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內(nèi)容簡介

　　自適應(yīng)陣列廣泛應(yīng)用于移動(dòng)通信、雷達(dá)、聲吶、導(dǎo)航、地震探測和醫(yī)學(xué)成像等領(lǐng)域。作為自適應(yīng)陣列的關(guān)鍵技術(shù)之一，波達(dá)方向估計(jì)是信息、控制和通信等學(xué)科眾多專家學(xué)者致力研究的課題。波達(dá)方向估計(jì)算法可以分為極值搜索法（以MUSIC算法為代表）和直接求解法（以ES―PRIT算法為代表）兩類，但是當(dāng)信號部分相關(guān)甚至相干時(shí)或者在多徑傳播情況下，上述估計(jì)算法的性能將大大降低?！恫ㄟ_(dá)方向估計(jì)》首先介紹了自適應(yīng)陣列原理，然后系統(tǒng)歸納了波達(dá)方向估計(jì)算法和空間平滑技術(shù)，進(jìn)而深入研究了循環(huán)平穩(wěn)信號下的解相關(guān)問題、非圓信號下的解相關(guān)問題以及小波理論在解相關(guān)中的應(yīng)用，提出了小波去噪算法、虛擬空間平滑算法、實(shí)值循環(huán)搜索算法、實(shí)值循環(huán)求根算法、實(shí)值循環(huán)ESPRIT算法、共軛酉EsPRIT算法、基于子帶分解的MUSIC算法和基于子帶分解的ESPRIT算法。

作者簡介

暫缺《波達(dá)方向估計(jì)》作者簡介

圖書目錄

第1章自適應(yīng)陣列基礎(chǔ)
1.1 基本系統(tǒng)
1.2 信號模型
1.3 陣元配置理論
1.3.1 二元陣
1.3.2 直線陣
1.3.3 平面陣
1.4 窄帶信號處理
1.5 波束形成
1.5.1 常見波束形成器
1.5.2 權(quán)重更新算法
1.6 章節(jié)安排
本章參考文獻(xiàn)
第2章波達(dá)方向估計(jì)典型算法
2.1 波達(dá)方向估計(jì)方法
2.1.1 傳統(tǒng)譜估計(jì)方法
2.1.2 線性預(yù)測方法
2.1.3 最大似然譜估計(jì)
2.1.4 最大熵譜估計(jì)
2.1.5 特征空間法
2.2 信號源數(shù)目估計(jì)
2.3 預(yù)處理方法
2.3.1 實(shí)值分解法
2.3.2 小波去噪法
本章參考文獻(xiàn)
第3章空間平滑技術(shù)
3.1 相關(guān)信號模型
3.2 空間平滑算法
3.3 前后向空間平滑算法
3.4 空問平滑差分方法
3.5 虛擬空間平滑算法
3.5.1 信號模型
3.5.2 虛擬空間平滑
3.5.3 性能分析
3.5.4 仿真實(shí)驗(yàn)
本章參考文獻(xiàn)
第4章循環(huán)平穩(wěn)信號的波動(dòng)方向估計(jì)算法
4.1 循環(huán)平穩(wěn)信號
4.1.1 數(shù)學(xué)描述
4.1.2 循環(huán)波達(dá)方向估計(jì)
4.2 實(shí)值循環(huán)算法
4.2.1 實(shí)值循環(huán)MUSIC算法
4.2.2 實(shí)值循環(huán)求根MUSIC算法
4.2.3 實(shí)值循環(huán)ESPRIT算法
4.3 赫爾米特映射算法
4.3.1 酉循環(huán)求根MUSIC算法
4.3.2 酉循環(huán)ESPRIT算法
4.4 二維酉循環(huán)ESPRIT算法
4.4.1 信號模型
4.4.2 二維赫爾米特映射
4.4.3 仿真實(shí)驗(yàn)
本章參考文獻(xiàn)
第5章非圓信號的波達(dá)方向估計(jì)算法
5.1 非圓信號
5.1.1 概述
5.1.2 非圓酉ESPRIT算法
5.2 共軛酉ESPRIT算法
第6章基于子帶分解的波達(dá)方向估計(jì)算法