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首页计算机/网络网络与数据通信超分辨测向理论及其性能优化技术

超分辨测向理论及其性能优化技术

超分辨侧向理论与算法讲解 提高测向精准度 侧向速度技术系统论述 DOA技术 雷达 通信 导航 声呐 电子对抗

作者:甄佳奇 出版社:人民邮电出版社 出版时间:2018年12月 

ISBN: 9787115501127
年中特卖用“SALE15”折扣卷全场书籍85折!可与三本88折,六本78折的优惠叠加计算!全球包邮!
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EUR €63.99

类别: 网络与数据通信 SKU:5d8456785f984910454122bd 库存: 有现货
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描述

开 本: 16开纸 张: 胶版纸包 装: 平装-胶订是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787115501127

编辑推荐
1.本书系统地介绍了超分辨测向技术的基本理论和算法,同时,着重在第十章探讨了超分辨测向的快速算法与硬件实现技术,使得该技术能够快速的与实际融合。区别于以往只谈论纯理论的书籍,本书更加注重实际应用。阅读本书,可以帮助研究人士将技术理论转化为生产力。
2.本书作者是黑龙江大学副教授,硕士生导师,黑龙江省仪器仪表学会理事。在该专业领域有专业的研究成果。作者有图书写作经验,曾在 “十二五”规划教材《测试技术》中担任副主编,参与编写《单片机实践教程》教材,该书在专业领域排名第4,销量较好。 
内容简介
本书系统地论述了超分辨测向的理论、算法以及一些提高测向精度和测向速度的技术,总结了作者从博士阶段开始至今的研究成果以及国际上这一领域的研究进展。全书共由10章组成,主要内容有:空间谱估计的研究进展、典型的阵列信号模型、信号个数估计算法、常规的超分辨测向算法、虚拟阵列测向算法、极化敏感阵列下的循环平稳信号测向算法、宽带聚焦类测向算法、阵列误差校正算法、远近场混合信号超分辨测向算法以及超分辨测向的快速算法与硬件实现技术。本书适合从事雷达、通信、导航、声呐与电子对抗等领域的专业技术人员学习与参考。相关专业的本科生、研究生可以将本书作为教材、教辅使用。
作者简介
甄佳奇,黑龙江大学副教授,硕士生导师,黑龙江省仪器仪表学会理事。主持国家自然科学基金1项、黑龙江省自然科学基金1项、黑龙江省博士后科研启动基金项目1项,以及黑龙江大学教学、科研项目多项。发表SCI和EI检索论文20余篇,专利10余项。入选“黑龙江省普通本科高等学校青年创新人才培养计划”和无锡市惠山区“双千”行动计划引进人才。主要从事宽频带系统的信号检测、处理与识别,智能感知与机器学习、物联网嵌入式系统设计等方面的研究。
目  录
第 1章 绪论 1

1.1 背景与意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.2.1 信号个数估计 2

1.2.2 传统的超分辨测向算法 4

1.2.3 稀疏重构类超分辨测向算法 5

1.2.4 虚拟阵列下的超分辨测向算法 7

1.2.5 极化敏感阵列下的超分辨测向算法 8

1.2.6 宽带信号超分辨测向算法 10

1.2.7 超分辨测向阵列误差校正算法 12

1.2.8 远近场混合信号超分辨测向算法 13

1.2.9 超分辨测向算法的硬件实现技术 14

1.3本书主要内容及结构安排 16

第 2章 超分辨测向基础 17

2.1 阵列信号处理中的几个重要概念 17

2.2 均匀线阵模型 19

2.3 空间任意阵列模型 20

2.4 均匀圆阵模型 21

2.5 相关信号模型 21

2.6 宽带阵列信号模型 22

2.7 存在阵列误差时的信号模型 24

2.8 远近场混合信号模型 25

第3章 阵列信号个数估计算法 28

3.1 假设检验准则 28

3.1.1 阵列信号模型 28

3.1.2 多重假设检验 29

3.1.3 利用Bootstrap构造检验阈值 29

3.2 信息论准则 31

3.2.1 信息论准则的推导 31

3.2.2 信息论准则估计信源数的特性分析 34

3.3 色噪声背景下的信号个数估计 37

3.3.1 信号模型 37

3.3.2基于盖氏圆盘定理的相干信号个数估计 37

3.3.3 基于协方差矩阵对角加载的信息论准则 40

3.3.4 基于特征值校正的联合信息论算法 41

3.3.5 基于聚类分析的信号个数估计算法 43

3.3.6 利用Bootstrap实现的基于特征值加权的算法 44

第4章 常规的超分辨测向算法 48

4.1 经典MUSIC算法 48

4.1.1 MUSIC算法基本原理 48

4.1.2 MUSIC算法的性能分析 51

4.2 ESPRIT算法 54

4.3 似然算法 56

4.4 稀疏重构DOA估计 58

4.4.1 离散稀疏信号模型 58

4.4.2 压缩采样重建算法的概述 59

4.4.3 凸优化算法 60

4.4.4 贪婪算法 61

4.4.5 块稀疏重构算法 65

4.4.6 网格失配的稀疏重构算法 68

4.4.7 连续域内的稀疏重构算法 72

第5章 虚拟阵列下的测向算法 79

5.1 均匀圆阵下的虚拟阵列测向 79

5.1.1 圆阵的模式空间变换 79

5.1.2 虚拟均匀线阵的性能分析 82

5.1.3 模式空间平滑算法 84

5.1.4 模式空间下的ESPRIT算法 85

5.2 任意阵列下的内插平滑算法 88

5.2.1 内插阵列变换 88

5.2.2 内插扇区的选取 89

5.2.3 内插平滑算法 89

5.3 虚拟平移算法 91

第6章 极化敏感阵列下的循环平稳信号测向 94

6.1 极化敏感阵列 94

6.1.1 电磁波极化原理 94

6.1.2 极化波的表示 95

6.1.3 极化矢量传感器 96

6.2 循环平稳信号 100

6.2.1 循环平稳信号的定义 100

6.2.2 循环相关函数的性质 101

6.2.3 信号的循环平稳性抑制干扰和噪声的能力 101

6.3 基于极化敏感阵列的循环平稳相干信号测向算法 102

6.3.1 信号模型 102

6.3.2 算法原理分析 103

第7章 宽带聚焦类超分辨测向算法 107

7.1 聚焦方法的基本原理 107

7.2 CSM方法分辨相干信号的实质 108

7.3 相干信号子空间聚焦算法 108

7.3.1 双边相关变换算法 109

7.3.2 二维宽带相干信号快速测向算法 110

第8章 阵列误差校正算法 115

8.1 阵元间互耦 115

8.1.1 阵元间互耦对DOA估计的影响 115

8.1.2 阵元间互耦的校正 116

8.2 阵列通道幅相不一致性误差 117

8.2.1阵列通道幅相不一致性误差对DOA估计的影响 117

8.2.2 阵列通道幅相不一致性的辅加阵元法 119

8.3 阵元位置误差 121

8.3.1 阵元位置误差对DOA估计的影响 121

8.3.2 基于遗传算法的阵元位置误差校正算法 122

第9章 远近场混合信号超分辨测向算法 137

9.1 基于四阶累积量的算法 137

9.1.1 高阶累积量的特性 137

9.1.2 基于四阶累积量的两步MUSIC算法 138

9.2 基于二阶统计量的斜投影算法 141

9.2.1 斜投影算法的原理 141

9.2.2 斜投影法的实现步骤 142

9.3 存在阵列幅相误差下的远近场混合信号测向算法 143

9.3.1存在阵列幅相误差时的混合信号模型 143

9.3.2 远场信号到达方向估计 144

9.3.3 阵列幅相误差估计 145

9.3.4 近场信号到达方向估计 146

第 10章 超分辨测向的快速算法与硬件实现技术 153

10.1 DOA估计快速算法 153

10.1.1 基于多级维纳滤波器的特征向量求解算法 153

10.1.2 MUSIC算法谱峰搜索的快速实现方法 157

10.2 MUSIC算法的FPGA实现 158

10.2.1 协方差矩阵的FPGA实现 159

10.2.2 特征值分解模块的FPGA实现 159

10.2.3 谱峰搜索的FPGA实现 162

10.3 MUSIC算法的多DSP实现技术 163

10.3.1 测向系统构成 163

10.3.2 测向系统工作过程简介 164

10.3.3 DSP芯片的选择原则 165

10.3.4 TI和ADI主流DSP性能比较 165

10.3.5 基于TMS320C6201的多处理器实现 166

10.3.6 基于多ADI处理器的链路口级联松耦合实现 185

10.3.7 基于多ADI处理器的共享总线紧耦合实现 193

参考文献 200

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