新書推薦：
《
Fundamental of Physics（7th Edition） 基础物理学（第7版）（改编版）
》
售價：NT$
473.0
《
全2册历史不忍细看一本书读懂中国史中华上下五千年历史知识现代史通史书中小学生青少年课外书中国史历史类书籍
》
售價：NT$
437.0
《
再见杨德昌：台湾电影人访谈纪事
》
售價：NT$
510.0
《
彩色图解传习录：彩书馆（16开四色平装）
》
售價：NT$
286.0
《
彩色图解第二次世界大战全史：彩书馆（16开四色平装）
》
售價：NT$
286.0
《
全彩图说中华典故：彩书馆（16开四色平装）
》
售價：NT$
286.0
《
舌尖上的中国：中华美食的前世今生（生活养生）
》
售價：NT$
234.0
《
相泽沙呼作品集（心灵侦探城塚翡翠+城塚翡翠倒叙集）（共2册）
》
售價：NT$
926.0
|
| 內容簡介： |
|
矢量传感器阵列参数估计是阵列参数估计的重要内容。矢量传感器阵列不仅具有标量传感器阵列的优势，还具有标量传感器阵列不具备的特点。可充分利用矢量传感器阵列的诸多优势进行参数估计、干扰抑制、解模糊、解相干和降维处理，发挥其在雷达、导航等领域的优越性。《矢量传感器阵列参数估计及滤波》首先介绍矢量传感器阵列相关基础知识，其次研究电磁矢量传感器阵列参数估计相关算法，包括锥面和柱面共形阵列参数估计算法、降维算法、基于CS理论的DOA估计算法和解相干算法等，后研究电磁矢量传感器阵列滤波算法。
|
| 目錄：
|
目录
前言
篇 基础知识
第1章 绪论 3
1.1 研究背景和意义 3
1.2 研究现状 4
1.2.1 共形电磁矢量传感器阵列的研究现状 4
1.2.2 压缩感知理论的研究现状 5
1.2.3 电磁矢量传感器阵列降维算法的研究现状 6
1.2.4 解相干算法的研究现状 7
1.2.5 滤波算法的研究现状 7
1.3 本书的主要内容 8
参考文献 9
第2章 电磁矢量传感器阵列信号处理基础 13
2.1 引言 13
2.2 线性空间和希尔伯特空间 13
2.2.1 线性空间 13
2.2.2 希尔伯特空间 14
2.3 窄带信号模型 21
参考文献 22
第二篇 参数估计
第3章 共形电磁矢量传感器阵列参数估计算法 27
3.1 引言 27
3.2 锥面共形阵列信号模型与参数估计算法 29
3.2.1 锥面共形阵列信号模型 30
3.2.2 信号参数估计算法 31
3.2.3 计算机仿真实验 37
3.3 基于平行因子模型的平面共形阵列和柱面共形阵列参数估计算法 38
3.3.1 平行因子参数估计算法 39
3.3.2 基于平行因子模型的平面共形阵列参数估计算法 42
3.3.3 基于平行因子模型的柱面共形阵列参数估计算法 49
3.4 分离式电磁对柱面共形阵列参数估计 57
3.4.1 柱面共形阵列信号模型 57
3.4.2 空域导向矢量估计 58
3.4.3 解模糊处理 60
3.4.4 DOA估计 60
3.4.5 极化参数估计 61
3.4.6 计算机仿真实验 61
参考文献 62
第4章 电磁矢量传感器阵列降维算法 64
4.1 引言 64
4.2 单电磁矢量传感器的MUSIC参数估计算法 65
4.2.1 单电磁信号模型 66
4.2.2 Hermitian矩阵及其性质 67
4.2.3 单电磁矢量传感器MUSIC降维算法 67
4.2.4 计算机仿真实验 69
4.3 电磁矢量传感器圆形阵列MUSIC参数估计算法 71
4.3.1 阵列信号模型 71
4.3.2 基于MUSIC降维的信号参数估计算法 72
4.3.3 计算机仿真实验 73
4.4 拉伸单电磁矢量传感器参数估计算法 77
4.4.1 拉伸单电磁信号模型 77
4.4.2 传统MUSIC算法 78
4.4.3 拉伸单电磁矢量传感器MUSIC降维算法 78
4.4.4 计算机仿真实验 79
4.5 分布式电磁矢量传感器参数估计算法 82
4.5.1 问题描述 82
4.5.2 分布式MUSIC降维处理算法 85
4.5.3 计算机仿真实验 86
4.6 近场源参数估计的降维算法 89
4.6.1 阵列结构和数据接收模型 89
4.6.2 算法实现原理 90
4.6.3 计算机仿真实验 93
参考文献 95
第5章 基于CS理论的DOA估计算法 98
5.1 引言 98
5.2 基于CS理论的DOA估计算法模型 101
5.2.1 稀疏重构算法的基本原理 101
5.2.2 正交匹配追踪算法 102
5.2.3 计算机仿真实验 104
5.3 基于奇异值分解的DOA估计 110
5.3.1 DOA估计模型 110
5.3.2 CS用于DOA估计的仿真 113
5.4 基于CS理论的双平行均匀线阵二维DOA估计 119
5.4.1 双平行均匀线阵阵列结构和信号模型 119
5.4.2 计算机仿真实验 122
5.5 基于CS理论的L阵二维DOA估计 125
5.5.1 观测矩阵的设计 125
5.5.2 参数配对算法 127
5.5.3 计算机仿真实验 128
5.6 电磁矢量传感器阵列的压缩感知降维算法 130
5.6.1 电磁矢量传感器阵列模型 130
5.6.2 稀疏模型下的极化和DOA估计 133
5.6.3 电磁矢量传感器阵列的CS-DOA估计算法 134
5.6.4 算法的性能对比 136
参考文献 138
第6章 电磁矢量传感器阵列的解相干算法 140
6.1 引言 140
6.2 空间平滑算法 141
6.2.1 前向空间平滑算法 141
6.2.2 后向空间平滑算法 143
6.2.3 前后向空间平滑算法 144
6.2.4 前后向空间平滑算法仿真分析 144
6.3 极化解相干 146
6.3.1 极化解相干MUSIC参数估计算法 146
6.3.2 计算机仿真实验 149
6.4 非均匀阵列及其高精度DOA估计 152
6.4.1 非均匀阵列组构建 153
6.4.2 信号模型 155
6.4.3 阵列接收数据处理 156
6.4.4 基于稀疏重构的DOA估计 157
6.4.5 计算机仿真实验 158
6.5 互质阵列解相干算法 162
6.5.1 阵列流型 162
6.5.2 算法原理 163
6.5.3 计算机仿真实验 164
参考文献 165
第三篇 滤波算法
第7章 电磁矢量传感器阵列滤波算法 169
7.1 引言 169
7.2 空域滤波算法 171
7.3 极化域滤波算法 174
7.3.1 三维矢量极化域滤波 175
7.3.2 极化损失 175
7.3.3 SINR处理增益 176
7.4 空域-极化域自适应对消方法 177
7.4.1 对消系统模型 178
7.4.2 旁瓣对消系统的简易模型 180
7.4.3 空域-极化域联合对消方法 181
7.5 自适应波束形成滤波算法 189
7.5.1 自适应滤波准则 190
7.5.2 Capon波束形成 191
7.5.3 空-频-极化域联合滤波算法 191
7.5.4 基于空-频-极化域联合滤波的稳健波束形成算法 196
7.5.5 一种改进的稳健波束形成算法 199
7.5.6 部分极化波的稳健波束形成算法 202
参考文献 206
|
|
購物車/收銀台(
0
) | 在線留言板
| 付款方式
| 聯絡我們
| 運費計算
| 幫助中心 |
加入書簽
HOME
新書上架
