Array Signal Processing (Signal Processing and Digital Filtering) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:S. Unnikrishna Pillai

出品人:

页数:221

译者:

出版时间:1989-04-03

价格:USD 107.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387969510

丛书系列:

图书标签:

• 信号处理
• 数组信号处理
• 数字滤波
• 自适应滤波
• 天线阵列
• 谱估计
• 优化算法
• 无线通信
• 雷达信号处理
• 统计信号处理

好的，这是一份关于《阵列信号处理》（信号处理与数字滤波）的图书简介，旨在详尽地介绍其核心内容，同时避免提及您提到的特定书籍名称，并保持自然、专业且信息丰富的风格，字数约1500字。 --- 阵列信号处理：理论、方法与应用 内容概述 本书全面深入地探讨了阵列信号处理（Array Signal Processing, ASP）领域的核心理论、关键算法及其在现代工程实践中的广泛应用。阵列信号处理，作为信号处理的一个重要分支，聚焦于通过空间分布的多个传感器（如麦克风、天线、水听器等）构成的阵列，获取和分析空间中传播的信号。它结合了统计信号处理、随机过程理论、优化理论以及电磁学/声学传播模型，旨在实现对复杂环境下的信号源定位、波束形成、参数估计和波形恢复等关键任务。 本书结构严谨，从基础的阵列几何、信号模型建立开始，逐步深入到高级的参数估计技术、波束形成策略以及现代的盲源分离方法。特别注重理论推导的严谨性与算法实现的实用性相结合，旨在为读者提供坚实的理论基础和解决实际问题的能力。 --- 第一部分：基础理论与信号模型 本部分奠定了阵列信号处理的理论基石。 1. 阵列基础与空间特性 首先，本书详细介绍了不同类型的阵列结构，包括均匀线性阵列（ULA）、均匀圆阵（UCA）、互质阵列（SPT）以及任意分布阵列。讨论了阵列流形（Array Manifold）的概念，这是描述阵列响应随信号入射角度变化的数学工具，是所有后续角度估计和波束形成算法的基础。深入分析了阵列孔径、分辨率与阵元数量之间的关系，解释了阵列接收信号的物理过程和约束条件。 2. 统计信号模型构建 阵列信号接收过程被建模为一个随机过程，重点分析了接收信号的协方差矩阵。详细阐述了正交性假设和独立同分布（i.i.d.）噪声模型在实际应用中的适用性与局限性。引入了色彩噪声（Colored Noise）模型，并讨论了如何通过预白化（Pre-whitening）技术将其转化为独立同分布噪声环境，这是提高参数估计性能的关键预处理步骤。 3. 信号源特性与互相关函数 本书对信号源的特性进行了分类讨论，包括相干源（Coherent Sources）与非相干源（Incoherent Sources）。深入剖析了信号源之间的相干性如何影响阵列的观测结果，特别是对于高分辨率DOA（Direction of Arrival，到达方向）估计的重要性。详细推导了阵列接收信号的协方差矩阵与信号源参数（如信源方向、信号功率、信源信号的互相关矩阵）之间的复杂关系。 --- 第二部分：高分辨率到达方向（DOA）估计 DOA估计是阵列信号处理的核心任务之一。本部分系统梳理了经典方法到现代超分辨技术的演进过程。 4. 经典参数估计方法 首先回顾了基于最大似然估计（MLE）的框架，并重点讲解了子空间分解的思想。详细介绍了子空间方法的代表——特征分解（Eigen-decomposition）方法，以及如何利用信号子空间和噪声子空间的正交性进行估计。重点分析了MUSIC（Multiple Signal Classification）算法的原理、流程、优缺点（尤其是在阵元数量少于信源数量或噪声非高斯时的性能下降），并探讨了其圆阵推广（Root-MUSIC）。 5. 高分辨率谱估计技术 在MUSIC的基础上，本书深入探讨了能提供更高分辨率的子空间技术。详细阐述了ESPRIT（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）算法，特别是其利用旋转不变性原理简化计算并提高稳定性的优势。此外，本书还介绍了Minimum Variance Distortionless Response (MVDR) 谱估计器，分析了其在处理低秩、高秩信号场景下的性能特点，以及它与波束形成技术的内在联系。 6. 低秩与稀疏性建模 针对实际中信号源数量未知或存在大量干扰源的复杂场景，本书引入了现代的低秩矩阵恢复和稀疏信号处理的概念。讨论了如SBL（Sparse Bayesian Learning）、OMP（Orthogonal Matching Pursuit）等稀疏重建算法在阵列DOA估计中的应用，展示了如何在不依赖于精确信号子空间划分的前提下，实现对稀疏角度分布的精确恢复。 --- 第三部分：波束形成与空间滤波 波束形成（Beamforming）是将阵列处理能力转化为实际空间滤波器的关键技术，用于增强特定方向的信号接收或抑制干扰。 7. 经典波束形成器 详细介绍了固定权值波束形成器，如等增益波束形成器（EGBF）和最均匀加权波束形成器（Null-Steering Beamformer）。重点分析了MVDR波束形成器（也称为Capon谱估计器），讨论了其在抑制已知方向干扰（Interference Nulling）方面的卓越性能，并分析了其对导向误差的敏感性。 8. 自适应波束形成与干扰抑制 本书的核心部分之一在于自适应波束形成。深入探讨了LCMV（Linearly Constrained Minimum Variance）波束形成器，阐述了如何通过线性约束来同时保证目标信号的增益和对特定干扰方向的零陷。讨论了自适应算法的收敛性、稳健性，并引入了白化/正交投影的概念，用以在统计特性未知或缓慢变化的条件下设计鲁棒的空域滤波器。 9. 稳健性与鲁棒性波束形成 鉴于实际环境中的阵元位置误差、系统不匹配和噪声非平稳性对传统波束形成性能的严重影响，本书专门开辟章节讨论鲁棒性波束形成。介绍了基于最差情况优化（Worst-Case Optimization）的方法，如Boxcone方法和基于椭球界限的方法，旨在设计出在阵列模型误差范围内仍能保持性能的滤波器。 --- 第四部分：高级主题与前沿应用 本部分拓展了阵列信号处理在更复杂场景下的应用，涉及盲源分离和大规模阵列技术。 10. 盲源分离（BSS）与源定位 详细介绍盲源分离技术，特别是其在通信、声学和图像处理中的应用。重点解析了独立成分分析（ICA）的理论基础，特别是高阶统计量在打破高斯假设下的源信号分离能力。讲解了如何将ICA与阵列数据结合，实现对未知的独立信号源的识别与提取。 11. 大规模阵列与压缩感知 随着技术发展，大规模MIMO（Massive MIMO）和超大规模阵列成为研究热点。本书讨论了在大阵元数（$M gg N$）情况下，如何利用稀疏性或低秩特性，通过压缩感知（Compressed Sensing, CS）理论，以远少于传统奈奎斯特速率的采样或观测次数，实现对信号的高效重构和定位。分析了这些技术在5G/6G通信中的潜力。 12. 实际系统集成与案例分析 最后，本书结合多个实际工程案例，如雷达信号处理、声呐系统中的目标跟踪、无线通信中的信道估计与波束赋形，展示了如何选择合适的阵列结构、预处理步骤和估计算法来解决特定的工程难题。强调了从理论到实践中数据预处理、参数初始化和计算资源分配的重要性。 --- 目标读者 本书适合于电子工程、通信工程、航空航天、声学与海洋工程等领域的硕士和博士研究生、科研人员以及从事雷达、声呐、无线通信系统设计的工程师。阅读本书需要具备扎实的线性代数、概率论与随机过程基础。

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这本书的索引和术语表做得非常敷衍，极大地影响了快速查阅的效率。当我需要回顾某个特定定义，比如“最小均方误差（MMSE）准则”具体在哪一页被详述时，翻遍了索引也找不到清晰的指向，或者指向的页面内容与标题严重不符。很多在正文中被反复提及的关键术语，都没有被收录到术语表中，或者收录了但解释过于简略，起不到辅助记忆的作用。这种低效的检索机制，使得在进行项目参考或回顾性学习时，体验极差。一本好的技术参考书，其索引和目录体系是其价值的第二生命，而这本书显然在这方面严重失职，让读者在需要快速定位知识点时，白白浪费了宝贵的时间和精力。

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这本书的排版和纸张质量简直是一场灾难。我刚拿到手的时候，就感觉这书的装帧非常松散，书脊的胶水似乎随时都会开裂。更糟糕的是印刷质量，很多图表上的线条模糊不清，尤其是一些涉及到频谱分析和滤波器特性的复杂图形，看得人眼睛生疼。我尝试了好几次，试图辨认出那些本应清晰展示的数学公式和波形细节，但每次都以失败告终。感觉作者和出版社在生产环节上完全没有花心思，这对于一本技术性如此强的书籍来说，简直是不可原谅的疏忽。读这类书，清晰的视觉呈现是理解抽象概念的基础，但这本书完全没有提供这个基础。如果只是想收藏一本崭新的“展示品”，或许还可以，但如果想真正把它当作学习工具来使用，那简直是一种折磨。希望未来的版本能在物理形态上有所改进，否则，光是翻开它都需要极大的毅力。

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关于数学严谨性的部分，这本书的表现令人失望。它似乎陷入了一种“要么过于口语化，要么过于晦涩”的两难境地。在某些章节，作者对关键数学符号的定义含糊不清，导致我在尝试复现公式推导时，不得不花费大量时间去猜测作者到底想表达的是哪种向量或矩阵运算。而到了另一些章节，比如关于卡尔曼滤波器的介绍部分，虽然公式堆砌得足够多，但对这些公式背后的物理或统计意义缺乏足够的解释。为什么选择特定的协方差矩阵？迭代更新的收敛性如何保证？这些深层次的问题在书中几乎没有得到探讨。对于追求扎实理论基础的读者而言，这本书提供的更多是“如何做”的表面描述，而不是“为什么是这样”的深刻理解。它更像是一本操作手册，而非一本奠定学科基石的著作。

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我在寻找关于现代数字滤波器设计，特别是涉及到高阶IIR和FIR滤波器在实际嵌入式系统中的量化误差分析的内容时，期望能从这本书中获得一些前沿的见解。然而，这本书的内容似乎停滞在了上个世纪末的某些经典算法讨论上。对于近十年来在计算效率和精度平衡方面取得的突破，例如基于FPGA或GPU加速的实时谱分析技术，这本书完全没有涉及。那些关于量化噪声塑形、有限精度实现的具体案例分析，更是凤毛麟角。它似乎只专注于那些教科书上最基础、最成熟的部分，对于一个希望将信号处理技术应用于当代工程挑战的读者来说，这本书提供的知识体系显得陈旧且缺乏实用前瞻性。读完后，我发现自己对于解决当前工程问题所需的工具箱几乎没有扩充。

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这本书的内容组织结构混乱得令人发指，根本不像是出自专业人士之手。章节之间的逻辑跳跃性极大，前一页还在讨论离散傅里叶变换（DFT）的基础定义，下一页突然就跳跃到了自适应滤波器的具体实现细节，中间缺少了大量必要的过渡和铺垫知识。我感觉自己像是在一个巨大的迷宫里摸索，每当我以为找到了一个清晰的路径时，它又把我带到了一个完全不相关的角落。很多核心概念的引入，比如维纳滤波器的推导过程，被处理得过于简洁，仿佛读者已经对所有背景知识了如指掌，这对于初学者来说，无疑是竖起了一道难以逾越的高墙。想通过这本书系统地学习信号处理的体系脉络，恐怕要耗费数倍于正常阅读量的时间去自行补充那些缺失的理论桥梁。这不是一本“教材”，更像是一堆零散的研究笔记被粗暴地拼凑在了一起。

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