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第1章 阵列信号处理基础1

1.1智能天线技术1

1.1.1智能天线的基本概念和基本原理1

1.1.2智能天线的分类1

1.1.3国内外智能天线的研究现状3

1.1.4智能天线的优点及应用5

1.2无线信道的电波传播特性6

1.2.1无线电波传播的基础特性6

1.2.2衰落的无线信道7

1.3阵列信号建模10

1.3.1理想情况下的数学模型10

1.3.2考虑信号误差的数学模型13

1.3.3相干信号源的数学模型14

1.3.4分布式信源信号模型15

1.4阵列信号处理的统计模型15

1.4.1统计模型的建立15

1.4.2方向图函数16

1.5空间信号处理的数学基础18

1.5.1矩阵代数的相关知识18

1.5.2平稳随机过程21

1.5.3最优化方法25

1.6阵列信号处理的发展及研究现状29

1.6.1自适应波束形成的研究现状29

1.6.2波达方向估计的研究现状32

1.7本章小结34

参考文献34

第2章 自适应波束形成算法38

2.1自适应控制算法的性能量度38

2.1.1均方误差（MSE）性能量度38

2.1.2信噪比（SNR）性能量度40

2.1.3最大似然（ML）性能量度42

2.1.4最小噪声方差（NV）性能量度43

2.1.5最优解的因式分解44

2.2自适应波束形成算法45

2.2.1波束形成的最优权重向量45

2.2.2广义旁瓣相消器47

2.2.3最小方差无畸变响应（MVDR）算法48

2.2.4采样自相关矩阵求逆（SMI）算法48

2.2.5直接矩阵求逆（DMI）算法49

2.2.6最小均方（LMS）算法49

2.2.7递推最小二乘（RLS）算法53

2.2.8恒模（CMA）算法57

2.2.9神经网络方法62

2.2.10宽带信号的波束形成算法63

2.3本章小结65

参考文献65

第3章 DOA估计算法68

3.1信号数目的推定68

3.1.1序列假设检验（SH）准则68

3.1.2 AIC和MDL准则69

3.1.3利用盖氏圆半径法进行信源数目估计70

3.2传统的DOA估计方法72

3.2.1古典谱估计法72

3.2.2 Capon最小方差法73

3.2.3线性预测方法73

3.2.4最大熵谱估计74

3.2.5 MUSIC算法74

3.2.6 ESPRIT算法82

3.2.7最大似然法87

3.3鲁棒DOA估计算法89

3.3.1适用于CDMA系统的鲁棒DOA估计算法89

3.3.2互耦条件下的鲁棒DOA估计算法91

3.3.3非高斯噪声下的鲁棒DOA估计算法93

3.3.4基于盲波束形成的DOA-Doppler鲁棒估计算法97

3.3.5存在循环频率误差的鲁棒DOA算法98

34本章小结100

参考文献100

第4章 鲁棒波束形成器的设计方法104

4.1影响算法鲁棒性的因素104

4.2鲁棒波束形成算法105

4.2.1线性约束最小方差（LCMV）波束形成算法107

4.2.2对角载入SMI （LSMI）算法108

4.2.3特征空间算法109

4.2.4鲁棒RLS算法110

4.2.5最差性能优化鲁棒波束形成算法112

4.2.6适于高阶信号模型的鲁棒波束形成算法116

4.2.7基于Bayesian方法的鲁棒波束形成算法118

4.2.8用于宽带、移动、相干干扰的鲁棒波束形成算法119

4.2.9鲁棒Capon波束形成算法121

4.2.10基于均方误差的鲁棒波束形成算法130

4.3鲁棒宽带波束形成算法132

4.3.1宽带阵列信号模型133

4.3.2宽带波束形成135

4.3.3鲁棒宽带波束形成137

4.4本章小结142

参考文献142

第5章 适用于信号波达方向不确定情况的鲁棒波束形成算法145

5.1基于Bayesian方法的鲁棒恒模算法145

5.1.1线性约束恒模算法（LCCMA）145

5.1.2线性约束差分恒模算法（LCDCMA）146

5.1.3线性约束差分恒模算法的性能分析147

5.1.4算法的鲁棒性改进149

5.1.5实验结果151

5.2基于 Bayesian方法的鲁棒波束形成算法154

5.2.1传统波束形成算法154

5.2.2鲁棒波束形成算法155

5.2.3鲁棒递推波束形成算法156

5.2.4实验结果158

5.3基于Bayesian方法的鲁棒约束LMS波束形成算法161

5.3.1传统约束LMS算法及其性能161

5.3.2鲁棒约束LMS算法162

5.3.3收敛性能分析164

5.3.4实验结果165

5.4本章小结168

参考文献169

第6章 在最差信号环境下的鲁棒自适应波束形成算法171

6.1鲁棒约束恒模自适应波束形成算法171

6.1.1信号模型171

6.1.2线性约束恒模算法172

6.1.3鲁棒约束恒模自适应波束形成算法173

6.1.4收敛性能分析175

6.1.5实验结果175

6.2鲁棒约束最小二乘恒模算法179

6.2.1线性约束最小二乘恒模算法179

6.2.2鲁棒约束LSCMA算法180

6.2.3实验结果181

6.3基于最陡下降准则的鲁棒LMS波束形成算法185

6.3.1基于最差性能的鲁棒算法185

6.3.2性能分析187

6.3.3实验结果188

6.4基于神经网络的鲁棒自适应波束形成算法190

6.4.1鲁棒自适应波束形成算法191

6.4.2波束形成的RBFNN实现191

6.4.3实验结果193

6.5本章小结196

参考文献197

第7章 基于可变对角载入的鲁棒自适应波束形成算法199

7.1基于广义旁瓣相消器的鲁棒LCMV算法199

7.1.1基于对角载入的鲁棒LCMV算法199

7.1.2可变对角载入值的计算200

7.2基于最优对角载入值的鲁棒算法202

7.2.1算法描述202

7.2.2实时更新对角载入值203

7.2.3基于模值约束的鲁棒算法205

7.3基于可变对角载入的鲁棒算法206

7.3.1传统算法描述206

7.3.2鲁棒波束形成算法208

7.3.3实验结果210

7.4基于可变对角载入的鲁棒LMS自适应波束形成算法214

7.4.1鲁棒波束形成算法及对角载入值的计算214

7.4.2性能分析216

7.4.3实验结果217

7.5本章小结220

参考文献220

第8章 基于二次型约束的鲁棒自适应波束形成算法222

8.1阵列指向性二次型约束鲁棒波束形成算法222

8.1.1阵列指向性二次型约束222

8.1.2二次型约束波束形成算法223

8.2基于二次型约束的鲁棒Capon算法224

8.3二次型约束鲁棒递推优化算法226

8.3.1二次型鲁棒递推波束形成算法228

8.3.2性能分析229

8.3.3实验结果230

8.4基于二次型约束的鲁棒最小二乘恒模算法233

8.4.1 CDMA系统中的线性约束最小二乘恒模算法233

8.4.2二次型约束鲁棒LSCMA算法235

8.4.3性能分析238

8.4.4实验结果240

8.5本章小结243

参考文献243

第9章 阵列信号处理的新发展245

9.1鲁棒阵列信号处理的新发展245

9.2超宽带无线通信技术246

9.2.1超宽带技术的优势246

9.2.2超宽带技术的主要应用248

9.2.3超宽带研究的关键技术249

9.3 MIMO雷达技术251

9.3.1 MIMO雷达的基本原理及优点251

9.3.2 MIMO雷达的信号处理过程251

9.4本章小结252

参考文献252