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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