陣列信號參數估計算法與優化

劉福來、杜瑞燕

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商品描述

陣列信號參數估計算法與優化是陣列信號處理中的一個重要研究方向，在通信、雷達、導航、聲吶、地質勘測、射電天文和生物醫學工程等眾多領域中有極為廣泛的應用前景。本書深入、系統地論述了陣列信號參數估計的理論、算法及優化方法，總結了作者多年來的研究成果以及國際上這一領域的研究進展。全書主要內容有陣列信號參數估計的發展與現狀、陣列信號模型及理論基礎、信號源數目估計、DOA估計算法、多參數聯合估計算法、MUSIC算法優化與並行設計和JAFE算法優化與並行設計等。 本書可供相關領域的廣大技術人員學習與參考，也可作為高等院校和科研院所信號與信息處理、信息與通信系統等專業的研究生教材或參考書。

作者簡介

劉福來，2005年獲東北大學計算機軟件與理論專業工學博士學位。
2005-2007年東北大學博士後流動站，石家莊通信測控技術研究所博士後工作站，博士後。
2007年到東北大學秦皇島分校工作，2009-2011年東南大學博士流動站，博士後，2010年晉升為教授，2012年被東北大學遴選為博士研究生導師。教育部新世紀人才，河北省“三三三人才工程”第二層次人才，河北省優秀教師，河北省教學名師。
在東北大學秦皇島分校，先後講授“數字信號處理”“MATLAB與通信系統分析”和“高等工程數學”等多門本科生和研究生課程。出版《MATLAB與無線電信號處理分析》一書。
主要從事認知無線電及頻譜大數據處理、電磁環境認知與控制利用、GNSS抗乾擾技術、毫米波通信系統關鍵技術、壓縮感知和深度學習及其應用等方向的科研和人才培養工作。
主持國家自然科學基金、河北省自然科學基金等縱向科研項目10餘項，已在IEEE Transactions on Antennas and Propagation、IEEE Transactions on Communications、Signal Processing、IEEE Transactions on Mobile Computing等國內外重點期刊與國際學術會議上發表學術論文50餘篇，其中已被SCI、EI檢索收錄40餘篇，申報或獲批發明專利10餘項。

目錄大綱

目錄
第1章緒論
1.1引言
1.2陣列信號參數估計的發展與現狀
1.2.1遠場信源參數估計的發展與現狀
1.2.2近場信源參數估計的發展與現狀
1.2.3混合近遠場信源參數估計的發展與現狀
1.3本書主要內容及章節安排
參考文獻

第2章陣列信號模型及理論基礎
2.1陣列信號模型
2.1.1遠場陣列信號模型
2.1.2近場陣列信號模型
2.1.3陣列信號處理的統計模型
2.2矩陣論
2.2.1矩陣分解理論
2.2.2矩陣變換理論
2.2.3特殊矩陣
2.2.4Kronecker積
2.2.5Hadamard積
2.3壓縮感知理論
2.3.1基本原理
2.3.2核心問題
2.4本章小結
參考文獻

第3章信號源數目估計
3.1基於特徵值的方法
3.1.1信息論方法
3.1.2平滑秩方法
3.1.3蓋氏圓法
3.1.4正則相關技術
3.2基於特徵向量的方法
3.2.1基於矩陣分解的方法
3.2.2基於旋轉不變技術的方法
3.3本章小結
參考文獻

第4章DOA估計算法
4.1空間差分方法
4.1.1數據模型
4.1.2算法描述
4.1.3模擬實驗及分析
4.2TPULADOA算法
4.2.1數據模型
4.2.2算法描述
4.2.3模擬實驗及分析
4.3DOA矩陣方法
4.3.1數據模型
4.3.2算法描述
4.3.3模擬實驗及分析
4.4時空DOA矩陣方法
4.4.1數據模型
4.4.2算法描述
4.4.3性能分析
4.4.4模擬實驗及分析
4.5基於壓縮感知的DOA估計算法
4.5.1數據模型
4.5.2WL1SRACV算法
4.5.3WL1SVD算法
4.6LPWL∞SVD算法
4.6.1數據模型
4.6.2算法描述
4.6.3模擬實驗及分析
4.7基於陣列結構優化的DOA估計算法
4.7.1WSSL1SRACV算法
4.7.2SSL1WACVSR算法
4.8本章小結
參考文獻

第5章多參數聯合估計算法
5.1DOA和時延估計的JADE算法
5.1.1數據模型
5.1.2聯合DOA和時延估計問題
5.1.3時空矩陣分解理論與算法
5.1.4時空傳播因子算法
5.2DOA和時延估計的ESPRITTDF算法
5.2.1數據模型
5.2.2ESPRITTDF算法
5.2.3模擬實驗及分析
5.3DOA和頻率估計的COMFAC算法
5.3.1數據模型
5.3.2三線性分解與可辨識性
5.3.3DOA和頻率聯合估計算法
5.3.4模擬實驗及分析
5.4DOA和頻率估計的JAFE算法
5.4.1數學模型
5.4.2JAFE算法原理
5.5基於子空間的DOA和距離聯合估計算法
5.5.1數據模型
5.5.2DOA和距離聯合估計
5.5.3模擬實驗及分析
5.6基於二階統計量的距離、角度和頻率的聯合估計算法
5.6.1數據模型
5.6.2距離、角度和頻率聯合估計
5.6.3模擬實驗及分析
5.7基於四階累積量的距離、角度和頻率的聯合估計算法
5.7.1數據模型
5.7.2JRDF算法原理
5.7.3性能分析
5.7.4模擬實驗及分析
5.8本章小結
參考文獻

第6章MUSIC算法優化與並行設計
6.1CMUSIC算法的優化理論
6.1.1優化方法
6.1.2計算量分析
6.2UnitaryMUSIC算法的優化理論
6.2.1優化方法
6.2.2模擬實驗及分析
6.3UnitaryMUSIC算法的並行化分析與設計
6.3.1UnitaryMUSIC算法快速處理可行性分析
6.3.2算法分析
6.3.3矩陣乘法並行算法設計
6.3.4實對稱矩陣特徵值分解的並行設計
6.3.5譜計算與譜峰搜索的並行設計
6.3.6基於Lyrtech模型機的實現
6.4CMUSIC算法的並行化分析與設計
6.4.1協方差矩陣的並行化設計
6.4.2特徵值分解的並行化設計
6.4.3譜計算與譜峰搜索的並行設計
6.4.4基於Lyrtech模型機的實現
6.5本章小結
參考文獻

第7章JAFE算法優化與並行設計
7.1UnitaryJAFE算法
7.1.1陣列流形
7.1.2時域平滑
7.1.3空域平滑
7.1.4算法原理
7.1.5模擬實驗及分析
7.2UnitaryJAFE算法的並行化設計
7.2.1矩陣乘法的並行算法設計
7.2.2求逆算法及並行設計
7.2.3非對稱復矩陣的特徵值求解方法與算法設計
7.3基於Lyrtech模型機的實現
7.3.1DSP1中的模型設計
7.3.2DSP2中的模型設計
7.3.3DSP3中的模型設計
7.3.4DSP4中的模型設計
7.3.5FPGA中的模型設計
7.3.6實驗及分析
7.4Lyrtech模型機性能評價
7.4.1DSP的特點
7.4.2網絡結構
7.4.3軟件開發環境
7.5本章小結

參考文獻

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