第1章 阵列信号处理基础 1
1.1智能天线技术 1
1.1.1智能天线的基本概念和基本原理 1
1.1.2智能天线的分类 1
1.1.3国内外智能天线的研究现状 3
1.1.4智能天线的优点及应用 5
1.2无线信道的电波传播特性 6
1.2.1无线电波传播的基础特性 6
1.2.2衰落的无线信道 7
1.3阵列信号建模 10
1.3.1理想情况下的数学模型 10
1.3.2考虑信号误差的数学模型 13
1.3.3相干信号源的数学模型 14
1.3.4分布式信源信号模型 15
1.4阵列信号处理的统计模型 15
1.4.1统计模型的建立 15
1.4.2方向图函数 16
1.5空间信号处理的数学基础 18
1.5.1矩阵代数的相关知识 18
1.5.2平稳随机过程 21
1.5.3最优化方法 25
1.6阵列信号处理的发展及研究现状 29
1.6.1自适应波束形成的研究现状 29
1.6.2波达方向估计的研究现状 32
1.7本章小结 34
参考文献 34
第2章 自适应波束形成算法 38
2.1自适应控制算法的性能量度 38
2.1.1均方误差（MSE）性能量度 38
2.1.2信噪比（SNR）性能量度 40
2.1.3最大似然（ML）性能量度 42
2.1.4最小噪声方差（NV）性能量度 43
2.1.5最优解的因式分解 44
2.2自适应波束形成算法 45
2.2.1波束形成的最优权重向量 45
2.2.2广义旁瓣相消器 47
2.2.3最小方差无畸变响应（MVDR）算法 48
2.2.4采样自相关矩阵求逆（SMI）算法 48
2.2.5直接矩阵求逆（DMI）算法 49
2.2.6最小均方（LMS）算法 49
2.2.7递推最小二乘（RLS）算法 53
2.2.8恒模（CMA）算法 57
2.2.9神经网络方法 62
2.2.10宽带信号的波束形成算法 63
2.3本章小结 65
参考文献 65
第3章 DOA估计算法 68
3.1信号数目的推定 68
3.1.1序列假设检验（SH）准则 68
3.1.2 AIC和MDL准则 69
3.1.3利用盖氏圆半径法进行信源数目估计 70
3.2传统的DOA估计方法 72
3.2.1古典谱估计法 72
3.2.2 Capon最小方差法 73
3.2.3线性预测方法 73
3.2.4最大熵谱估计 74
3.2.5 MUSIC算法 74
3.2.6 ESPRIT算法 82
3.2.7最大似然法 87
3.3鲁棒DOA估计算法 89
3.3.1适用于CDMA系统的鲁棒DOA估计算法 89
3.3.2互耦条件下的鲁棒DOA估计算法 91
3.3.3非高斯噪声下的鲁棒DOA估计算法 93
3.3.4基于盲波束形成的DOA-Doppler鲁棒估计算法 97
3.3.5存在循环频率误差的鲁棒DOA算法 98
34本章小结 100
参考文献 100
第4章 鲁棒波束形成器的设计方法 104
4.1影响算法鲁棒性的因素 104
4.2鲁棒波束形成算法 105
4.2.1线性约束最小方差（LCMV）波束形成算法 107
4.2.2对角载入SMI （LSMI）算法 108
4.2.3特征空间算法 109
4.2.4鲁棒RLS算法 110
4.2.5最差性能优化鲁棒波束形成算法 112
4.2.6适于高阶信号模型的鲁棒波束形成算法 116
4.2.7基于Bayesian方法的鲁棒波束形成算法 118
4.2.8用于宽带、移动、相干干扰的鲁棒波束形成算法 119
4.2.9鲁棒Capon波束形成算法 121
4.2.10基于均方误差的鲁棒波束形成算法 130
4.3鲁棒宽带波束形成算法 132
4.3.1宽带阵列信号模型 133
4.3.2宽带波束形成 135
4.3.3鲁棒宽带波束形成 137
4.4本章小结 142
参考文献 142
第5章 适用于信号波达方向不确定情况的鲁棒波束形成算法 145
5.1基于Bayesian方法的鲁棒恒模算法 145
5.1.1线性约束恒模算法（LCCMA） 145
5.1.2线性约束差分恒模算法（LCDCMA） 146
5.1.3线性约束差分恒模算法的性能分析 147
5.1.4算法的鲁棒性改进 149
5.1.5实验结果 151
5.2基于 Bayesian方法的鲁棒波束形成算法 154
5.2.1传统波束形成算法 154
5.2.2鲁棒波束形成算法 155
5.2.3鲁棒递推波束形成算法 156
5.2.4实验结果 158
5.3基于Bayesian方法的鲁棒约束LMS波束形成算法 161
5.3.1传统约束LMS算法及其性能 161
5.3.2鲁棒约束LMS算法 162
5.3.3收敛性能分析 164
5.3.4实验结果 165
5.4本章小结 168
参考文献 169
第6章 在最差信号环境下的鲁棒自适应波束形成算法 171
6.1鲁棒约束恒模自适应波束形成算法 171
6.1.1信号模型 171
6.1.2线性约束恒模算法 172
6.1.3鲁棒约束恒模自适应波束形成算法 173
6.1.4收敛性能分析 175
6.1.5实验结果 175
6.2鲁棒约束最小二乘恒模算法 179
6.2.1线性约束最小二乘恒模算法 179
6.2.2鲁棒约束LSCMA算法 180
6.2.3实验结果 181
6.3基于最陡下降准则的鲁棒LMS波束形成算法 185
6.3.1基于最差性能的鲁棒算法 185
6.3.2性能分析 187
6.3.3实验结果 188
6.4基于神经网络的鲁棒自适应波束形成算法 190
6.4.1鲁棒自适应波束形成算法 191
6.4.2波束形成的RBFNN实现 191
6.4.3实验结果 193
6.5本章小结 196
参考文献 197
第7章 基于可变对角载入的鲁棒自适应波束形成算法 199
7.1基于广义旁瓣相消器的鲁棒LCMV算法 199
7.1.1基于对角载入的鲁棒LCMV算法 199
7.1.2可变对角载入值的计算 200
7.2基于最优对角载入值的鲁棒算法 202
7.2.1算法描述 202
7.2.2实时更新对角载入值 203
7.2.3基于模值约束的鲁棒算法 205
7.3基于可变对角载入的鲁棒算法 206
7.3.1传统算法描述 206
7.3.2鲁棒波束形成算法 208
7.3.3实验结果 210
7.4基于可变对角载入的鲁棒LMS自适应波束形成算法 214
7.4.1鲁棒波束形成算法及对角载入值的计算 214
7.4.2性能分析 216
7.4.3实验结果 217
7.5本章小结 220
参考文献 220
第8章 基于二次型约束的鲁棒自适应波束形成算法 222
8.1阵列指向性二次型约束鲁棒波束形成算法 222
8.1.1阵列指向性二次型约束 222
8.1.2二次型约束波束形成算法 223
8.2基于二次型约束的鲁棒Capon算法 224
8.3二次型约束鲁棒递推优化算法 226
8.3.1二次型鲁棒递推波束形成算法 228
8.3.2性能分析 229
8.3.3实验结果 230
8.4基于二次型约束的鲁棒最小二乘恒模算法 233
8.4.1 CDMA系统中的线性约束最小二乘恒模算法 233
8.4.2二次型约束鲁棒LSCMA算法 235
8.4.3性能分析 238
8.4.4实验结果 240
8.5本章小结 243
参考文献 243
第9章 阵列信号处理的新发展 245
9.1鲁棒阵列信号处理的新发展 245
9.2超宽带无线通信技术 246
9.2.1超宽带技术的优势 246
9.2.2超宽带技术的主要应用 248
9.2.3超宽带研究的关键技术 249
9.3 MIMO雷达技术 251
9.3.1 MIMO雷达的基本原理及优点 251
9.3.2 MIMO雷达的信号处理过程 251
9.4本章小结 252
参考文献 252