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?内容全面系统,理论阐述精炼,既有传统的典型算法,也有当前热门的新理论与算法。
?将阵列信号处理中的参数估计算法与仿真紧密联系,不仅有算法的理论阐述,还有相应的算法性能理论分析或仿真实验,有助于对算法性能的理解与认识。
?以阵列信号参数估计领域的典型成果为基础,辅以丰富的参数估计算法实例,是作者近些年来的研究工作与科研实践的阶段总结。
?实现MUSIC和JAFE算法的优化与并行设计,理论联系实践,便于学习和认知。
內容簡介:
阵列信号参数估计算法与优化是阵列信号处理中的一个重要研究方向,在通信、雷达、导航、声呐、地质勘测、射电天文和生物医学工程等众多领域中有极为广泛的应用前景。本书深入、系统地论述了阵列信号参数估计的理论、算法及优化方法,总结了作者多年来的研究成果以及国际上这一领域的研究进展。全书主要内容有阵列信号参数估计的发展与现状、阵列信号模型及理论基础、信号源数目估计、DOA估计算法、多参数联合估计算法、MUSIC算法优化与并行设计和JAFE算法优化与并行设计等。 本书可供相关领域的广大技术人员学习与参考,也可作为高等院校和科研院所信号与信息处理、信息与通信系统等专业的研究生教材或参考书。
關於作者:
刘福来,2005年获东北大学计算机软件与理论专业工学博士学位。2005—2007年东北大学博士后流动站,石家庄通信测控技术研究所博士后工作站,博士后。2007年到东北大学秦皇岛分校工作,2009—2011年东南大学博士流动站,博士后,2010年晋升为教授,2012年被东北大学遴选为博士研究生导师。教育部新世纪人才,河北省“三三三人才工程”第二层次人才,河北省优秀教师,河北省教学名师。
在东北大学秦皇岛分校,先后讲授“数字信号处理”“MATLAB与通信系统分析”和“高等工程数学”等多门本科生和研究生课程。出版《MATLAB与无线电信号处理分析》一书。
主要从事认知无线电及频谱大数据处理、电磁环境认知与控制利用、GNSS抗干扰技术、毫米波通信系统关键技术、压缩感知和深度学习及其应用等方向的科研和人才培养工作。主持国家自然科学基金、河北省自然科学基金等纵向科研项目10余项,已在IEEE Transactions on Antennas and Propagation、IEEE Transactions on Communications、Signal Processing、IEEE Transactions on Mobile Computing等国内外重点期刊与国际学术会议上发表学术论文50余篇,其中已被SCI、EI检索收录40余篇,申报或获批发明专利10余项。
目錄 :
第1章绪论
1.1引言
1.2阵列信号参数估计的发展与现状
1.2.1远场信源参数估计的发展与现状
1.2.2近场信源参数估计的发展与现状
1.2.3混合近远场信源参数估计的发展与现状
1.3本书主要内容及章节安排
参考文献
第2章阵列信号模型及理论基础
2.1阵列信号模型
2.1.1远场阵列信号模型
2.1.2近场阵列信号模型
2.1.3阵列信号处理的统计模型
2.2矩阵论
2.2.1矩阵分解理论
2.2.2矩阵变换理论
2.2.3特殊矩阵
2.2.4Kronecker积
2.2.5Hadamard积
2.3压缩感知理论
2.3.1基本原理
2.3.2核心问题
2.4本章小结
参考文献
第3章信号源数目估计
3.1基于特征值的方法
3.1.1信息论方法
3.1.2平滑秩方法
3.1.3盖氏圆法
3.1.4正则相关技术
3.2基于特征向量的方法
3.2.1基于矩阵分解的方法
3.2.2基于旋转不变技术的方法
3.3本章小结
参考文献
第4章DOA估计算法
4.1空间差分方法
4.1.1数据模型
4.1.2算法描述
4.1.3仿真实验及分析
4.2TPULADOA算法
4.2.1数据模型
4.2.2算法描述
4.2.3仿真实验及分析
4.3DOA矩阵方法
4.3.1数据模型
4.3.2算法描述
4.3.3仿真实验及分析
4.4时空DOA矩阵方法
4.4.1数据模型
4.4.2算法描述
4.4.3性能分析
4.4.4仿真实验及分析
4.5基于压缩感知的DOA估计算法
4.5.1数据模型
4.5.2WL1SRACV算法
4.5.3WL1SVD算法
4.6LPWL∞SVD算法
4.6.1数据模型
4.6.2算法描述
4.6.3仿真实验及分析
4.7基于阵列结构优化的DOA估计算法
4.7.1WSSL1SRACV算法
4.7.2SSL1WACVSR算法
4.8本章小结
参考文献
第5章多参数联合估计算法
5.1DOA和时延估计的JADE算法
5.1.1数据模型
5.1.2联合DOA和时延估计问题
5.1.3时空矩阵分解理论与算法
5.1.4时空传播因子算法
5.2DOA和时延估计的ESPRITTDF算法
5.2.1数据模型
5.2.2ESPRITTDF算法
5.2.3仿真实验及分析
5.3DOA和频率估计的COMFAC算法
5.3.1数据模型
5.3.2三线性分解与可辨识性
5.3.3DOA和频率联合估计算法
5.3.4仿真实验及分析
5.4DOA和频率估计的JAFE算法
5.4.1数学模型
5.4.2JAFE算法原理
5.5基于子空间的DOA和距离联合估计算法
5.5.1数据模型
5.5.2DOA和距离联合估计
5.5.3仿真实验及分析
5.6基于二阶统计量的距离、角度和频率的联合估计算法
5.6.1数据模型
5.6.2距离、角度和频率联合估计
5.6.3仿真实验及分析
5.7基于四阶累积量的距离、角度和频率的联合估计算法
5.7.1数据模型
5.7.2JRDF算法原理
5.7.3性能分析
5.7.4仿真实验及分析
5.8本章小结
参考文献
第6章MUSIC算法优化与并行设计
6.1CMUSIC算法的优化理论
6.1.1优化方法
6.1.2计算量分析
6.2UnitaryMUSIC算法的优化理论
6.2.1优化方法
6.2.2仿真实验及分析
6.3UnitaryMUSIC算法的并行化分析与设计
6.3.1UnitaryMUSIC算法快速处理可行性分析
6.3.2算法分析
6.3.3矩阵乘法并行算法设计
6.3.4实对称矩阵特征值分解的并行设计
6.3.5谱计算与谱峰搜索的并行设计
6.3.6基于Lyrtech模型机的实现
6.4CMUSIC算法的并行化分析与设计
6.4.1协方差矩阵的并行化设计
6.4.2特征值分解的并行化设计
6.4.3谱计算与谱峰搜索的并行设计
6.4.4基于Lyrtech模型机的实现
6.5本章小结
参考文献
第7章JAFE算法优化与并行设计
7.1UnitaryJAFE算法
7.1.1阵列流形
7.1.2时域平滑
7.1.3空域平滑
7.1.4算法原理
7.1.5仿真实验及分析
7.2UnitaryJAFE算法的并行化设计
7.2.1矩阵乘法的并行算法设计
7.2.2求逆算法及并行设计
7.2.3非对称复矩阵的特征值求解方法与算法设计
7.3基于Lyrtech模型机的实现
7.3.1DSP1中的模型设计
7.3.2DSP2中的模型设计
7.3.3DSP3中的模型设计
7.3.4DSP4中的模型设计
7.3.5FPGA中的模型设计
7.3.6实验及分析
7.4Lyrtech模型机性能评价
7.4.1DSP的特点
7.4.2网络结构
7.4.3软件开发环境
7.5本章小结
参考文献
內容試閱 :
随着阵列信号处理在通信、雷达、导航、声呐、地质勘查、射电天文和生物医学工程等众多领域中的广泛应用,阵列信号参数估计技术获得了长足的发展,对目标定位的精确性要求也随之提高。对阵列参数估计技术的研究,近年来在信息、控制和通信等学科逐渐成为一个极其活跃、发展迅速的课题。
近几年,在国家自然科学基金项目(61971117)、河北自然科学基金项目
(F2020501007,F2016501139)、教育部新世纪优秀人才支持计划项目
NCET130105
以及中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N142302001)
等的支持下,我们围绕阵列信号参数估计算法与优化问题,进行了系统深入的研究并取得了一定的科研成果。作为研究工作的阶段总结,我们将这些成果汇集起来,构成本书的主要内容,期望为从事通信和信号处理的同
行从理论分析方法上提供一些有益的帮助。
本书共7章。第1章详细介绍了阵列信号参数估计的发展与现状,包括远场信源参数估计的发展与现状、近场信源参数估计的发展与现状以及混合近远场信号源参数估计研究现状; 第2章介绍了阵列信号模型及理论基础,包括远场、近场阵列信号模型和阵列信号处理的统计模型,介绍了在后续章节中将要用到的矩阵理论和压缩感知理论,为后续对阵列信号参数估计算法与优化奠定理论研究基础; 第3章详细讨论了基于特征值和基于特征向量的信号源数目估计方法; 第4章针对DOA估计问题,
给出了空间差分方法、TPULADOA算法、DOA矩阵方法、时空DOA矩阵方法、基于压缩感知的DOA估计算法、
LPWL∞SVD算法以及基于阵列结构优化的DOA估计算法; 第5章针对多维空间谱估计问题,给出了DOA和时延联合估计算法、DOA和频率联合估计算法、DOA和距离联合估计算法以及基于二阶统计量和四阶累积量的距离、角度、频率的联合估计算法; 第6章主要研究了空间谱估计中CMUSIC和UnitaryMUSIC算法的优化与并行设计(快速实现)问题; 第7章结合实数运算为主的UnitaryJAFE算法,给出了CJAFE算法在估计性能方面的仿真比较和分析,实现了UnitaryJAFE算法联合估计的并行设计。
本书由刘福来教授和杜瑞燕副教授组织编写,博士研究生史慧扬,
硕士研究生陈晓丹、李丹、秦东宝、张丽杰
和李天桂等参与了本书部分内容的编写。在本书的撰写过程中,参阅和引用了大量国内外文献资料,得到了东北大学工程优化与智能天线研究所的大力支持和帮助。在此,向有关作者和单位一并表示感谢!感谢曾经与编者一同参与课题研究的同行专家、学者,长期的研究交流使编者受益匪浅。
由于阵列信号处理发展极为迅速,实际应用领域甚广,加上编者水平有限,对于阵列信号参数估计的研究还有大量工作要做。因此,书中难免存在不妥与不足之处,恳请诸位专家、同仁和热心的读者批评指正。
编者2021年5月