引言 2136．2 宽带阵列信号处理基础 2146．2．1 宽带信号的概念 2146．2．2 阵列信号模型 2156．3 宽带信号源的DOA估计 2166．3．1 非相干信号子空间方法（ISM） 2166．3．2 相干信号子空间方法（CSM） 2176．3．3 聚焦矩阵的构造方法 2186．4 稳健的麦克风阵列近场宽带波束形成 2216．4．1 概述 2216．4．2 基于凸优化的稳健近场宽带波束形成器设计 2246．4．3 稳健近场自适应波束形成 2356．5 本章小结 242参考文献 242第7章 阵列分布式信源定位 2467．1 引言 2467．2 线性阵列中基于ESPRIT的分布式信源定位算法 2487．2．1 数据结构 2487．2．2 基于ESPRIT的分布式信源定位算法 2517．2．3 性能分析 2537．2．4 仿真结果 2547．3 线性阵列中基于DSPE的分布式信源定位算法 2557．3．1 数据结构 2557．3．2 基于DSPE的分布式信源定位算法 2557．4 线性阵列中基于级联DSPE的分布式信源定位算法 2567．4．1 数据结构 2567．4．2 基于级联DSPE的分布式信源定位算法 2567．4．3 性能分析 2587．4．4 仿真结果 2597．5 线性阵列中基于广义ESPRIT的分布式信源定位算法 2617．5．1 数据结构 2617．5．2 基于广义ESPRIT的分布式信源定位算法 2627．5．3 基于多项式求根的中心DOA估计方法 2667．5．4 性能分析 2687．5．5 仿真结果 2727．6 移不变阵列中基于快速PARAFAC的分布式信源定位算法 2747．6．1 数据结构 2747．6．2 基于快速PARAFAC的分布式信源定位算法 2767．6．3 性能分析 2807．6．4 仿真结果 2817．7 本章小结 282参考文献 283第8章 阵列近场信源定位 2868．1 引言 2868．1．1 研究背景 2868．1．2 研究现状 2878．2 近场信源目标定位：二阶统计量算法 2888．2．1 数据模型 2888．2．2 基于二阶统计量的近场源参数估计算法 2898．2．3 算法主要步骤 2908．2．4 算法复杂度和优点 2908．2．5 仿真结果 2918．3 近场信源目标定位：二维MUSIC算法 2918．3．1 数据模型 2918．3．2 算法描述 2928．3．3 算法仿真结果 2938．4 近场信源目标定位：降秩MUSIC算法 2938．4．1 数据模型 2948．4．2 算法描述 2948．4．3 算法步骤 2958．4．4 算法复杂度分析 2968．4．5 算法优点 2968．4．6 仿真结果 2968．5 近场信源目标定位：降维MUSIC算法 2978．5．1 数据模型 2978．5．2 算法描述 2978．5．3 算法步骤 3008．5．4 算法复杂度分析 3008．5．5 算法优点 3018．5．6 仿真结果 3018．6 本章小结 302参考文献 302第9章 稀疏阵列DOA估计 3049．1 引言 3049．2 稀疏阵列结构 3059．2．1 互质线阵与差分阵列 3059．2．2 Nested阵 3079．2．3 互质线阵优化 3099．2．4 Nested阵优化 3139．3 互质阵DOA估计：解模糊方法 3159．3．1 数据模型 3159．3．2 基于MUSIC的DOA估计算法 3169．3．3 基于ESPRIT的DOA估计算法 3189．3．4 仿真结果 3199．4 互质线阵DOA估计：空间平滑算法 3219．4．1 数据模型 3219．4．2 基于SS-MUSIC的DOA估计算法 3229．4．3 基于SS-ESPRIT的DOA估计算法 3249．4．4 仿真结果 3279．5 互质阵DOA估计：非空间平滑算法 3299．5．1 数据模型 3309．5．2 基于DFT的DOA估计算法 3309．5．3 基于CS的DOA估计算法 3339．5．4 仿真结果 3359．6 本章小结 337参考文献 3370章 极化敏感阵列信号处理 34010．1 引言 34010．1．1 研究背景 34010．1．2 极化敏感阵列的国内外研究现状分析 34110．2 极化敏感阵列中PARAFAC信号检测法 34210．2．1 信号接收模型 34210．2．2 PARAFAC接收算法 34410．3 极化敏感阵列中的PARAFAC信号的DOA和极化估计算法 34510．3．1 DOA估计 34510．3．2 极化估计 34610．4 极化敏感阵列中基于降维MUSIC的盲DOA和极化估计 34710．4．1 数据模型 34710．4．2 DOA和极化估计算法 34810．4．3 仿真结果 35110．5 基于四元数的向量阵列的参数估计算法 35210．6 基于双四元数理论的三分量向量传感器阵列参量 联合估计 35610．6．1 线性均匀一致的三分量向量传感器阵列的双四元数模型 35610．6．2 信源波达方向和极化参量的联合估计 35710．7 本章小结 359参考文献 3591章 声向量传感器阵列二维DOA估计 36211．1 引言 36211．2 基于ESPRIT算法的任意声向量传感器阵列的二维波达方向估计 36311．2．1 数据模型 36311．2．2 ESPRIT算法 36411．2．3 仿真结果 36611．3 基于三线性分解的任意声向量传感器阵列的二维波达方向估计 36611．3．1 数据模型 36711．3．2 三线性分解和DOA估计 36811．3．3 仿真结果 37111．4 基于PM的声向量传感器阵列二维DOA估计算法 37211．4．1 数据模型 37211．4．2 算法推导 37311．4．3 仿真结果 37611．5 单快拍下声向量传感器阵列二维相干DOA估计算法 37711．5．1 数据模型 37711．5．2 算法推导 37811．5．3 仿真结果 38111．6 声向量传感器阵列下非圆信号二维DOA估计算法 38211．6．1 数据模型 38211．6．2 算法推导 38311．6．3 仿真结果 38611．7 声向量传感器阵列中基于级联MUSIC的二维DOA估计 38711．7．1 数据模型 38711．7．2 声向量传感器阵列中的二维DOA估计 38811．7．3 仿真结果 39111．8 声向量传感器阵列中基于PARALIND分解相干二维DOA估计算法 39311．8．1 数据模型 39311．8．2 相干二维角度估计 39411．8．3 仿真结果 39811．9 本章小结 399参考文献 3992章 阵列信号处理MATLAB编程 40212．1 常用函数介绍 40212．1．1 创建矩阵 40212．1．2 zeros函数：创建全0矩阵 40212．1．3 eye函数：创建单位矩阵 40312．1．4 ones函数：创建全1矩阵 40312．1．5 rand函数：创建均匀分布随机矩阵 40412．1．6 randn函数：创建正态分布随机矩阵 40412．1．7 hankel函数：创建Hankel矩阵 40512．1．8 toeplitz函数：创建Toeplitz矩阵 40512．1．9 det函数：计算方阵行列式 40612．1．10 inv函数：求方阵的逆矩阵 40612．1．11 pinv函数：求矩阵的伪逆矩阵 40712．1．12 rank函数：求矩阵的秩 40712．1．13 diag函数：抽取矩阵对角线元素 40712．1．14 fliplr函数：矩阵左右翻转 40812．1．15 eig函数：矩阵特征值分解 40812．1．16 svd函数：矩阵奇异值分解 40912．1．17 矩阵转置和共轭转置 41012．1．18 awgn函数：添加高斯白噪声 41012．1．19 sin函数：正弦函数 41112．1．20 cos函数：余弦函数 41112．1．21 tan函数：正切函数 41112．1．22 asin函数：反正弦函数 41212．1．23 acos函数：反余弦函数 41212．1．24 atan函数：反正切函数 41212．1．25 abs函数：求复数的模 41212．1．26 angle函数：求复数的相位角 41312．1．27 real函数：求复数的实部 41312．1．28 imag函数：求复数的虚部 41412．1．29 sum函数：求和函数 41412．1．30 max函数：求值函数 41412．1．31 min函数：求值函数 41512．1．32 sort函数：排序函数 41612．1．33 poly2sym函数：创建多项式 41712．1．34 sym2poly函数：将符号多项式转换为数值多项式 41712．1．35 roots函数：多项式求根 41812．1．36 size函数：求矩阵大小 41812．2 波束形成MATLAB程序 41912．2．1 LCMV波速形成算法MATLAB程序 41912．2．2 LMS自适应波速形成MATLAB程序 42012．3 DOA估计算法MATLAB程序 42212．3．1 MUSIC算法MATLAB程序 42212．3．2 ESPRIT算法MATLAB程序 42412．3．3 root-MUSIC算法MATLAB程序 42612．3．4 谱峰搜索传播算子算法MATLAB程序 42712．3．5 空间平滑MUSIC算法MATLAB程序 43012．4 二维DOA估计算法MATLAB程序 43212．4．1 L型阵列下基于二维MUSIC的二维DOA估计算法 43212．4．2 均匀圆阵下基于UCA-ESPRIT的二维DOA估计算法 43412．4．3 基于增广矩阵束的L型阵列的二维DOA估计算法 43612．4．4 面阵中二维角度估计：Unitary-ESPRIT算法 43812．5 信源数估计MATLAB程序 44012．6 宽带信号DOA估计MATLAB程序 44212．7 本章小结 444参考文献 445
作者介绍
序言
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【封面】
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