波达方向估计进展 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[英] Sathish，Chandran 著，周亚建，董春曦，闫书芳 译

图书标签:

• 波达方向估计
• 方向估计
• 信号处理
• 天线技术
• 无线通信
• 阵列信号处理
• 雷达信号处理
• 声学信号处理
• 自适应滤波
• 优化算法

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118097368

版次：1

商品编码：11827326

包装：平装

丛书名： 雷达与电子战译丛

开本：16开

出版时间：2015-10-01

用纸：胶版纸

页数：399

字数：504000

正文语种：中文

内容简介

　　《波达方向估计进展》反映了近期DOA估计相关算法方面的工作，并举例说明了其优缺点，书中融合了一些科学家和工程师对来波方向估计问题的见解和经验。共包括五部分：一，纵览，讲述了用于来波方向估计的天线阵列，非均匀线阵对高斯信源的方位估计等；二，DOA估计方法，包括宽带信号的DOA估计，使用模型空间处理的相干宽带DOA估计，三维目标定位等；三，辐射源定位问题，包括多部无线电发射机的直接定位法，不确定情况下的到达方向估计，DOA天线阵的耦合模型等；四，DOA估计的特定应用，包括机械扫描天线警戒雷达的多目标参数估计，用于听觉定位于空间选择性聆听的宽带测向等；五，试验组织与结果，包括DOA天线阵测量和系统校准，DOA估计中的ESPAR天线信号处理等。
　　《波达方向估计进展》可以作为通信及相关专业工程师、研究人员、高年级本科生和研究生的详细参考书。

作者简介

　　Sathish Chandran，在英国的Loughborough大学获得微波通信工程博士学位，在英国的布拉德福大学获得无线电频率通信工程方向硕士学位，在印度的喀拉拉邦大学获得电子和通信工程方向工学学士。现在他是多家本地和国际公司的通信顾问，以及多个教育机构的教员助手。Chandran博士一直是多家通信公司的无线电顾问。他被英国诺丁汉大学聘为博士后会员。他还被马来西亚的爱立信公司聘任，是马来西亚国际无线电科学联盟（URSI）的主席。他在他的专业领域出版了许多发行物，是《自适应天线阵列：趋势和应用》（Springer，2004）的编辑。他还是很多国际科学和技术杂志的编委会成员，以及很多国际会议的技术评论委员会委员。Chandran博士是IEE（英国）会员。

目录

第1章 用于来波方向估计的天线阵列
1.1 引言
1.2 旋转测向天线
1.3 常规测向天线
1.4 天线阵
1.4.1 线阵
1.4.2 阿德考克阵列
1.4.3 阵元间距
1.4.4 Butler矩阵
1.4.5 单脉冲
1.4.6 乌兰韦伯阵列
1.4.7 平面阵
1.5 测向算法和阵列
参考文献

第2章 非均匀线阵对高斯信源的方位估计：广义似然比测试方法概述
2.1 引言
2.2 检测估计问题的GLRT基本原理
2.3 均匀和稀疏天线阵列的GLRT检测估计结果
2.3.1 非常规情况
2.3.2 常规情况
2.4 结论
参考文献

第3章 宽带信号的DOA估计
3.1 非相干宽带DOA估计
3.2 相干宽带DOA估计
3.2.1 相干信号子空间方法
3.2.2 BICSSM
3.2.3 WAVES
3.3 TOPS
3.3.1 理论
3.3.2 信号子空间投影
3.3.3 性能评估
3.3.4 定位用TOPS的改进
3.4 结论
参考文献

第4章 使用模型空间处理的相干宽带DOA估计
4.1 引言
4.2 系统模型
4.3 相干宽带处理中的聚焦矩阵
4.4 空间重采样方法
4.5 模型分解
4.5.1 线性阵列
4.5.2 模型截断
4.6 模型空间处理
4.6.1 聚焦矩阵
4.6.2 空间重采样矩阵
4.7 模型空间算法
4.8 仿真
4.8.1 两个信号源一组
4.8.2 五个辐射源分为三组
4.9 结论
参考文献

第5章 三维目标定位
5.1 DOA估计方法
5.1.1 提取yi
5.1.2 提取zi
5.1.3 提取di
5.1.4 配对yi，Zi、di
……

第6章 时变极化移动源测向的极化时频MUSIC法
第7章 DOA-时延联合估计的一维树状结构算法
第8章 基于开关无源阵列的DOA估计算法
第9章 非圆信号的DOA估计：性能下界和算法
第10章 散射源定位
第11章 多部无线电发射机的直接定位法
第12章 不确定情况下的到达方向估计
第13章 DOA天线阵的耦合模型
第14章 主波束干扰下目标角坐标系的最大似然估计：应用于原始数据
第15章 用于听觉定位与空间选择性聆听的宽带测向
第16章 机械扫描天线警戒雷达系统的多目标参数估计
第17章 UWB双向信道建模中的联合DOA／DOD／DTOA估计系统
第18章 通过利用信号特性的常规方法改进
第19章 DOA天线阵测量和系统校准
第20章 DOA估计中的ESPAR天线信号处理
第21章 脉冲多普勒雷达DOA估计新方法
参考文献
附录 21.A式（21.2 4）的推导
附录 21.B MuSIC谱分辨率
符号清单
作者简介

前言/序言

《波达方向估计进展》图书简介 一、 引言：海洋探索与导航的基石 自人类仰望星空、扬帆远航之初，对自身位置和方向的精确把握便是生存与发展的关键。在浩瀚的海洋、辽阔的陆地乃至神秘的太空，导航技术始终是推动人类文明进步的重要驱动力。而在这其中，“方向估计”作为导航体系的核心组成部分，其理论的深化与技术的革新，直接关系到航行安全、资源勘探、军事部署乃至科学探索的成败。《波达方向估计进展》一书，正是聚焦于这一 fundamental 领域，深入剖析当前波达方向估计技术的最新进展，旨在为相关领域的科研人员、工程师以及学习者提供一个全面、系统且具有前瞻性的参考。 本书之所以将目光聚焦于“波达方向估计”，是因为波达（Bode）作为一位在自动控制理论和信号处理领域做出卓越贡献的科学家，其提出的频率响应分析方法，为理解和设计各种系统提供了强大的理论工具。在方向估计领域，尤其是利用传感器数据进行姿态与方向的感知，波达分析的理念贯穿其中，从理解传感器的动态特性到优化估计算法的性能，都扮演着至关重要的角色。本书并非对波达理论本身的系统性介绍，而是将其作为一种分析和解决方向估计问题的视角和方法论，着眼于技术本身的演进。 二、 内容概览：从理论基石到前沿应用 《波达方向估计进展》并非一本单纯罗列新算法的书籍，它更侧重于构建一个清晰的脉络，梳理方向估计技术在波达分析框架下的发展逻辑，并在此基础上探讨其最新的研究成果与未来趋势。本书的内容涵盖了以下几个核心方面： 1. 基础理论回顾与波达视角下的理解： 在深入探讨前沿进展之前，本书会首先回顾方向估计领域的基础理论。这包括但不限于： 方向向量与姿态表示： 详细介绍描述三维空间中方向的各种数学表示方法，如欧拉角、四元数、旋转矩阵等，并分析它们在计算效率、数值稳定性及奇异性处理等方面的优劣。 传感器特性与模型： 重点分析各类常用的方向感知传感器，如陀螺仪、加速度计、磁力计等，深入理解它们的测量原理、误差模型（如噪声、偏置、尺度因子、轴偏差等）以及动态响应特性。从波达分析的角度，我们将审视这些传感器的频率响应，理解其对不同频率信号的敏感度和衰减特性，这对于后续的滤波设计至关重要。例如，陀螺仪在低频时可能存在累积误差，而高频时对震动敏感；加速度计则受重力加速度和线性加速度的混合影响。 卡尔曼滤波及其变种： 作为现代方向估计中最经典的算法，卡尔曼滤波（KF）及其扩展形式（EKF, UKF）将得到详尽的阐述。本书将从波达分析的角度，剖析卡尔曼滤波器的状态转移矩阵和观测矩阵的频率响应特性，理解滤波器的稳定性和对噪声的抑制能力如何受到这些矩阵的影响。我们将探讨如何通过优化滤波器结构或调整增益矩阵，来改善其在特定频率范围内的性能。 2. 新型传感器与多源信息融合： 随着技术的进步，越来越多的新型传感器被引入到方向估计的实践中，本书将对此进行深入探讨： 视觉传感器（相机）： 介绍基于视觉的方向估计方法，如运动恢复结构（SfM）、视觉里程计（VO）、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）等。我们将重点关注视觉信息如何与惯性传感器信息融合，以及在融合过程中如何利用波达分析来理解和补偿视觉信息的时间延迟和运动模糊效应。 激光雷达（LiDAR）： 探讨LiDAR在三维环境感知和定位中的作用，以及如何将其点云数据与惯性测量单元（IMU）数据进行融合，实现高精度、高鲁棒性的方向估计。 GNSS（全球导航卫星系统）： 分析GNSS在定位中的作用，以及如何与IMU等传感器融合，以弥补GNSS在城市峡谷、室内等环境下的信号丢失问题。从波达视角，我们将研究GNSS信号的延迟和抖动对组合导航系统的影响，以及如何通过滤波和补偿来提高其整体性能。 多传感器信息融合技术： 详细介绍各种融合策略，包括基于滤波的融合（如扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、粒子滤波等）、基于优化的融合（如因子图优化）以及基于学习的融合方法。在讨论这些融合方法时，我们将持续关注其在不同频率下的响应特性，以及如何通过设计合适的融合权重和优化器，来实现最优的方向估计。 3. 高级估计算法与性能优化： 本书将着重介绍当前在方向估计领域涌现出的各类先进算法，并从波达分析的理论视角对其进行深入剖析： 基于优化的方向估计： 介绍以滑窗优化、因子图优化为代表的基于优化的方法，它们通常能够获得比滤波方法更高的精度，尤其是在处理非线性问题时。我们将分析这些优化器在处理传感器数据中的噪声和非线性变化时的鲁棒性，以及它们在频率域上的表现。 机器学习与深度学习在方向估计中的应用： 探讨如何利用机器学习和深度学习技术，从海量传感器数据中学习方向估计的模式，或者直接构建端到端的方向估计模型。我们将关注这些学习模型如何处理传感器数据的时域和频域特征，以及如何通过模型结构和训练策略来优化其对动态变化的适应性。 方向估计的鲁棒性与抗干扰研究： 深入研究在传感器故障、环境干扰（如强磁场、剧烈运动）等不利条件下，如何保证方向估计的稳定性和准确性。我们将从波达分析的角度，探讨不同干扰信号的频率特性，以及如何设计具有特定频率选择性的滤波器或融合策略来抑制这些干扰。 实时性与计算效率优化： 针对嵌入式系统和实时应用的需求，本书还将探讨各种算法的计算复杂度分析，以及如何通过模型压缩、并行计算、硬件加速等手段来提高方向估计的实时性。 4. 特定应用场景下的挑战与解决方案： 本书还将针对一些典型的应用场景，深入探讨方向估计面临的特殊挑战，并提出相应的解决方案： 无人系统（无人机、无人驾驶汽车）的导航： 分析无人系统在复杂动态环境下的高精度、高鲁棒性方向估计需求，以及如何融合多种传感器实现自主导航。 机器人技术： 探讨机器人感知环境、进行运动规划时对精确姿态信息的需求，以及如何在非结构化环境中实现可靠的方向估计。 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）： 分析VR/AR系统对低延迟、高精度头部姿态追踪的要求，以及如何利用先进的方向估计技术提升用户体验。 航空航天： 介绍航空器、航天器在极端环境下的方向估计挑战，以及如何利用高性能传感器和先进算法确保飞行安全。 三、本书的价值与读者受益 《波达方向估计进展》旨在成为一本兼具理论深度与实践指导价值的著作。通过阅读本书，读者将能够： 建立扎实的理论基础： 深入理解方向估计的数学模型、传感器特性以及经典估计算法的原理，特别是从波达分析的视角获得新的认识。 掌握前沿技术动态： 了解当前方向估计领域的最新研究进展、新兴传感器技术以及先进的估计算法。 解决实际工程问题： 学习如何针对不同的应用场景，选择合适的传感器、设计最优的估计算法，并有效地解决实际工程中遇到的挑战。 激发创新性研究思路： 通过对现有技术进行深入分析和批判性思考，为未来的研究和技术创新提供新的视角和灵感。 本书的读者群体广泛，包括但不限于： 高校研究生及科研人员： 致力于传感器融合、导航与定位、机器人学、控制理论等领域的研究者。 嵌入式系统工程师： 从事无人机、无人驾驶、智能设备、消费电子产品等研发的工程师。 软件开发者： 负责开发导航、定位、姿态感知相关算法或应用软件的开发者。 对前沿技术感兴趣的学习者： 希望深入了解现代导航与感知技术发展的学生和技术爱好者。 四、结语 方向估计作为一项复杂而关键的技术，其发展永无止境。随着科技的飞速进步，我们有理由相信，未来将涌现出更多颠覆性的技术和方法。本书《波达方向估计进展》的出版，正是为了记录和梳理这一重要领域的最新成果，并为未来的探索奠定坚实的基础。我们希望本书能够点燃读者探索的激情，共同推动方向估计技术迈向新的高峰，为人类社会的发展贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

仅仅从《波达方向估计进展》这个名字来看，我就能感受到这本书可能是一种非常系统且深入的知识体系的呈现。我猜测，它不会仅仅停留在对某个单一算法的介绍，而是会构建一个完整的“波达方向估计”的知识框架，从基础理论出发，逐步深入到各种方法的细节，再延展到实际应用中的挑战和前沿进展。这样的编排方式，对于初学者来说，可以建立起一个扎实的基础；对于有一定经验的专业人士，则能提供一个全面而深入的视角，帮助他们查漏补缺，拓展视野。我尤其期待书中能够包含一些关于不同算法在特定应用场景下的性能对比和分析，以及如何根据实际需求选择最合适的算法。这样，这本书就不只是理论的堆砌，而是能够真正指导实践的工具。它就像一本武林秘籍，不仅传授招式，更讲解内功心法，让读者能够融会贯通，举一反三。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就挺吸引人的，叫《波达方向估计进展》。虽然我还没来得及翻开它，但光凭这个名字，就能想象到里面一定充满了各种高精尖的技术和深入的理论探讨。我猜想，这本书可能是在某个特定领域内，对“波达方向估计”这个概念的最新发展进行了一个全面的梳理和总结。估计会涉及很多复杂的数学模型，比如各种概率统计方法、滤波算法，甚至可能还会出现一些机器学习或者深度学习在其中应用的案例。我个人对这种能够将理论与实际应用相结合的著作一直都很感兴趣。尤其是在导航、通信、雷达等领域，精确的方向估计往往是至关重要的，直接关系到系统的性能和可靠性。所以，我非常期待这本书能够提供一些前沿的思路和实用的技术方法，也许还能看到一些行业内的专家对于未来发展趋势的预测和展望。总而言之，这本书给我一种“硬核”的感觉，内容会比较专业，但对于想要深入了解这个技术领域的研究者和工程师来说，绝对是一笔宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

听到《波达方向估计进展》这个名字，我首先联想到的是它可能涵盖了大量的数学推导和算法分析。这类书籍往往是技术领域的“硬菜”，需要读者具备扎实的数学功底和一定的专业背景。我推测，这本书可能会对各种经典的波达方向估计算法进行详细的讲解，例如MUSIC、ESPRIT等，并且可能会介绍一些近年来涌现出的新型算法，分析它们的性能提升和适用范围。此外，考虑到“进展”这个词，书中很可能还会讨论如何处理一些实际工程中遇到的挑战，比如信源数量未知、杂波干扰、多径效应等，并提出相应的解决方法。对于从事雷达、声纳、通信阵列等领域的研究人员和工程师来说，这本书无疑是提升专业技能、紧跟技术前沿的绝佳选择。我甚至可以想象，书中可能还会包含一些仿真实验的结果和性能评估，为读者提供直观的感受和可借鉴的经验。

评分☆☆☆☆☆

我对《波达方向估计进展》这本书的期待，更多的是源于它可能带来的方法论上的启发。想象一下，当你面对一个复杂的问题时，如果能有一个系统性的框架来指导你如何进行方向的精确判断，那该是多么高效的事情。这本书的名字暗示着它可能不仅仅是罗列一些技术，而是会深入剖析“波达方向估计”这个核心概念的本质，从原理上进行梳理，可能还会回顾其发展历程，比较不同方法之间的优劣，从而为读者提供一个清晰的认知地图。我个人觉得，对于很多复杂科学问题，理解其背后的基本原理和演进逻辑，比记住孤立的技术细节更为重要。如果这本书能够在这方面做得深入，比如分析各种方向估计算法的理论基础，它们的适用场景，以及在不同噪声环境下的表现差异，那将非常有价值。我甚至可以想象，书中可能会提供一些案例分析，展示这些理论如何在实际工程项目中得到应用，解决实际难题。这样的内容，对于那些不仅仅满足于“知其然”的学习者来说，无疑具有极大的吸引力。

评分☆☆☆☆☆

《波达方向估计进展》这个书名，让我感到一种来自前沿领域的召唤。我猜想，这本书的重点很可能在于“进展”二字，意味着它会着力于介绍当前波达方向估计技术所取得的最新突破和发展方向。这可能包括了在硬件实现上的创新，比如新型传感器和高性能计算平台的应用；也可能体现在算法层面的革新，例如利用人工智能、机器学习技术来提升估计的精度和鲁棒性。我个人一直关注着这些新兴技术在传统工程领域的应用，所以对这类书籍充满了好奇。想象一下，书中可能涵盖了深度学习模型如何优化信号处理流程，或者利用大数据分析来提高方向估计的可靠性。这样的内容，不仅能够帮助读者了解最新的技术动态，还能为他们提供新的研究思路和技术灵感。这本书，或许能成为连接理论研究与工程实践之间的一座重要桥梁，让读者领略到科技进步的魅力。

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纸张不错，包装很好，正版的，感觉很舒服

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可以

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质量很好，家人喜欢，值得推荐

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可以

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质量很好，家人喜欢，值得推荐

评分☆☆☆☆☆

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书的质量不错，正版

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书挺不错！

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