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符号说明1

第1章 绪论2

1.1 研究背景2

1.2 阵列信号处理的发展史及现状2

1.2.1 波束形成技术2

1.2.2 空间谱估计方法5

1.2.3 阵列多参数估计6

1.3 本书的安排8

参考文献9

第2章 阵列信号处理基础15

2.1 矩阵代数的相关知识15

2.1.1 特征值与特征向量15

2.1.2 广义特征值与广义特征向量15

2.1.3 矩阵的奇异值分解15

2.1.4 Toeplitz矩阵16

2.1.5 Hankel矩阵16

2.1.6 Vandermonde矩阵16

2.1.7 Hermitian矩阵17

2.1.8 Kronecker积17

2.1.9 Khatri-Rao积17

2.2 信号模型18

2.2.1 窄带信号18

2.2.2 相关系数18

2.2.3 噪声模型18

2.3 阵列天线的统计模型18

2.3.1 前提及假设18

2.3.2 阵列的基本概念19

2.3.3 天线阵模型20

2.3.4 阵列的方向图21

2.3.5 波束宽度22

2.3.6 分辨力23

2.4 阵列响应矢量／矩阵23

2.5 阵列协方差矩阵的特征分解26

2.6 信源数估计算法28

2.6.1 特征值分解方法29

2.6.2 信息论方法29

2.6.3 平滑秩序列法30

2.6.4 盖氏圆方法31

2.6.5 正则相关技术33

参考文献34

第3章 波束形成算法36

3.1 波束形成定义36

3.2 常用的波束形成算法36

3.2.1 波束形成原理36

3.2.2 波束形成的最佳权矢量38

3.2.3 波束形成的准则40

3.2.4 仿真与分析41

3.3 自适应波束形成算法42

3.3.1 引言42

3.3.2 自适应波束形成的最佳权矢量42

3.3.3 权矢量更新的自适应算法44

3.4 广义旁瓣相消器（GSC）的波束形成算法及其改进45

3.4.1 广义旁瓣相消器算法45

3.4.2 GSC的改进算法46

3.4.3 仿真及分析47

3.5 基于投影分析的波束形成48

3.5.1 基于投影的波束形成48

3.5.2 基于斜投影的波束形成算法49

3.6 过载情况下的自适应波束形成算法51

3.6.1 信号模型52

3.6.2 近似最小方差法波束形成器52

3.6.3 阵列固有的协方差矩阵的求解53

3.7 基于高阶累积量的波束形成算法53

3.7.1 阵列模型54

3.7.2 利用高阶累积量方法估计期望信号的方向矢量54

3.7.3 基于高阶累积量的盲波束形成55

3.8 基于周期平稳性的波束形成算法55

3.8.1 阵列模型与信号周期平稳性55

3.8.2 CAB类盲波束形成算法56

3.9 基于恒模的盲波束形成算法58

3.9.1 信号模型58

3.9.2 随机梯度恒模算法58

3.9.3 最小二乘恒模算法（LS-CMA）59

3.10 自适应对角线加载的波束形成算法60

3.10.1 引言60

3.10.2 问题的提出61

3.10.3 自适应对角线加载波束形成算法62

3.10.4 仿真及分析63

3.11 变换域波束形成技术65

3.11.1 引言65

3.11.2 基于频域的自适应波束形成算法65

3.11.3 小波域自适应波束形成算法68

3.12 鲁棒的自适应波束成形70

3.12.1 对角加载方法71

3.12.2 基于特征空间的方法71

3.12.3 贝叶斯方法72

3.12.4 基于最坏情况性能优化的方法73

3.12.5 基于概率约束的方法73

参考文献74

第4章 DOA估计算法77

4.1 DOA估计的发展77

4.2 传统的DOA估计方法77

4.2.1 Capon算法77

4.2.2 前向预测算法78

4.2.3 最大熵算法79

4.2.4 最小模算法79

4.3 MUSIC算法及其修正算法80

4.3.1 MUSIC算法81

4.3.2 MUSIC算法的推广形式81

4.3.3 MUSIC算法性能分析83

4.3.4 求根MUSIC算法86

4.3.5 求根MUSIC算法性能86

4.4 最大似然法87

4.4.1 确定性最大似然法87

4.4.2 随机性最大似然法89

4.5 子空间拟合算法90

4.5.1 信号子空间拟合（SSF）90

4.5.2 噪声子空间拟合（NSF）91

4.5.3 子空间拟合算法性能91

4.5.4 子空间拟合算法的实现93

4.6 基于特征空间的DOA估计算法98

4.6.1 信号模型99

4.6.2 基于特征空间的DOA估计算法100

4.6.3 仿真和分析101

4.7 ESPRIT算法及其修正算法102

4.7.1 ESPRIT算法的基本模型102

4.7.2 LS-ESPRIT104

4.7.3 TLS-ESPRIT105

4.7.4 SLS-ESPRIT106

4.7.5酉ESPRIT108

4.7.6 ESPRIT算法理论性能111

4.8 基于四阶累积量的DOA估计113

4.8.1 引言113

4.8.2 四阶累积量与二阶统计量之间的关系113

4.8.3 四阶累积量的阵列扩展特性115

4.8.4 MUSIC-Like算法116

4.8.5 Virtual-ESPRIT算法116

4.9 传播算子DOA估计算法118

参考文献119

第5章 相干信源DOA估计122

5.1 相干信源DOA估计的发展122

5.2 空间平滑算法123

5.3 改进的MUSIC算法（IMUSIC）124

5.4 基于Toeplitz矩阵重构的ESPRIT-Like算法125

5.5 任意阵列下的相干信号DOA估计126

参考文献128

第6章 二维DOA估计130

6.1 引言130

6.2 L型阵列下盲二维波达方向估计131

6.2.1 数据模型131

6.2.2 基于移不变性的改进的二维波达方向估计132

6.3 面阵中二维DOA估计算法134

6.3.1 接收信号模型135

6.3.2 二维MUSIC算法135

6.3.3 二维Capon算法136

6.3.4 二维求根MUSIC算法136

6.3.5 二维ESPRIT及二维Unitary-ESPRIT算法138

6.3.6 二维传播算子算法143

6.3.7 PARAFAC技术145

6.3.8 小结147

6.4 基于增广矩阵束的L型阵列的二维DOA估计148

6.4.1 阵列结构与信号模型148

6.4.2 基于MEMP的二维DOA估计算法148

6.5 基于平行L型阵列的联合对角化DOA矩阵法151

6.5.1 阵列结构及信号模型151

6.5.2 构造两个DOA矩阵152

6.5.3 联合对角化技术153

参考文献155

第7章 宽带阵列信号处理157

7.1 引言157

7.2 宽带阵列信号处理基础158

7.2.1 宽带信号的概念158

7.2.2 阵列信号模型158

7.3 宽带信号源的DOA估计159

7.3.1 非相干信号子空间（ISM）方法159

7.3.2 相干信号子空间（CSM）方法160

7.3.3 聚焦矩阵的构造方法161

参考文献164

第8章 阵列多参数估计165

8.1 引言165

8.2 联合角度频率估计的ESPRIT算法166

8.2.1 数据模型166

8.2.2 波达方向-频率的联合估计167

8.2.3 推广168

8.3 基于PARAFAC的盲角度和频率估计算法170

8.3.1 数据模型170

8.3.2 三线性分解和可辨识性171

8.3.3 联合角度和频率估计172

8.4 基于传播算子的波达方向、频率联合估计算法174

8.4.1 数据模型174

8.4.2 基于传播算子的波达方向、频率联合估计方法174

8.5 联合角度和时延估计的ESPRIT方法176

8.5.1 数据模型176

8.5.2 联合角度-时延估计问题177

8.5.3 联合角度-时延估计的ESPRIT算法179

参考文献182

第9章 四元数理论在阵列信号处理中的应用184

9.1 概述184

9.2 四元数在二维DOA估计中的应用184

9.3 四元数在联合角度频率估计中的应用187

9.4 四元数在色噪声矢量阵列信号处理中的应用188

参考文献191

第10章 MIMO雷达的角度估计193

10.1 MIMO雷达接收信号模型194

10.2 2D-MUSIC算法194

10.3 MUSIC算法195

10.4 求根MUSIC算法197

10.5 基于ESPRIT算法的MIMO雷达的角度估计197

10.6 基于三线性分解算法的MIMO雷达的角度估计199

10.7 基于降维Capon的MIMO雷达的角度估计201

10.8 本章小结203

参考文献203

第11章 声矢量传感器阵列的DOA估计205

11.1 引言205

11.2 基于多不变MUSIC算法的声矢量传感器阵的DOA估计205

11.3 基于ESPRIT算法的任意声矢量传感器阵列的二维波达方向估计208

11.4 基于三线性分解的任意声矢量传感器阵列的二维波达方向估计211

参考文献213

第12章 极化敏感阵列信号处理215

12.1 引言215

12.1.1 研究背景215

12.1.2 极化敏感阵列的国内外研究现状分析215

12.2 极化敏感阵中PARAFAC信号检测法217

12.2.1 信号接收模型217

12.2.2 PARAFAC接收算法218

12.3 极化敏感阵的盲DOA和极化估计算法220

12.3.1 DOA估计220

12.3.2 极化估计221

参考文献221

附录224

附录A 本书部分信号处理新方法的数学基础224

附录B 本书阵列信号处理算法汇总240

附录C MATLAB程序（见附赠光盘）240

缩略词241