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第1篇 宽带阵列空间谱估计基础1

第1章 绪论1

1.1引言1

1.2窄带阵列信号波达方向估计的发展历程与现状2

1.3宽带阵列信号高分辨波达方向估计的研究现状4

1.3.1宽带信号源数目估计5

1.3.2聚焦类宽带信号高分辨DOA估计7

1.3.3基于信号子空间的快速参数估计8

1.3.4循环平稳信号高分辨DOA估计算法9

1.3.5宽带信号阵列误差校正11

1.3.6基于时域模型的高分辨波达方向估计12

1.4本书内容及结构安排13

参考文献14

第2章 空间谱估计基础21

2.1空间谱的概念21

2.1.1均匀直线阵的输入信号21

2.1.2均匀直线阵的空间频率23

2.1.3均匀直线阵信号方向矢量24

2.1.4任意阵列信号方向矢量27

2.1.5均匀直线阵的空间傅里叶变换28

2.1.6任意阵的空间谱32

2.1.7空间傅里叶变换的空间分辨率33

2.2阵列信号数学模型37

2.2.1阵列天线方向矢量38

2.2.2窄带信号模型43

2.2.3窄带信号阵列接收模型44

2.2.4相干信号模型47

2.2.5宽带信号模型47

2.2.6宽带信号阵列接收模型48

2.2.7加性噪声模型50

2.2.8接收信号矢量协方差矩阵51

2.2.9协方差矩阵特征值分解52

2.2.10接收信号矢量在特征矢量上投影53

2.3基于波束形成的空间谱估计53

2.3.1常规波束形成方法53

2.3.2最小方差波束形成方法55

2.3.3分辨力对比分析56

2.4多重信号分类算法57

2.4.1信号方向矢量与特征矢量的关系58

2.4.2信号子空间与噪声子空间59

2.4.3 MUSIC算法的基本原理61

2.4.4分辨力对比分析63

参考文献64

第2篇 频域宽带阵列信号波达方向估计65

第3章 宽带信号子空间类算法65

3.1 ISM算法65

3.2 CSM类算法67

3.2.1 CSM聚焦矩阵的构造方法68

3.2.2 TCT算法69

3.2.3 SST算法71

3.2.4 LS类算法73

3.2.5算法性能比较分析75

3.3自聚焦CSM类算法77

3.3.1 RSS算法原理78

3.3.2单一目标的AF-CSM算法79

3.3.3多目标的AF - CSM算法81

3.3.4仿真实验82

3.4小结84

参考文献84

第4章 宽带信号源数目估计86

4.1引言86

4.2基于特征分解的宽带信号源数目估计87

4.2.1噪声特征值的统计特性88

4.2.2宽带相干信号源数目估计89

4.2.3性能仿真97

4.3基于盖氏圆半径的宽带信号源数目估计99

4.3.1盖氏圆方法100

4.3.2盖氏圆半径的宽带信号源数目估计方法103

4.3.3性能仿真104

4.4小结106

参考文献107

第5章 宽带波束域DOA估计109

5.1引言109

5.2波束域窄带DOA估计109

5.2.1窄带波束域算法109

5.2.2窄带波束域算法的性能分析110

5.3波束域宽带DOA估计114

5.3.1宽带恒定束宽波束形成器的概念114

5.3.2宽带恒定束宽波束形成方法115

5.3.3宽带恒定束宽波束形成方法的性能比较120

5.3.4宽带恒定束宽波束DOA估计方法123

5.4小结137

参考文献138

第6章 宽带循环平稳信号DOA估计140

6.1引言140

6.2常用信号的循环平稳特性141

6.2.1循环平稳信号的特性141

6.2.2循环平稳信号的定义141

6.2.3循环相关函数142

6.2.4循环谱144

6.2.5循环平稳性的定义146

6.2.6循环平稳理论的优点146

6.2.7计算机仿真及结果分析147

6.3宽带循环平稳信号的DOA估计149

6.3.1宽带信号模型149

6.3.2谱相关传播算子法151

6.3.3谱相关求根多级维纳滤波算法157

6.4相干宽带循环平稳信号的DOA估计165

6.4.1人工神经网络简介165

6.4.2宽带相干信号情况下的DOA估计算法167

6.5小结173

参考文献174

第7章 宽带快速DOA估计算法176

7.1引言176

7.2基于MSWF的宽带快速DOA估计176

7.2.1 MSWF的基本原理176

7.2.2基于MSWF的快速子空间估计179

7.2.3基于MSWF的宽带快速DOA估计180

7.2.4仿真实验与结果分析181

7.3基于PCA神经网络的宽带快速DOA估计184

7.3.1主成分分析184

7.3.2基于人工神经网络的PCA185

7.3.3基于PCA神经网络的子空间估计187

7.3.4基于PCA神经网络的宽带DOA估计190

7.3.5仿真实验与结果分析190

7.4基于遗传算法的谱峰搜索技术195

7.4.1遗传算法的基本原理195

7.4.2空间谱谱峰搜索197

7.4.3基于GA的谱峰优化搜索198

7.4.4基于波束间NGA的谱峰优化搜索200

7.4.5基于波束间NGA和爬山搜索相结合的混合搜索201

7.4.6仿真实验与结果分析202

7.5小结206

参考文献207

第3篇 时域宽带阵列信号波达方向估计209

第8章 时域阵列信号处理模型和蒙特卡罗方法209

8.1引言209

8.2时域阵列信号模型210

8.2.1带通信号采样与重构210

8.2.2一维信号模型212

8.2.3 K维信号模型215

8.2.4模型特性217

8.3蒙特卡罗方法218

8.3.1蒙特卡罗积分219

8.3.2重要性抽样220

8.3.3马尔科夫链蒙特卡罗方法220

8.4小结230

参考文献230

第9章 基于时域模型的高分辨波达方向估计232

9.1引言232

9.2贝叶斯定理232

9.3贝叶斯高分辨估计方法原理及性能分析233

9.3.1信号模型233

9.3.2贝叶斯后验概率密度函数理论推导234

9.3.3化简后验概率密度函数235

9.3.4信号恢复237

9.3.5性能分析238

9.4基于混合RJMCMC的信号源数和DOA联合估计方法239

9.4.1信号源数目已知时的DOA估计方法239

9.4.2信号源数目与DOA联合估计方法252

9.5小结261

参考文献262

附录CRLB的推导过程264