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| 內容簡介： |
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本书论述了信号协同时可能产生的应用，包括其中的机理和基本现象和用途。包括：第一章，信号的基本属性；第二章，信号的积累和检测；第三章，单信号的协同；第四章，同源信号的协同；第五章，同形信号的协同；第六章，异形信号的协同；第七章，无约束的应用。
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| 目錄：
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第1章 信号的基本属性
1.1 导言
1.2 信号空间
1.3 信号属性
1.4 信号位置的测量
第2章 信号的积累和检测
2.1 信号的非相关检测
2.2 复相关积累
2.3 相关积累与信号位置
2.4 长时间的积累
2.5 应用举例
第3章 单信号的协同
3.1 信号的自相关
3.2 信号频率的测量
3.3 频率测量的变形
3.4 应用举例
第4章 同源信号的协同
4.1 未知信号的相关
4.2 信号到达角的测量
4.3 信号距离的测量
4.4 对辐射源的动态定位
第5章 同形信号的协同
5.1 对信号的聚焦
5.2 选择性抑制
5.3 幻移效应
5.4 外辐射目标探测
第6章 异形信号的协同
6.1 异频阵
6.2 隐蔽聚焦
6.3 感知自定位
6.4 应答协同
6.5 差异通信
第7章 有关问题讨论
7.1 噪声的使用
7.2 非连续信号的使用
7.3 航迹平滑
7.4 关于天线、多径和信号变换
参考文献
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| 內容試閱：
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信号的时间位置或频率位置，在比较不同信号的时候，或者在一个信号传输的过程中，是有差异或发生变化的，测量这样的信号位置，会给我们一些必要的信息。因此，对于上一节中所定义的信号位置，自然有一个测量的问题。测量自然给出了信息，这当然是要以信号的能量为基础的，而且这个信号能量是相对于噪声而言的。这从概念上讲，似乎就已经在告诉我们，测量可能获得的精度应当与信噪比有关。高的信噪比将可以给我们高的测量精度。如果没有噪声，这个问题几乎就成了一个纯数学的问题，只要是变化的波形，它的时问位置可以测到误差是数学意义的无穷小。同样地，作为一种对偶，只要频谱不是绝对地平坦，它的频率精度也可以测到误差是一个无穷小。
我们已经提到，在一定的频率范围内，热噪声几乎是频率平坦的，可以用它的谱密度来表示其特性。当然，在其他形式的背景噪声情况下，噪声的谱密度未必是一个常数，对噪声的描述自然要困难一点。但是，以平坦的噪声为基础分析问题，其结论至少可以给我们一个参考。任何不平坦的噪声，在一定范围和条件下，也总可以用一个平坦的噪声等效。
利用估值理论，可以推导出测量信号位置的极限。然而，对应的推导繁复、冗长。因此，在这里给出另一种方式的推导，力图让概念清晰，结论简单。解决工程问题，最好的思路就是化繁成简，而不是把简单问题复杂化。因此，我们专门列出本节，对这个问题作出解释。同时，很多应用者对于信号的时间和频率的测量，到底能达到什么精度，难免有一些有差错的理解，本节也想通过解释，给出明确的结论，避免在真实的工程应用中，人们再提出不合实际的要求。
我们的推导首先看信号的时间位置，并且试图用前面给出的信号空间的概念，把信号看成是在抽象空间内的一个矢量。如果信号．ft的时问发生了移动，成为．厂t十丁。那么，它们之间的差异就是．厂t+f一．厂￡。
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