Classical and Modern Direction-of-Arrival Estimation pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Tuncer, Engin/ Friedlander, Benjamin

出品人:

页数:456

译者:

出版时间:2009-8

价格:1134.00元

装帧:

isbn号码:9780123745248

丛书系列:

图书标签:

• 阵列
• 空间谱估计
• DOA
• 方向到达估计
• DOA估计
• 信号处理
• 阵列信号处理
• 经典算法
• 现代算法
• 无线通信
• 雷达
• 声学
• 自适应滤波

信号处理与信息论基础：理论与前沿应用 本书致力于为读者提供一个全面、深入且与时俱进的信号处理与信息论基础知识体系，旨在构建坚实的理论基石，并展示这些基础如何驱动现代通信、传感和数据分析领域的创新实践。 本书超越了传统教材对基础概念的简单罗列，而是着重于阐释核心原理的内在联系、数学推导的严谨性，以及在复杂工程问题中的实际应用潜力。 第一部分：傅里叶分析与频谱重构 本部分从信号的本质——时域表示——出发，逐步引向频域分析这一理解信号内在特性的核心工具。我们首先回顾并深化了连续时间和离散时间信号的傅里叶变换（FT、DFT）的数学结构。不同于常见教材仅停留于公式的介绍，本书深入探讨了变换的收敛性、奇异点的处理，以及在有限观测时间窗口下信号截断引入的栅栏效应（Picket-fence effect）及其对频率分辨率的根本影响。 重点章节详细剖析了采样定理的深刻内涵。我们不仅复述了奈奎斯特-香农定理，更深入探讨了欠采样（Undersampling）在高频信号采集中的可行性，特别是针对带限信号的欠采样重建算法（如均匀和非均匀采样）的优化策略。随后，本书引入了小波变换（Wavelet Transform, WT），将其定位为傅里叶分析的有力补充。我们详细比较了连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）在时间-频率局部化分析上的优势与劣势，并重点讲解了多分辨分析（Multi-resolution Analysis, MRA）的数学构造，及其在瞬态信号特征提取中的应用。 第二部分：随机过程理论与统计推断 现代工程系统充满了不确定性，随机过程理论是处理这些不确定性的基石。本部分从概率论的严格基础上出发，系统性地建立了平稳随机过程的概念体系，包括宽平稳（WSS）和严平稳（SWS）的区分及其对功率谱密度（PSD）估计的意义。 本书对维纳-霍夫曼（Wiener-Khinchin）定理进行了深入的几何和统计学解释，并详细介绍了估计随机过程功率谱的经典方法，如周期图法及其固有的方差问题。为了解决方差与分辨率之间的矛盾，本书系统阐述了现代谱估计技术，特别是基于子空间分解的方法，如多重信号分类法（MUSIC）和特征向量法（EVD）的理论基础。这些方法不再依赖于对信号长度的假设，而是通过对协方差矩阵的特征分解，实现了对信号子空间和噪声子空间的精确分离，为高分辨率分析奠定了数学基础。 此外，我们还全面覆盖了最优线性估计，重点解析了维纳滤波器的推导过程及其在平稳过程预测和白化滤波中的应用。针对非平稳过程，本书引入了卡尔曼滤波（Kalman Filtering）的理论框架。卡尔曼滤波器不仅被视为一种状态估计技术，更被深入剖析为一种基于系统动态模型的递归贝叶斯估计器。我们详细探讨了扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在处理非线性动态系统中的优势与局限。 第三部分：信息论基础与信道容量 信息论是量化信息、度量不确定性和设定通信极限的数学语言。本部分从熵的概念出发，区分了自信息、联合熵、条件熵，并着重讨论了互信息（Mutual Information, MI）作为信息传输效率的终极度量。 本书对香农的信道编码定理和连续信道容量定理进行了严格的数学推导，强调了高斯信道容量公式的物理意义——即带宽与信噪比（SNR）的权衡。在此基础上，我们探讨了信道容量的实际实现： 1. 编码理论基础：深入介绍了线性分组码、卷积码，并着重阐述了现代高性能编码技术——LDPC（低密度奇偶校验码）和Turbo码的结构、消息传递译码算法（Belief Propagation）及其逼近香农极限的能力。 2. 调制与检测：详细分析了正交幅度调制（QAM）和相移键控（PSK）等数字调制方案的星座图、误码率性能，以及在加性高斯白噪声（AWGN）信道下的最优贝叶斯接收机设计原理。 第四部分：阵列信号处理的几何与统计视角 虽然本书不涉及特定的波达方向估计（DOA）算法细节，但其核心的阵列处理理论建立在随机过程和信息论的交汇点上。本部分为理解复杂空间信号处理提供了必要的几何和统计框架。 我们首先建立了均匀线性阵列（ULA）和均匀圆阵（UCA）的导向矢量（Steering Vector）模型，并探讨了阵列流形（Array Manifold）的几何特性。随后，我们深入分析了空变（Array Inhomogeneity）和互耦（Mutual Coupling）对系统性能的影响，并介绍了校准这些误差的矩阵方法。 核心内容聚焦于信号的相干性与独立性。我们详细阐述了空间平坦性（Spatially White）的假设及其在简化分析中的作用，并介绍了空间协方差矩阵的构建过程。在统计建模层面，本书探讨了信号与干扰的协方差矩阵结构（S和N），这直接构成了后续所有高性能空间谱估计方法（包括子空间分解方法）的理论输入。我们还讨论了在有限样本情况下估计协方差矩阵的误差传播机制，并介绍了基于矩阵求迹（Trace）和矩阵求逆引理的计算优化策略。 总结与展望 本书旨在提供一套连贯的信号处理知识链条，从信号的时频分析，到随机过程的建模与估计，再到信息传输的极限与编码，最终为理解高级的空间信号处理奠定不可动摇的数学和统计基础。读者在掌握这些工具后，将能够独立分析和设计复杂的通信、雷达和传感系统，并对信息科学领域的前沿研究方向形成深刻的洞察。

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从装帧上看，这本书的纸质和印刷质量都相当不错，拿在手里有分量感，这让我感觉它是一本可以陪伴我长期学习的专业书籍。书名中“Classical and Modern”的并列，暗示了作者的意图是通过回溯经典来理解当下，再借由现代的视角展望未来。我推测，书中在介绍现代方法时，会巧妙地与经典的理论基础联系起来，从而展现技术演进的逻辑链条。 尤其期待书中对“现代”方法的论述，是否会深入到诸如贝叶斯推断、稀疏重构、或者最新的深度学习模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN等）在DOA估计中的具体实现和优化。这些方法往往能够处理更复杂的信号模型，并在更具挑战性的环境下取得更好的性能。对这些方法的原理、算法框架，以及它们在克服传统方法局限性方面的优势，我有着强烈的求知欲，并希望这本书能够满足我的期待。

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拿到这本书，首先映入眼帘的是其厚重的篇幅，这让我对内容的深度和广度充满了信心。从目录的初步浏览来看，它似乎涵盖了从基础概念到高级应用的完整脉络。我尤其关注其中关于“阵列信号处理”的章节，因为DOA估计很大程度上依赖于多传感器阵列的协同工作。书中是否会详细介绍不同类型的阵列结构（如均匀线阵、圆阵、任意阵列），以及它们在DOA估计中的特性和影响？ 对阵列流形、空间相关性等关键数学概念的解释，我希望能够清晰易懂，并且辅以必要的数学推导，以确保读者能够真正掌握算法的本质。对于一些影响DOA估计性能的关键因素，如阵元间距、互耦效应、噪声特性等，书中是如何进行建模和分析的？这些细节的深入探讨，往往是区分一本优秀教材和普通参考书的关键所在。期待这本书能在这方面提供详实且具有指导意义的分析。

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“Modern”这个词则预示着这本书将不仅仅停留在理论的梳理，更会涵盖当前最新的研究进展和技术创新。我猜测，这部分内容可能会涉及到机器学习和深度学习在DOA估计中的应用，比如利用神经网络来优化传统算法的性能，或者直接训练模型来进行DOA估计。随着计算能力的提升和大数据时代的到来，AI在信号处理领域的渗透是必然趋势，我非常期待看到书中是如何将这些前沿技术与DOA估计相结合的。 此外，现代DOA估计面临的挑战也更加复杂，例如在杂波、多径、低信噪比等恶劣环境下，如何提高估计的精度和鲁棒性。这本书是否会探讨一些先进的阵列设计、自适应波束形成技术，或者针对特定应用场景（如大规模MIMO系统）的DOA估计方法？我对此充满期待。书中对这些现代方法的理论分析、仿真结果的展示，甚至是实际应用的案例，都将是我关注的重点。

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这本书的封面设计简洁大方，传递出一种严谨而专业的学术氛围。书名“Classical and Modern Direction-of-Arrival Estimation”一眼就让人联想到这是一个深度探讨信号处理领域核心技术的主题。虽然我还没有开始深入阅读，但光是这个名字就足以激发我的好奇心。Direction-of-Arrival (DOA) 估计，这个概念在雷达、声纳、无线通信、甚至天文学等众多领域都扮演着至关重要的角色。想象一下，它能够帮助我们确定一个信号究竟是从哪个方向传来的，这对于目标跟踪、干扰抑制、以及更精确的信号定位都意义非凡。 “Classical”部分，我期待它能系统地梳理那些奠定DOA估计基石的经典算法，比如传统的波束形成技术、子空间方法（如MUSIC、ESPRIT）的原理、推导过程以及它们各自的优缺点。我希望作者能够细致地讲解这些算法背后的数学原理，例如奇异值分解（SVD）、特征值分解（EVD）等工具是如何在DOA估计中发挥作用的。同时，对于这些经典方法的局限性，比如对阵列互耦、快度、噪声敏感度等问题，我也期待书中能有所阐述，这会为理解“Modern”部分的进展打下坚实的基础。

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书中的“应用”部分，如果存在的话，将是我最感兴趣的版块之一。DOA估计的应用领域非常广泛，从军事领域的雷达和电子侦察，到民用领域的无线通信基站定位、语音识别中的声源定位，再到物联网设备的位置感知，其价值不言而喻。我希望书中能够选取一些典型的应用场景，详细介绍DOA估计是如何在这些场景中发挥作用的，并且分析在实际应用中可能遇到的具体问题和挑战。 例如，在无线通信中，DOA估计可以用于智能天线以精确地将信号导向用户，从而提高信道容量和频谱效率。在声学领域，它可以用于识别说话人的方向，实现更自然的交互式语音助手。我期待书中能够给出一些量化的性能指标，以及通过仿真或实验数据来验证所提算法在实际应用中的有效性。这些实际层面的探讨，将极大地提升本书的实用价值。

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不太适合初学者，系统性比较差，但内容比较新，都是大牛的文章，有点像论文的合集吧。

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