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第1章　分布式信源信号处理基础 1

1.1　阵列信号处理基础 1

1.1.1 阵列的基本原理 1

1.1.2　均匀线阵与均匀圆阵 2

1.2　参数估计理论 5

1.2.1 误差的定义和分类 5

1.2.2　估计子的性能 6

1.2.3　最大似然估计 10

1.2.4　线性均方估计 11

1.2.5　最小二乘法 12

1.2.6　递推估计 15

1.3　信号源数估计 15

1.3.1　信息论方法 16

1.3.2　平滑秩序列法 16

1.3.3　盖氏圆方法 18

1.3.4　不相干分布式信源的数目估计 20

1.4　分布式信源信号处理的发展现状 22

1.4.1　点信源模型及其波达方向估计 22

1.4.2　分布式信源模型及其参数估计 24

1.4.3　分布式信源参数估计的关键问题 28

本章小结 28

参考文献 28

第2章 点信源信号参数估计的典型算法 33

2.1 波达方向估计的基本原理 33

2.2　波束形成算法 34

2.2.1　延迟-相加算法 34

2.2.2　Capon波束形成算法 35

2.3　线性预测算法 36

2.3.1　前向预测算法 37

2.3.2　后向预测算法 37

2.3.3　双向预测算法 38

2.4　特征结构算法 39

2.4.1　MUSIC算法 39

2.4.2　ESPRIT算法 41

2.4.3　空间平滑技术 46

2.5　最大似然算法和子空间拟合类算法 53

2.5.1　最大似然算法 53

2.5.2　子空间拟合类算法 55

2.6　基于小波变换的波达方向估计算法 56

2.6.1 阵列信号的子带分解 57

2.6.2　子带分解的优点 60

2.6.3　基于子带分解的MUSIC波达方向估计算法 65

2.6.4　基于子带分解的ESPRIT波达方向估计算法 67

2.7　实值信号的波达方向估计算法 70

2.7.1　虚拟空间平滑算法 70

2.7.2　共轭酉ESPRIT算法 71

2.8　点信源的二维波达方向估计算法 75

2.8.1　阵列结构及信号模型 75

2.8.2　ESPRIT二维波达方向估计原理 76

本章小结 78

参考文献 79

第3章　分布式信源模型分析 81

3.1　信号环境 81

3.1.1　反射、绕射和散射 81

3.1.2　慢衰落和快衰落 83

3.1.3　选择性衰落 85

3.2 点信源信号模型 88

3.2.1 点信源典型信号模型 88

3.2.2　相干信源信号模型 89

3.2.3　宽带信源信号模型 90

3.3　分布式信源信号模型 90

3.3.1 分布式信源的产生及其信号模型的意义 90

3.3.2　分布式信源的近似模型 93

3.3.3　分布式信源的一般模型 97

3.4　分布式信源模型的二阶统计特性 99

3.5　分布式信源参数估计典型算法 101

3.5.1　最大似然算法 101

3.5.2　拟合类算法 104

本章小结 111

参考文献 111

第4章　基于特征子空间的分布式信源参数估计算法 113

4.1　多重信号分类算法 113

4.1.1 矢量化MUSIC（VEC-MUSIC）算法 113

4.1.2　DSPE算法 116

4.1.3　DISPARE算法 119

4.1.4　低复杂度的Root-MUSIC算法 121

4.2　基于子空间的低复杂度算法 125

4.3　传播因子算法 131

4.3.1　不相干分布式信源参数估计 132

4.3.2　相干分布式信源参数联合估计 135

4.4　波束域传播因子算法 138

4.4.1　信号模型 139

4.4.2　基于Schur-Hadamard积波束域传播因子的分布式信源参数估计 139

4.4.3　实验结果 142

本章小结 144

参考文献 144

第5章　基于波束形成的分布式信源参数估计算法 146

5.1 延迟-相加法 146

5.2　广义Capon波束形成法 148

5.3　基于空间谱的分布式信源参数估计算法 150

5.4　鲁棒Capon波束形成法 153

5.5　基于Cholesky分解的波束形成法 155

5.6　大角度扩散环境下的波束形成算法 158

5.6.1 信号模型 159

5.6.2　基于Schur-Hadamard积波束形成的相干分布式信源参数估计 159

5.6.3　实验结果 161

5.7　低复杂度的相干分布式信源参数估计算法 163

5.7.1　信号模型 164

5.7.2　低复杂度的相干分布式信源参数估计 164

5.7.3　实验结果 165

5.8　相干分布式信源参数分离估计算法 167

5.8.1 中心波达方向的预估计 167

5.8.2　中心波达方向和角度扩散的估计 168

5.8.3　实验结果 169

本章小结 173

参考文献 173

第6章　分布式信源中心波达方向估计算法 175

6.1 分布式信源的ESPRIT中心波达方向估计算法 175

6.2　空间谱非对称的分布式信源中心波达方向估计算法 180

6.3　广义ESPRIT中心波达方向估计算法 183

6.3.1　信号模型 183

6.3.2　广义ESPRIT中心波达方向估计 184

6.3.3　实验结果 187

6.4　基于酉ESPRIT的相干分布式信源参数估计算法 191

6.4.1　信号模型 191

6.4.2　基于酉ESPRIT的相干分布式信源参数估计算法 193

6.4.3　实验结果 195

6.5　相干分布式信源P-ESPRIT中心波达方向估计算法 197

6.5.1　信号模型 197

6.5.2　P-ESPRIT中心波达方向估计算法 198

6.5.3　实验结果 199

6.6　基于二阶统计量的分布式信源中心波达方向估计算法 201

6.6.1　信号模型 201

6.6.2　基于二阶统计量的分布式信源中心波达方向估计算法 202

6.6.3　实验结果 205

本章小结 207

参考文献 208

第7章　分布式信源二维波达方向估计算法 209

7.1 二维波达方向估计常用的阵列模型 209

7.1.1　均匀圆阵模型 209

7.1.2　双平行阵模型 210

7.1.3　均匀平面阵模型 211

7.1.4　十字形阵模型 212

7.1.5　L形阵模型 212

7.2　相干分布式信源的二维波达方向及角度扩散估计算法 213

7.3　基于双圆阵的SOS二维波达方向估计算法 217

7.4　基于L形阵的相干分布式信源二维波达方向估计算法 221

7.4.1　信号模型 221

7.4.2　基于Schur-Hadamard积的相干分布式信源方向向量 223

7.4.3　基于L形阵的相干分布式信源二维波达方向估计 224

7.4.4　基于二阶统计量的二维波达方向估计 226

7.4.5　实验结果 226

7.5　相干分布式信源二维波达方向估计算法 230

7.5.1　信号模型 230

7.5.2　相干分布式信源二维波达方向估计 231

7.5.3　实验结果 235

本章小结 237

参考文献 237

第8章　分布式信源信号处理的发展趋势 239

8.1 非理想环境下分布式信源的建模分析 239

8.1.1　有限带宽分布式信源信号模型 239

8.1.2　未知噪声 240

8.2　基于粒子滤波的分布式信源参数估计新方法 241

8.2.1　序贯重要性采样粒子滤波器 241

8.2.2 序贯重要性再采样粒子滤波器 243

8.2.3　基于粒子滤波的分布式信源参数估计算法 244

本章小结 244

参考文献 245