分布式信源信號處理

前言

　  隨著陣列信號處理在軍事、航天和通信等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，移動終端定位技術(shù)獲得了長足的發(fā)展。移動目標(biāo)和移動終端移動速度的加快，無論是目標(biāo)跟蹤，雷達(dá)系統(tǒng)和移動通信，都會受到由于散射而導(dǎo)致信號空間角度擴(kuò)散的困擾。研究分布式信源的建模和分析方法，對于高精度雷達(dá)跟蹤系統(tǒng)和無線移動通信系統(tǒng)具有重要意義?！? 最近幾年，在教育部科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目和博士點(diǎn)基金的支持下，我們對自適應(yīng)信號處理，包括分布式信源的特征建模分析方法和參數(shù)估計(jì)方法進(jìn)行了系統(tǒng)深入的研究并取得了一定的成果。作為研究工作的階段總結(jié)，我們將這些成果匯總成冊，構(gòu)成本書的主要內(nèi)容，期望為從事通信和信號處理研究工作的同仁從理論分析方法上提供一些有益的幫助?！? 本書從分布式信源的產(chǎn)生背景出發(fā)，討論了分布式信源的特征，分析了分布式信源信號處理的發(fā)展趨勢，以分布式信源模型為基礎(chǔ)，尤其詳細(xì)地介紹了分布式信源參數(shù)估計(jì)算法，并給出了大量的定性和定量分析。全書主要內(nèi)容包括分布式信源信號處理的基本原理和相關(guān)概念；分布式信源信號處理的發(fā)展與現(xiàn)狀；基于特征子空間的分布式信源參數(shù)估計(jì)算法；基于波束形成的分布式信源參數(shù)估計(jì)算法；分布式信源波達(dá)方向估計(jì)算法；分布式信源二維波達(dá)方向估計(jì)算法；分布式信源信號處理的發(fā)展趨勢?！? 作者在本書的選材取舍、體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和寫作手法設(shè)計(jì)上，力求站在讀者的角度，從以下幾個方面突出別具匠心的功夫：　  （1）選材保證知識的整體性，結(jié)構(gòu)保證知識的系統(tǒng)性。本書緊緊圍繞分布式信源信號處理進(jìn)行描述，在內(nèi)容取舍上，盡量做到系統(tǒng)、全面，在保證內(nèi)容完整性的同時，重點(diǎn)介紹有實(shí)用價值的建模分析和參數(shù)估計(jì)算法；在體系結(jié)構(gòu)上，采用從點(diǎn)信源信號處理方法切入，引出分布式信源信號處理方法，注意分布式信源分析方法與點(diǎn)信源分析方法的內(nèi)在聯(lián)系，從而構(gòu)成一個有機(jī)的整體?！? （2）重視知識的連續(xù)性，突出新穎性，保證創(chuàng)新性。本書提供的分布式信源參數(shù)估計(jì)算法是作者在深入研究國內(nèi)外優(yōu)秀之作，對自適應(yīng)信號處理（包括分布式信源的特征建模分析方法和參數(shù)估計(jì)方法）進(jìn)行了系統(tǒng)深入的研究基礎(chǔ)上完成的，很大一部分都是近年來發(fā)表的新成果，并給出了算法實(shí)現(xiàn)的詳細(xì)步驟和計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果?！? （3）內(nèi)容深入淺出，增強(qiáng)可讀性。對于許多讀者來說，分布式信源信號處理涉及的內(nèi)容難學(xué)、枯燥。本書將算法與仿真實(shí)例相結(jié)合，使讀者能夠更加直觀和深刻地理解分布式信源信號處理的基本原理和應(yīng)用。

內(nèi)容概要

　　 本書系統(tǒng)、深入地闡述了分布式信源信號處理的理論和方法，重點(diǎn)以分布式信源模型為基礎(chǔ)，詳細(xì)介紹了分布式信源參數(shù)估計(jì)算法，并給出了大量的定性和定量分析；對書中的算法大都做了詳細(xì)的計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)，以驗(yàn)證算法的有效性和可行性。全書共8章，內(nèi)容包括分布式信源信號處理基礎(chǔ)、點(diǎn)信源信號參數(shù)估計(jì)的典型算法、分布式信源模型分析、適用于不同情況的分布式信源參數(shù)估計(jì)算法以及分布式信源信號處理的發(fā)展趨勢。    本書取材新穎，內(nèi)容豐富，體系完整，涵蓋了作者多年來在該領(lǐng)域所取得的科研成果，以及國內(nèi)外自適應(yīng)信號處理的最新成果和最新進(jìn)展。    本書讀者對象：從事通信和信號處理研究工作的專業(yè)技術(shù)人員、科研工作者，以及從事相關(guān)領(lǐng)域研究的高校教師、研究生。

作者簡介

　  汪晉寬，1957年生，東北大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，中國儀器儀表學(xué)會理事，國際英文雜志International Journal of Information and Systems Sciences主編。1 982年畢業(yè)于東北工學(xué)院。1993年獲日本電氣通信大學(xué)電子情報與通信工學(xué)博士學(xué)位，同年任日本文部省宇宙科學(xué)研究所研究員，1998年回國。主要研究方向?yàn)槟繕?biāo)跟蹤與方向估計(jì)、自適應(yīng)信號處理。主持完成國家自然科學(xué)基金、教育部歸國博士基金等項(xiàng)目10余項(xiàng)，出版專著2部，教材5部，發(fā)表學(xué)術(shù)論文200余篇?！? 韓英華，2003年本科畢業(yè)于東北大學(xué)，2008年獲東北大學(xué)博士學(xué)位，現(xiàn)就職于東北大學(xué)秦皇島分校。主要研究方向?yàn)閺?fù)雜通信環(huán)境下信號的建模、定位和參數(shù)估計(jì)算法等，已發(fā)表學(xué)術(shù)論文30余篇。參加教育部科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目.博士點(diǎn)基金和國家自然科學(xué)基金等縱向科研課題5項(xiàng)，獲中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目1項(xiàng)。

書籍目錄

第1章  分布式信源信號處理基礎(chǔ)	　1.1  分布式信源信號處理基礎(chǔ)	　　1.1.1  陣列的基本原理	　　1.1.2  均勻線陣與均勻圓陣	　1.2  參數(shù)估計(jì)理論	　　1.2.1  誤差的定義和分類	　　1.2.2  估計(jì)子的性能	　　1.2.3  最大似然估計(jì)	　　1.2.4  線性均方估計(jì)	　　1.2.5  最小二乘法	　　1.2.6  遞推估計(jì)	　1.3  信號源數(shù)估計(jì)	　　1.3.1  信息論方法	　　1.3.2  平滑秩序列法	　　1.3.3  蓋氏圓方法	　　1.3.5  不相干分布式信源的數(shù)目估計(jì)	　1.4  分布式信源信號處理的發(fā)展現(xiàn)狀	　　1.4.1  點(diǎn)信源模型及其波達(dá)方向估計(jì)	　　1.4.2  分布式信源模型及其參數(shù)估計(jì)	　　1.4.3  分布式信源參數(shù)估計(jì)的關(guān)鍵問題	　本章小結(jié)	　參考文獻(xiàn)	第2章  點(diǎn)信源信號參數(shù)估計(jì)的典型算法	　2.1  波達(dá)方向估計(jì)的基本原理	　2.2  波束形成算法	　　2.2.1  延遲-相加算法	　　2.2.2  Capon波束形成算法	　2.3  線性預(yù)測算法	　　2.3.1  前向預(yù)測算法	　　2.3.2  后向預(yù)測算法	　　2.3.3  雙向預(yù)測算法	　2.4  特征結(jié)構(gòu)算法	　　2.4.1  MUSIC算法	　　2.4.2  ESPRIT算法	　　2.4.3  空間平滑技術(shù)	　2.5  最大似然算法和子空間擬合類算法	　　2.5.1  最大似然算法	　　2.5.2  子空間擬合類算法	　2.6  基于小波變換的波達(dá)方向估計(jì)算法	　　2.6.1  陣列信號的子帶分解	　　2.6.2  子帶分解的優(yōu)點(diǎn)	　　2.6.3  基于子帶分解的MUSIC波達(dá)方向估計(jì)算法	　　2.6.4  基于子帶分解的ESPRIT波達(dá)方向估計(jì)算法	　2.7  實(shí)值信號的波達(dá)方向估計(jì)算法	　　2.7.1  虛擬空間平滑算法	　　2.7.2  共軛酉ESPRIT算法	　2.8  點(diǎn)信源的二維波達(dá)方向估計(jì)算法	　　2.8.1  陣列結(jié)構(gòu)及信號模型	　　2.8.2  ESPRIT二維波達(dá)方向估計(jì)原理	　本章小結(jié)	　參考文獻(xiàn)	第3章  分布式信源模型分析	　3.1  信號環(huán)境	　　3.1.1  反射、繞射和散射	　　3.1.2  慢衰落和快衰落	　　3.1.3  選擇性衰落	　3.2  點(diǎn)信源信號模型	　　3.2.1  點(diǎn)信源典型信號模型	　　3.2.2  相干信源信號模型	　　3.2.3  寬帶信源信號模型	　3.3  分布式信源信號模型	　　3.3.1  分布式信源的產(chǎn)生及其信號模型的意義	　　3.3.2  分布式信源的近似模型	　　3.3.3  分布式信源的一般模型	　3.4  分布式信源模型的二階統(tǒng)計(jì)特性	　3.5  分布式信源參數(shù)估計(jì)典型算法	　　3.5.1  最大似然算法	　　3.5.2  擬合類算法	　本章小結(jié)	　參考文獻(xiàn)	第4章  基于特征子空間的分布式信源參數(shù)估計(jì)算法	第5章  基于波束形成的分布式信源參數(shù)估計(jì)算法第6章  分布式信源中心波達(dá)方向估計(jì)算法	第7章  分布式信源二維波達(dá)方向估計(jì)算法第8章  分布式信源信號處理的發(fā)展趨勢	參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　  從3-3節(jié)的內(nèi)容可知，分布式信源一方面需要利用更多、更復(fù)雜的模型信息才能得到精確的參數(shù)估計(jì)；另一方面，分布式信源模型不具備點(diǎn)信源模型所具備的良好的結(jié)構(gòu)化約束信息，這意味著分布式信源參數(shù)估計(jì)遠(yuǎn)比點(diǎn)信源波達(dá)方向估計(jì)問題復(fù)雜。　  在信號處理中，最大似然方法是一種多變量非線性最優(yōu)的求解算法，所得到的參數(shù)估計(jì)是一種有效的一致性估計(jì)，最大似然估計(jì)方法在參數(shù)估計(jì)領(lǐng)域已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，并且取得了相當(dāng)豐碩的研究成果。在點(diǎn)信源情況下，最大似然估計(jì)方法具有漸近有效的估計(jì)效果，隨著分布式信源理論的發(fā)展，研究人員開始將最大似然理論應(yīng)用到分布式信源參數(shù)估計(jì)中。在文獻(xiàn)【14-17】中，提出了適用于不相干分布式信源的最大似然估計(jì)方法，并且這些方法并不需要信號在時域的先驗(yàn)信息?！? ……

圖書封面

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