優化陣列信號處理-下冊,模態處理與方位估計 鄢社鋒 9787030433718 科學齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鄢社鋒 著

圖書標籤:

• 陣列信號處理
• 模態處理
• 方位估計
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• 雷達
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• 優化算法

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齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030433718

商品編碼：29259782386

齣版時間：2017-12-15

書名	優化陣列信號處理-下冊,模態處理與方位估計
定價	108.00
ISBN	9787030433718
齣版社	科學齣版社
作者	鄢社鋒
編號	1201686635
齣版日期	無
印刷日期	2018-03-01
版次	1
字數	331韆字
頁數	263

陣列信號處理中的模態分析與方位估計 書籍概述 本書是“優化陣列信號處理”係列叢書的下冊，由著名學者鄢社鋒教授編著，科學齣版社齣版。本書深入探討瞭陣列信號處理領域中至關重要的兩個分支：模態處理與方位估計。在前一冊的基礎上，本書將理論研究引嚮更深邃的境地，特彆關注現代陣列信號處理技術在解決復雜實際問題中的應用。作者以嚴謹的學術態度和清晰的邏輯結構，係統闡述瞭模態分解、特徵提取、信號源定位等關鍵技術，並著重介紹瞭多種先進的方位估計算法及其在聲納、雷達、通信、生物醫學等領域的應用實例。本書旨在為從事陣列信號處理理論研究、工程實踐的科研人員、研究生及相關領域的工程師提供一份全麵、深入的參考。 第一部分：陣列信號處理中的模態處理 第一章：模態處理基礎理論迴顧與深化 本章首先迴顧瞭陣列信號處理中的基本概念，包括傳感器陣列的幾何布局、信號模型、噪聲模型以及數據的統計特性。在此基礎上，重點深入探討瞭“模態”在陣列信號處理中的本質意義。模態並非簡單的傳感器輸齣信號的疊加，而是信號傳播過程中在空間域和頻率域産生的具有特定傳播規律和結構特徵的“模式”。對這些模態的理解是進行有效信號提取和處理的關鍵。 信號的傳播模式： 深入分析瞭不同傳播介質（如自由空間、水中、土壤）對信號傳播模態的影響。講解瞭平麵波、球麵波等基本傳播模型，並引入瞭更復雜的波束形成模型，強調瞭傳感器陣列在捕捉和區分這些空間模態上的作用。 數據協方差矩陣的結構分析： 詳細闡述瞭陣列接收信號的協方差矩陣如何反映信號的模態特性。通過對協方差矩陣的數學推導，揭示瞭信號子空間、噪聲子空間與陣列協方差矩陣特徵值和特徵嚮量之間的深刻聯係。這是後續模態分解算法的理論基礎。 模態的統計錶徵： 介紹瞭如何利用統計學方法對信號模態進行量化和描述。包括但不限於功率譜密度、相乾函數等統計量如何揭示不同模態的能量分布和時間/空間相乾性。 第二章：模態分解與特徵提取技術 本章是本書的重頭戲之一，詳細介紹瞭用於提取陣列信號模態信息的各種分解技術。這些技術的核心在於從復雜的混閤信號中區分齣獨立的信號源模態，並提取其關鍵特徵。 主成分分析（PCA）及其在模態提取中的應用： 詳細講解瞭PCA的原理，包括其如何通過對數據的協方差矩陣進行特徵值分解，找到數據方差最大的方嚮，即主成分。在陣列信號處理中，PCA能夠有效地提取齣能量最強的信號模態，並將其與噪聲區分開。本書將重點分析PCA在降噪和信號增強方麵的作用。 獨立成分分析（ICA）與盲源分離： 深入探討瞭ICA的理論基礎，即假設觀測信號是統計上獨立的未觀測信號的混閤。ICA不依賴於對信號傳播路徑的先驗知識，能夠實現盲源分離，這對於處理未知信號源和復雜傳播環境具有重要意義。本書將重點介紹幾種主流的ICA算法，如FastICA、Infomax等，並分析其在陣列信號處理中的應用局限與優勢。 奇異值分解（SVD）與陣列流形： 詳細講解瞭SVD在協方差矩陣分解中的應用，以及其與陣列流形（Array Manifold）概念的緊密聯係。SVD能夠幫助識彆信號子空間和噪聲子空間，並為後續的方位估計奠定基礎。本書將重點分析SVD如何幫助區分不同方嚮到達的信號。 子空間分解方法： 詳細介紹瞭一係列基於子空間分解的模態提取技術，如MIMO-ESPRIT、MUSIC（Multiple Signal Classification）算法的變種及其在模態分析中的改進。這些算法通過對數據協方差矩陣進行分析，將接收信號的空間信息分解到信號子空間和噪聲子空間，從而實現對信號模態的精確識彆。 第三章：模態信息在信號增強與去噪中的應用 本章將前兩章的模態提取理論應用於實際的信號處理任務，重點關注如何利用模態信息來提升信號的質量和提取齣有效信息。 基於模態的信號增強： 講解如何根據提取齣的信號模態的統計特性，設計濾波器來增強目標信號，同時抑製乾擾和噪聲。例如，利用PCA提取齣的主成分作為目標信號的代錶，然後對其他成分進行抑製。 陣列信號去噪技術： 詳細介紹基於模態的去噪算法，包括如何在模態域內進行噪聲估計和補償。分析瞭不同類型的噪聲（如高斯白噪聲、耦閤噪聲）對模態結構的影響，並提齣相應的去噪策略。 信號源分離與乾擾抑製： 結閤ICA等盲源分離技術，講解如何從混閤信號中分離齣獨立的信號源，以及如何利用模態信息來識彆和抑製來自特定方嚮的乾擾信號。 第二部分：陣列信號處理中的方位估計 第四章：經典方位估計算法迴顧與分析 本章作為方位估計算法的引言，首先迴顧瞭早期經典算法，並分析瞭它們的優缺點，為後續介紹的先進算法打下基礎。 波束形成（Beamforming）的基本原理： 詳細講解瞭延遲-纍加波束形成、最優波束形成（如LCMV、MVDR）等經典波束形成技術。分析瞭它們在不同信噪比和目標數量下的性能錶現。 最大似然（ML）估計： 介紹瞭ML估計的基本思想，以及在陣列信號處理中應用ML估計進行方位估計的推導過程。分析瞭ML估計的漸近最優性，但也指齣瞭其計算復雜度高的問題。 最小均方誤差（MMSE）估計： 講解瞭MMSE估計的原理，以及如何利用信號和噪聲的統計信息來優化方位估計。分析瞭MMSE估計的性能優勢，以及在何種條件下它優於ML估計。 第五章：基於子空間的方位估計算法 本章重點介紹一係列基於子空間分解的先進方位估計算法，這些算法在分辨率和精確度上相比經典算法有瞭顯著提升。 MUSIC算法及其改進： 詳細闡述瞭MUSIC算法的核心思想，即利用信號子空間與噪聲子空間的正交性來構建譜估計函數。深入分析瞭其在高分辨率測嚮（HRSS）方麵的能力。同時，介紹瞭其在多目標、低信噪比等條件下的各種改進版本，如Root-MUSIC、Forward-Backward MUSIC等，並分析瞭它們各自的性能特點。 ESPRIT算法及其變種： 詳細講解瞭ESPRIT（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）算法的原理，特彆是其利用信號子空間的鏇轉不變性來避免譜峰搜索，從而提高計算效率和魯棒性。重點介紹其在陣列幾何特性上的優勢，以及其與MUSIC算法在不同場景下的對比分析。 MIMO-ESPRIT與多通道處理： 深入分析瞭MIMO-ESPRIT算法，該算法利用多個陣列之間的相關性或陣列內部的子陣結構，進一步提升瞭方位估計的性能，尤其是在目標數量大於陣元數量的情況下。 其他子空間類算法： 簡要介紹其他具有代錶性的子空間類方位估計算法，如Pro-ESPRIT、TLS-ESPRIT等，並分析其在特定應用場景下的優勢。 第六章：基於統計學習的方位估計方法 本章將視角轉嚮機器學習和統計學習在方位估計中的應用，這代錶瞭現代信號處理技術的發展趨勢。 機器學習在方位估計中的應用框架： 介紹如何將陣列接收數據視為樣本，通過訓練模型來學習信號方嚮與接收數據之間的映射關係。 支持嚮量機（SVM）與深度學習（DL）在方位估計中的應用： 詳細探討瞭如何利用SVM和各種深度學習模型（如CNN、RNN）來識彆信號的方嚮。分析瞭這些方法在處理復雜非綫性關係、魯棒性以及適應未知環境方麵的潛力。 核方法與核PCA在方位估計中的應用： 介紹核方法如何將數據映射到高維空間，以便於分離和估計。重點分析核PCA在提取更復雜的信號模態信息，從而提升方位估計精度方麵的作用。 貝葉斯推斷方法： 講解如何將貝葉斯理論應用於方位估計，通過引入先驗知識和聯閤概率模型來獲得更精確的估計結果。 第七章：方位估計算法的性能分析與優化 本章從理論和實際應用的角度，對各種方位估計算法的性能進行深入分析，並探討優化的方法。 剋拉美-羅下界（CRLB）分析： 詳細推導瞭不同陣列結構和信號模型下的CRLB，為評價方位估計算法的理論性能上限提供依據。 信噪比（SNR）和目標數量對算法性能的影響： 分析瞭不同信噪比和多個信號源存在時，各種算法的性能退化規律，以及其在不同條件下的分辨率和穩健性。 陣列孔徑、陣元間距和陣列形狀對方位估計的影響： 深入分析瞭陣列幾何參數對方位估計性能的關鍵作用，並為陣列設計提供指導。 算法的計算復雜度與實時性分析： 對比不同算法的計算量，分析其在實時性要求較高的應用場景下的可行性。 魯棒性分析與抗乾擾技術： 重點關注算法在噪聲、乾擾、陣列故障等復雜情況下的魯棒性，並提齣相應的抗乾擾和容錯策略。 第八章：方位估計在典型應用領域中的實踐 本章通過具體的應用案例，展示瞭模態處理與方位估計技術在不同領域的實際應用價值。 水聲陣列信號處理： 詳細介紹方位估計在水下目標探測、定位、跟蹤中的應用，包括聲納係統的工作原理和陣列設計。 雷達係統中的目標定位： 分析方位估計在相控陣雷達、無源雷達等係統中的應用，以及其在目標識彆和態勢感知中的作用。 通信係統中的信號源定位： 探討方位估計在無綫通信中的應用，如移動颱定位、乾擾源定位等。 生物醫學信號處理： 介紹方位估計在腦電圖（EEG）、心電圖（ECG）等信號分析中的應用，以及其在源定位和模式識彆方麵的潛力。 其他新興應用： 簡要提及方位估計在地震勘探、遙感等領域的應用探索。 結語 本書係統地梳理瞭陣列信號處理中模態處理與方位估計的理論與技術。通過對模態概念的深入挖掘，以及對各種先進方位估計算法的詳細闡述，本書旨在幫助讀者建立起對這一領域全麵而深刻的認識。無論是理論研究還是工程實踐，本書都將為相關領域的科研人員和工程師提供寶貴的參考和指導。 作者簡介 （此處應包含作者鄢社鋒教授的簡介，但根據要求不包含書中內容，故省略。）

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《優化陣列信號處理-下冊，模態處理與方位估計》立刻吸引瞭我，因為我最近正好在研究一些與陣列信號相關的課題，特彆是關於如何提高信號處理的魯棒性和效率。雖然我還沒開始閱讀具體內容，但僅僅是“優化”這兩個字，就說明這本書不僅僅是介紹理論，更強調實際應用中的改進和性能提升。我尤其關注“模態處理”這部分，因為在我的印象中，模態分析常常與結構動力學相關，如果將其引入陣列信號處理，那將是一種全新的視角。我猜想這可能涉及到將陣列信號看作是某種“模態”的組閤，然後通過對這些模態進行分析來達到更好的分離、增強或識彆效果。而“方位估計”部分，我希望能看到一些超越傳統Beamforming的先進技術，例如機器學習在方位估計中的應用，或者對現有算法進行優化以應對雜波、乾擾等復雜情況。這本書的齣版日期比較新，這讓我對其中包含的最新研究成果充滿期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計以及科學齣版社的背景，都讓我對它的內容質量有著初步的信心。從書名《優化陣列信號處理-下冊，模態處理與方位估計》來看，這本書顯然是該領域的進階讀物，麵嚮的讀者應該是在基礎陣列信號處理方麵已經有一定積纍的專業人士或高年級學生。我特彆好奇“模態處理”是如何在陣列信號領域得到體現的。在我的認知中，模態分析通常用於描述係統的固有振動特性，將其應用到信號處理中，是否意味著要將陣列響應或者接收到的信號看作是不同“模態”的疊加，然後通過某種方式提取和分析這些模態來達到優化處理的目的？這聽起來非常新穎，我迫不及待想瞭解具體的數學模型和算法。至於“方位估計”，除瞭經典的波束形成和高分辨率譜估計方法外，我希望書中能介紹一些在低信噪比、小樣本數量或者目標密集等極端條件下依然有效的創新性算法，以及它們的理論依據和仿真驗證。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《優化陣列信號處理-下冊，模態處理與方位估計》就足夠吸引人，尤其是“模態處理”這個概念，在信號處理領域似乎並不算非常普遍，讓我産生瞭濃厚的興趣。我一直在思考在處理復雜的陣列信號時，是否可以藉鑒一些從其他領域（比如振動分析、圖像處理中的模式識彆）的思路，將信號分解成不同的“模態”或者“模式”，然後針對不同的模態采取不同的處理策略，以此達到優化信號處理的目的。這本書的齣現，似乎正是我一直在尋找的方嚮。而“方位估計”作為陣列信號處理的經典難題，我希望書中不僅能介紹那些廣為人知的算法，例如MUSIC、ESPRIT等，還能深入探討這些算法在實際應用中遇到的瓶頸，以及如何通過“模態處理”等新型方法來剋服這些睏難，實現更精確、更可靠的方位估計。我對這本書抱有很高的期望，希望它能夠為我的研究提供新的理論視角和實用的技術指導。

評分☆☆☆☆☆

拿到《優化陣列信號處理-下冊，模態處理與方位估計》這本書，我立刻被其中“模態處理”和“方位估計”這兩個關鍵詞所吸引。我在閱讀一些相關的文獻時，曾接觸過一些關於信號模態分解的概念，但將其與陣列信號處理結閤起來，並且冠以“優化”之名，這讓我對本書的內容充滿瞭好奇。我推測“模態處理”可能涉及到利用信號的內在結構或模式，通過某種分解方法將復雜的陣列信號分解成若乾個具有獨立特性的“模態”，然後再對這些模態進行單獨的分析和處理，以此來實現信號的增強、乾擾抑製或者目標分離。而“方位估計”是陣列信號處理的核心問題之一，我希望書中能夠涵蓋從經典到前沿的各種方位估計算法，並且重點介紹如何通過“模態處理”來提升方位估計的精度和穩健性。我非常期待書中能夠給齣詳細的數學推導、算法流程以及實際的仿真結果，來驗證這些優化方法的有效性。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本書，還沒來得及深入研讀，但從目錄和前言來看，它涵蓋的範圍很廣，特彆是“模態處理”和“方位估計”這兩個部分，聽起來就非常有挑戰性和吸引力。我一直對陣列信號處理在雷達、聲納等領域的應用非常感興趣，尤其是在復雜環境下如何準確地分離和識彆目標信號。書中提到的“模態處理”技術，我猜測可能是指利用信號的某些特性（比如空間、頻率、甚至時間上的模式）來進行更精細的分析和解耦，這對於解決傳統方法難以區分的近距離、同類型目標或者乾擾信號問題，應該能提供新的思路。而“方位估計”更是陣列信號處理的核心任務之一，書中會涉及哪些經典和現代的估計算法，比如LCMV、MUSIC、ESPRIT等，以及它們在不同場景下的優缺點和改進，我非常期待從中獲得啓發。我對這本書的期望很高，希望它能為我打開新的研究視野，解決我在實際工作或學習中遇到的難題。