矢量傳感器陣列參數(shù)估計(jì)及濾波

目錄
前言
第一篇 基礎(chǔ)知識(shí)
第1章 緒論 3
1.1 研究背景和意義 3
1.2 研究現(xiàn)狀 4
1.2.1 共形電磁矢量傳感器陣列的研究現(xiàn)狀 4
1.2.2 壓縮感知理論的研究現(xiàn)狀 5
1.2.3 電磁矢量傳感器陣列降維算法的研究現(xiàn)狀 6
1.2.4 解相干算法的研究現(xiàn)狀 7
1.2.5 濾波算法的研究現(xiàn)狀 7
1.3 本書的主要內(nèi)容 8
參考文獻(xiàn) 9
第2章 電磁矢量傳感器陣列信號(hào)處理基礎(chǔ) 13
2.1 引言 13
2.2 線性空間和希爾伯特空間 13
2.2.1 線性空間 13
2.2.2 希爾伯特空間 14
2.3 窄帶信號(hào)模型 21
參考文獻(xiàn) 22
第二篇 參數(shù)估計(jì)
第3章 共形電磁矢量傳感器陣列參數(shù)估計(jì)算法 27
3.1 引言 27
3.2 錐面共形陣列信號(hào)模型與參數(shù)估計(jì)算法 29
3.2.1 錐面共形陣列信號(hào)模型 30
3.2.2 信號(hào)參數(shù)估計(jì)算法 31
3.2.3 計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn) 37
3.3 基于平行因子模型的平面共形陣列和柱面共形陣列參數(shù)估計(jì)算法 38
3.3.1 平行因子參數(shù)估計(jì)算法 39
3.3.2 基于平行因子模型的平面共形陣列參數(shù)估計(jì)算法 42
3.3.3 基于平行因子模型的柱面共形陣列參數(shù)估計(jì)算法 49
3.4 分離式電磁對(duì)柱面共形陣列參數(shù)估計(jì) 57
3.4.1 柱面共形陣列信號(hào)模型 57
3.4.2 空域?qū)蚴噶抗烙?jì) 58
3.4.3 解模糊處理 60
3.4.4 DOA估計(jì) 60
3.4.5 極化參數(shù)估計(jì) 61
3.4.6 計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn) 61
參考文獻(xiàn) 62
第4章 電磁矢量傳感器陣列降維算法 64
4.1 引言 64
4.2 單電磁矢量傳感器的MUSIC參數(shù)估計(jì)算法 65
4.2.1 單電磁信號(hào)模型 66
4.2.2 Hermitian矩陣及其性質(zhì) 67
4.2.3 單電磁矢量傳感器MUSIC降維算法 67
4.2.4 計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn) 69
4.3 電磁矢量傳感器圓形陣列MUSIC參數(shù)估計(jì)算法 71
4.3.1 陣列信號(hào)模型 71
4.3.2 基于MUSIC降維的信號(hào)參數(shù)估計(jì)算法 72
4.3.3 計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn) 73
4.4 拉伸單電磁矢量傳感器參數(shù)估計(jì)算法 77
4.4.1 拉伸單電磁信號(hào)模型 77
4.4.2 傳統(tǒng)MUSIC算法 78
4.4.3 拉伸單電磁矢量傳感器MUSIC降維算法 78
4.4.4 計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn) 79
4.5 分布式電磁矢量傳感器參數(shù)估計(jì)算法 82
4.5.1 問題描述 82
4.5.2 分布式MUSIC降維處理算法 85
4.5.3 計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn) 86
4.6 近場(chǎng)源參數(shù)估計(jì)的降維算法 89
4.6.1 陣列結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)接收模型 89
4.6.2 算法實(shí)現(xiàn)原理 90
4.6.3 計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn) 93
參考文獻(xiàn) 95
第5章 基于CS理論的DOA估計(jì)算法 98
5.1 引言 98
5.2 基于CS理論的DOA估計(jì)算法模型 101
5.2.1 稀疏重構(gòu)算法的基本原理 101
5.2.2 正交匹配追蹤算法 102
5.2.3 計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn) 104
5.3 基于奇異值分解的DOA估計(jì) 110
5.3.1 DOA估計(jì)模型 110
5.3.2 CS用于DOA估計(jì)的仿真 113
5.4 基于CS理論的雙平行均勻線陣二維DOA估計(jì) 119
5.4.1 雙平行均勻線陣陣列結(jié)構(gòu)和信號(hào)模型 119
5.4.2 計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn) 122
5.5 基于CS理論的L陣二維DOA估計(jì) 125
5.5.1 觀測(cè)矩陣的設(shè)計(jì) 125
5.5.2 參數(shù)配對(duì)算法 127
5.5.3 計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn) 128
5.6 電磁矢量傳感器陣列的壓縮感知降維算法 130
5.6.1 電磁矢量傳感器陣列模型 130
5.6.2 稀疏模型下的極化和DOA估計(jì) 133
5.6.3 電磁矢量傳感器陣列的CS-DOA估計(jì)算法 134
5.6.4 算法的性能對(duì)比 136
參考文獻(xiàn) 138
第6章 電磁矢量傳感器陣列的解相干算法 140
6.1 引言 140
6.2 空間平滑算法 141
6.2.1 前向空間平滑算法 141
6.2.2 后向空間平滑算法 143
6.2.3 前后向空間平滑算法 144
6.2.4 前后向空間平滑算法仿真分析 144
6.3 極化解相干 146
6.3.1 極化解相干MUSIC參數(shù)估計(jì)算法 146
6.3.2 計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn) 149
6.4 非均勻陣列及其高精度DOA估計(jì) 152
6.4.1 非均勻陣列組構(gòu)建 153
6.4.2 信號(hào)模型 155
6.4.3 陣列接收數(shù)據(jù)處理 156
6.4.4 基于稀疏重構(gòu)的DOA估計(jì) 157
6.4.5 計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn) 158
6.5 互質(zhì)陣列解相干算法 162
6.5.1 陣列流型 162
6.5.2 算法原理 163
6.5.3 計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn) 164
參考文獻(xiàn) 165
第三篇 濾波算法
第7章 電磁矢量傳感器陣列濾波算法 169
7.1 引言 169
7.2 空域?yàn)V波算法 171
7.3 極化域?yàn)V波算法 174
7.3.1 三維矢量極化域?yàn)V波 175
7.3.2 極化損失 175
7.3.3 SINR處理增益 176
7.4 空域-極化域自適應(yīng)對(duì)消方法 177
7.4.1 對(duì)消系統(tǒng)模型 178
7.4.2 旁瓣對(duì)消系統(tǒng)的簡(jiǎn)易模型 180
7.4.3 空域-極化域聯(lián)合對(duì)消方法 181
7.5 自適應(yīng)波束形成濾波算法 189
7.5.1 自適應(yīng)濾波準(zhǔn)則 190
7.5.2 Capon波束形成 191
7.5.3 空-頻-極化域聯(lián)合濾波算法 191
7.5.4 基于空-頻-極化域聯(lián)合濾波的穩(wěn)健波束形成算法 196
7.5.5 一種改進(jìn)的穩(wěn)健波束形成算法 199
7.5.6 部分極化波的穩(wěn)健波束形成算法 202
參考文獻(xiàn) 206