非均勻陣列信號參數估計

蘇曉龍、劉振、戶盼鶴、龔政輝、黎湘

  • 出版商: 清華大學
  • 出版日期: 2025-08-01
  • 售價: $270
  • 語言: 簡體中文
  • ISBN: 7302699275
  • ISBN-13: 9787302699279
  • 相關分類: 人工智慧理工類
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商品描述

"本書創新性地將深度展開網絡引入非均勻陣列信號參數估計領域,較為完整地構建了基於深度展開網絡的非均勻陣列信號參數估計框架,實現了非均勻陣列信號高效參數估計。全書共6章,內容包括遠場信號的離網格角度估計方法、遠場信號的無網格角度估計方法、非理想情況下的遠場信號參數估計方法、遠場和近場混合信號參數估計。 本書的內容在軍事領域具有較強的應用價值,可有效提升電子偵察處理方法對復雜電磁環境的適應能力。本書全面系統,結構清晰,內容翔實,實驗豐富。 本書可以作為高等院校相關專業研究生學習陣列信號處理以及機器學習的參考書,對雷達與電子對抗領域的科技工作者和工程技術人員也具有較大的參考價值"

作者簡介

"蘇曉龍,國防科技大學講師。長期從事雷達信號處理和信息超材料的教學和科研工作,講授“信號與系統”等課程。發表學術論文20余篇,授權發明專利10余項,主持國家自然科學基金等項目3項。獲全軍優秀碩士學位論文。 劉振,國防科技大學教授、博導。長期從事雷達目標識別與對抗教學和科研工作,講授“數字信號處理”等課程。出版學術專著3部,發表學術論文100余篇。主持/承擔國家自然科學基金等項目20余項。國家自然科學基金優秀青年科學基金獲得者,獲國家科技進步二等獎1項、軍隊科技進步一等獎1項、湖南省教學成果一等獎1項。戶盼鶴,國防科技大學副教授、碩導。長期從事新體制雷達與電子對抗的教學和科研工作,講授“信號與系統”“雷達信號處理”等課程。發表學術論文20余篇,授權專利10余項。主持國家自然科學基金、中國博士後科學基金、173領域基金等項目。入選中國科協青年人才托舉工程,獲湖南省教學成果一等獎1項。龔政輝,國防科技大學助理研究員,長期從事陣列信號處理和雷達導引頭抗幹擾的教學和科研工作,發表學術論文10余篇,發表國家發明專利10余項。獲軍隊三等功1次。黎湘,國防科技大學教授、博導。長期從事雷達目標識別的教學和科研工作。發表學術論文300余篇,出版專著6部,授權發明專利100余項。國家自然科學基金傑出青年科學基金獲得者,長江學者特聘教授。獲國家技術發明二等獎1項、國家科技進步二等獎2項,省部級科技一等獎勵6項。"

目錄大綱

目錄

第1章緒論

1.1概述

1.2非均勻陣列設計研究現狀

1.3基於模型驅動的參數估計

研究現狀

1.3.1網格失配情況

1.3.2陣列互耦情況

1.3.3多徑傳播情況

1.3.4混合信號情況

1.4基於數據驅動的參數估計

研究現狀

第2章基於深度展開網絡的非均勻

陣列信號參數估計框架

2.1引言

2.2非均勻陣列信號參數估計

數學模型

2.2.1非均勻陣列結構

2.2.2信號參數估計數學

模型

2.3深度展開網絡理論框架

2.3.1協方差向量的稀疏

表示

2.3.2空間譜稀疏重構

2.3.3深度展開網絡

構建

2.3.4深度展開網絡

訓練

2.3.5數據後處理

2.4本章小結

第3章遠場信號的離網格角度估計

方法

3.1引言

3.2實數域離網格角度估計數學

模型

3.2.1超完備詞典的一階

導數

3.2.2實數域的協方差

向量

3.3基於深度展開FOCUSS網絡的

離網格角度估計方法

3.3.1網格上空間譜

估計

3.3.2離網格量化誤差

估計

3.4基於深度展開ADMM網絡的

離網格角度估計方法

3.4.1網格上空間譜

估計

3.4.2離網格量化誤差

估計

3.5仿真實驗與分析

3.5.1收斂性能分析

3.5.2泛化能力分析

3.5.3 計算復雜度分析

3.5.4估計精度分析

3.6實測數據驗證

3.6.1MIMO雷達接收數據

的離網格角度估計

結果

3.6.2超表面接收數據的離網

格角度估計結果

3.7本章小結

第4章遠場信號的無網格角度估計

方法

4.1引言

4.2基於深度展開ADMM網絡的

無網格角度估計方法

4.2.1廣義RootMUSIC

方法

4.2.2無網格角度估計

4.3基於深度展開AP網絡的無

網格角度估計方法

4.3.1協方差矩陣降維

方法

4.3.2無網格角度估計

4.4仿真實驗與分析

4.4.1收斂性能分析

4.4.2泛化能力分析

4.4.3計算復雜度分析

4.4.4估計精度分析

4.5實測數據驗證

4.5.1MIMO雷達接收數據

的無網格角度估計

結果

4.5.2超表面接收數據的無網

格角度估計結果

4.6本章小結

第5章非理想情況下的遠場信號參數

估計方法

5.1引言

5.2陣列互耦情況下的參數估計

方法

5.2.1陣列互耦數學

模型

5.2.2基於深度展開SBL網絡

的參數估計方法

5.2.3仿真實驗與分析

5.3多徑傳播情況下的參數估計

方法

5.3.1相幹信號數學

模型

5.3.2基於深度展開FOCUSS

網絡的參數估計

方法

5.3.3基於深度展開IAA

網絡的參數估計

方法

5.3.4仿真實驗與分析

5.3.5實測數據驗證

5.4本章小結

第6章遠場和近場混合信號參數估計

方法

6.1引言

6.2混合信號數學模型

6.3基於卷積神經網絡的混合信號

參數估計方法

6.3.1混合信號相位差

計算

6.3.2混合信號角度估計卷積

神經網絡

6.3.3混合信號識別自編

碼器

6.3.4近場信號距離估計

卷積神經網絡

6.3.5仿真實驗與分析

6.4基於深度展開FISTA網絡的

混合信號參數估計

方法

6.4.1近場信號差分向量

計算

6.4.2近場信號深度展開

FISTA網絡

6.4.3遠場信號協方差向量

計算

6.4.4遠場信號深度展開

FISTA網絡

6.4.5仿真實驗與分析

6.5本章小結

參考文獻

附錄A網格上超完備詞典一階導數的

實部和虛部計算方法

附錄BMIMO雷達匹配濾波的數學

模型

附錄C超表面接收數據的數學

模型