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张小飞 、 陈华伟 、 仇小锋 著 / 电子工业出版社 / 2015-01 / 平装
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阵列信号处理及MATLAB实现/工业和信息化部“十二五”规划教材
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,已涉及雷达、声呐、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应用领域。《阵列信号处理及MATLAB实现/工业和信息化部“十二五”规划教材》分10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、阵列多参数估计、矢量传感器阵列信号处理及其MATLAB实现等。《阵列信号处理及MATLAB实现/工业和信息化部“十二五”规划教材》在全面介绍阵列信号处理的经典理论的同时,也介绍了矢量传感器阵列信号处理及阵列信号处理的MATLAB实现。
张小飞,1977年生,2002年获得武汉大学工学硕士,2005获得南京航空航天大学通信与信息系统专业博士学位,2010年破格晋升为南京航空航天大学教授。
第1章绪论1.1研究背景1.2阵列信号处理的发展史及现状1.2.1波束形成技术1.2.2空间谱估计方法1.2.3阵列多参数估计1.3本书的安排参考文献第2章阵列信号处理基础2.1矩阵代数的相关知识2.1.1特征值与特征向量2.1.2广义特征值与广义特征向量2.1.3矩阵的奇异值分解2.1.4Toeplitz矩阵2.1.5Hankel矩阵2.1.6Vandermonde矩阵2.1.7Hermitian矩阵2.1.8Kronecker积2.1.9Khatri-Rao积2.1.10Hadamard积2.1.11向量化2.2高阶统计量2.2.1高阶矩、高阶累积量和高阶谱2.2.2累积量性质2.2.3高斯随机过程的高阶累积量2.2.4随机场的累积量与多谱2.2.5二维随机场的高阶矩及高阶累积量估计子2.3四元数理论2.3.1四元数2.3.2Hamilton四元数矩阵2.3.3Hamilton四元数矩阵的奇异值分解2.3.4Hamilton四元数矩阵的右特征值分解2.4平行因子理论2.4.1平行因子模型2.4.2可辨识性2.4.3PARAFAC分解2.5信源和噪声模型2.5.1窄带信号2.5.2相关系数2.5.3噪声模型2.6阵列天线的统计模型2.6.1前提及假设2.6.2阵列的基本概念2.6.3天线阵模型2.6.4阵列的方向图2.6.5波束宽度2.6.6分辨率2.7阵列响应矢量/矩阵2.8阵列协方差矩阵的特征分解2.9信源数估计算法2.9.1特征值分解方法2.9.2信息论方法2.9.3其他信源数估计方法参考文献第3章波束形成算法3.1波束形成定义3.2常用的波束形成算法3.2.1波束形成原理3.2.2波束形成的最佳权向量3.2.3波束形成的准则3.3自适应波束形成算法3.3.1自适应波束形成的最佳权向量3.3.2权向量更新的自适应算法3.3.3基于变换域的自适应波束形成算法3.4广义旁瓣相消器(GSC)的波束形成算法及其改进3.4.1广义旁瓣相消器(GSC)算法3.4.2GSC的改进算法3.5基于投影分析的波束形成3.5.1基于投影的波束形成3.5.2基于斜投影的波束形成算法3.6过载情况下的自适应波束形成算法3.6.1信号模型3.6.2近似最小方差法波束形成器3.7基于高阶累积量的波束形成算法3.7.1阵列模型3.7.2利用高阶累积量方法估计期望信号的方向矢量3.7.3基于高阶累积量的盲波束形成3.8基于周期平稳性的波束形成算法3.8.1阵列模型与信号周期平稳性3.8.2CAB类盲波束形成算法3.9基于恒模的盲波束形成算法3.9.1信号模型3.9.2随机梯度恒模算法3.9.3最小二乘恒模算法(LS-CMA)3.10自适应对角线加载的波束形成算法3.10.1问题的提出3.10.2自适应对角线加载波束形成算法3.11鲁棒的自适应波束成形3.11.1对角加载方法3.11.2基于特征空间的方法3.11.3贝叶斯方法3.11.4基于最坏情况性能优化的方法3.11.5基于概率约束的方法参考文献第4章DOA估计4.1引言4.2Capon算法和性能分析4.2.1数据模型4.2.2Capon算法4.2.3改进的Capon算法4.2.4Capon算法的均方误差分析4.3MUSIC算法及其修正算法4.3.1MUSIC算法4.3.2MUSIC算法的推广形式4.3.3MUSIC算法性能分析4.3.4求根MUSIC算法4.3.5求根MUSIC算法性能4.4最大似然法4.4.1确定性最大似然法4.4.2随机性最大似然法4.5子空间拟合算法4.5.1信号子空间拟合(SSF)4.5.2噪声子空间拟合(NSF)4.5.3子空间拟合算法性能4.5.4子空间拟合算法的实现4.6基于特征空间的DOA估计4.6.1信号模型4.6.2基于特征空间的DOA估计算法4.7ESPRIT算法及其修正算法4.7.1ESPRIT算法的基本模型4.7.2LS-ESPRIT算法4.7.3TLS-ESPRIT算法4.7.4ESPRIT算法理论性能4.8基于四阶累积量的DOA估计4.8.1四阶累积量与二阶统计量之间的关系4.8.2四阶累积量的阵列扩展特性4.8.3MUSIC-like算法4.8.4virtual-ESPRIT算法4.9传播算子PM4.9.1谱峰搜索PM和性能分析4.9.2旋转不变PM算法4.10基于广义ESPRIT算法的DOA估计算法4.10.1阵列模型4.10.2频谱搜索广义ESPRIT方法4.10.3无须搜索的广义ESPRIT算法4.11基于压缩感知理论的DOA估计4.11.1压缩感知基本原理4.11.2基于压缩感知理论的DOA估计算法4.12相干信源DOA估计4.12.1引言4.12.2空间平滑算法4.12.3改进的MUSIC算法(IMUSIC)4.12.4基于Toeplitz矩阵重构的ESPRIT-like算法4.12.5任意阵列下的相干信号DOA估计参考文献第5章二维DOA估计5.1引言5.2L型阵列中基于改进ESPRIT的二维DOA估计算法5.2.1数据模型5.2.2基于改进ESPRIT的二维DOA估计算法5.2.3仿真结果5.3L型阵列中基于PM的二维DOA估计算法5.3.1数据模型5.3.2基于PM的二维DOA估计算法5.3.3仿真结果5.4L型阵列中基于求根MUSIC的二维DOA估计算法5.4.1数据模型5.4.2基于求根MUSIC的二维DOA估计算法5.4.3仿真结果5.5L型阵列中基于平行因子技术的二维DOA估计算法5.5.1数据模型5.5.2二维DOA估计算法5.5.3杂度分析与克拉美-罗界5.5.4仿真结果5.6面阵中几种2D-DOA估计算法5.6.1接收信号模型5.6.2二维MUSIC算法5.6.3二维Capon算法5.6.4二维ESPRIT算法5.6.5二维Unitary-ESPRIT算法5.6.6PARAFAC技术5.6.7基于压缩感知三线性模型的二维DOA估计5.7均匀矩形阵中降维MUSIC的2D-DOA估计方法5.7.1数据模型5.7.2降维MUSIC(RD-MUSIC)算法5.7.3性能分析5.7.4仿真结果5.8基于增广矩阵束的L型阵列的二维DOA估计5.8.1阵列结构与信号模型5.8.2基于MEMP的二维DOA估计算法5.9DOA矩阵方法的2D-DOA估计5.9.1阵列结构及信号模型5.9.2DOA矩阵方法5.10双平行均匀线阵中基于PM算法的二维DOA估计算法5.10.1数据模型5.10.2角度估计算法5.10.3误差分析和Cramer-rao界(CRB)5.10.4仿真结果5.11均匀圆阵中的二维DOA估计5.11.1数据模型5.11.2波束空间转换5.11.3UCA-RB-MUSIC算法5.11.4UCA-Root-MUSIC算法5.11.5UCA-ESPRIT算法5.12四元数理论及其应用5.12.1四元数理论简介5.12.2四元数在二维DOA估计中的应用参考文献第6章宽带阵列信号处理基础和宽带波束形成6.1引言6.2宽带阵列信号处理基础6.2.1宽带信号的概念6.2.2阵列信号模型6.3宽带信号源的DOA估计6.3.1非相干信号子空间(ISM)方法6.3.2相干信号子空间(CSM)方法6.3.3聚焦矩阵的构造方法6.4稳健的麦克风阵列近场宽带波束形成6.4.1概述6.4.2基于凸优化的稳健近场宽带波束形成器设计6.4.3稳健近场自适应波束形成参考文献第7章阵列多参数估计7.1引言7.2角度和频率估计的ESPRIT算法7.2.1数据模型7.2.2角度和频率联合估计7.2.3仿真结果7.3基于三线性分解的盲角度和频率估计算法7.3.1数据模型7.3.2三线性分解7.3.3联合角度和频率估计7.4基于PM的联合频率和角度估计7.4.1数据模型7.4.2基于传播算子的波达方向和频率联合估计方法7.4.3基于改进传播算子的波达方向和频率联合估计方法7.4.4仿真结果7.5基于四线性分解的阵列信号二维角度和频率联合估计算法7.5.1数据模型7.5.2算法描述7.5.3仿真和分析7.6四元数在联合角度频率估计中的应用7.7基于DOA矩阵法的联合角度和频率估计7.7.1数据模型7.7.2DOA矩阵的角度-频率的联合估计参考文献第8章极化敏感阵列信号处理8.1引言8.1.1研究背景8.1.2极化敏感阵列的国内外研究现状分析8.2极化敏感阵中PARAFAC信号检测法8.2.1信号接收模型8.2.2PARAFAC接收算法8.3极化敏感阵中基于PARAFAC的DOA和极化估计算法8.3.1DOA估计8.3.2极化估计8.4极化敏感阵列中基于降维MUSIC的盲DOA和极化估计8.4.1数据模型8.4.2DOA和极化估计算法8.4.3仿真结果8.5四元数在色噪声矢量阵列信号处理中的应用8.6基于双四元数理论的三分量矢量传感器阵列参量联合估计8.6.1线性均匀一致的三分量矢量传感器阵列的双四元数模型8.6.2信源波达方向和极化参量的联合估计参考文献第9章声矢量传感器阵列二维DOA估计9.1引言9.2基于ESPRIT算法的任意声矢量传感器阵列的二维波达方向估计9.2.1数据模型9.2.2ESPRIT算法9.2.3仿真结果9.3基于三线性分解的任意声矢量传感器阵列的二维波达方向估计9.3.1数据模型9.3.2三线性分解和DOA估计9.3.3仿真结果9.4基于PM的声矢量传感器阵二维DOA估计算法9.4.1数据模型9.4.2算法推导9.4.3仿真结果9.5单快拍下声矢量传感器阵二维相干DOA估计算法9.5.1数据模型9.5.2算法推导9.5.3仿真结果9.6声矢量传感器阵下非圆信号二维DOA估计算法9.6.1数据模型9.6.2算法推导9.6.3仿真结果9.7声矢量传感器阵中基于级联MUSIC的二维DOA角度估计9.7.1数据模型9.7.2声矢量传感器阵的二维DOA角度估计9.7.3仿真结果9.8声矢量传感器阵列的基于PARALIND分解相干二维DOA估计算法9.8.1数据模型9.8.2相干二维角度估计9.8.3仿真结果参考文献第10章阵列信号处理MATLAB编程10.1常用函数介绍10.1.1创建矩阵10.1.2zeros函数:创建全0矩阵10.1.3eye函数:创建单位矩阵10.1.4ones函数:创建全1矩阵10.1.5rand函数:创建均匀分布随机矩阵10.1.6randn函数:创建正态分布随机矩阵10.1.7hankel函数:创建Hankel矩阵10.1.8toeplitz函数:创建Toeplitz矩阵10.1.9det函数:计算方阵行列式10.1.10inv函数:求方阵的逆矩阵10.1.11pinv函数:求矩阵的伪逆矩阵10.1.12rank函数:求矩阵的秩10.1.13diag函数:抽取矩阵对角线元素10.1.14fliplr函数:矩阵左右翻转10.1.15eig函数:矩阵特征值分解10.1.16svd函数:矩阵奇异值分解10.1.17矩阵转置和共轭转置10.1.18awgn函数:添加高斯白噪声10.1.19sin函数:正弦函数10.1.20cos函数:余弦函数10.1.21tan函数:正切函数10.1.22asin函数:反正弦函数10.1.23acos函数:反余弦函数10.1.24atan函数:反正切函数10.1.25abs函数:求复数的模10.1.26angle函数:求复数的相位角10.1.27real函数:求复数的实部10.1.28imag函数:求复数的虚部10.1.29sum函数:求和函数10.1.30max函数:求最大值函数10.1.31min函数:求最小值函数10.1.32sort函数:排序函数10.1.33poly2sym函数:创建多项式10.1.34sym2poly函数:符号多项式转换为数值多项式10.1.35roots函数:多项式求根10.1.36size函数:求矩阵大小10.2波束形成MATLAB程序10.2.1LCMV波束形成算法MATLAB程序10.2.2LMS自适应波束形成算法MATLAB程序10.3DOA估计算法MATLAB程序10.3.1MUSIC算法MATLAB程序10.3.2ESPRIT算法MATLAB程序10.3.3root-MUSIC算法MATLAB程序10.3.4谱峰搜索传播算子算法MATLAB程序10.3.5空间平滑MUSIC算法MATLAB程序10.4二维DOA估计算法MATLAB程序10.4.1L型阵下基于2D-MUSIC的二维DOA估计算法10.4.2均匀圆阵下基于UCA-ESPRIT的二维DOA估计算法10.4.3基于增广矩阵束的L型阵列的二维DOA估计算法10.4.4面阵中二维角度估计:Unitary-ESPRIT算法10.5信源数估计MATLAB程序10.6宽带信号DOA估计MATLAB程序参考文献
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开播时间:09月02日 10:30