阵列信号处理pdf

㈠ 求大神指导 阵列信号处理的经典书籍 以及入门书籍 经典译着

Modal Array Signal Processing: Principles and Applications，这是国外的一本
阵列信号处理的理论和应用 国防工业出版社，比较基础也比较全。学这方面最好互相结合来学。

㈡ 信号处理的内容

信号处理最基本的内容有变换、滤波、调制、解调、检测以及谱分析和估计等。变换诸如类型的傅里叶变换、正弦变换、余弦变换、沃尔什变换等；滤波包括髙通滤波、低通滤波、带通滤波、维纳滤波、卡尔曼滤波、线性滤波、非线性滤波以及自适应滤波等；谱分析方面包括确知信号的分析和随机信号的分析，通常研究最普遍的是随机信号的分析，也称统计信号分析或估计，它通常又分线性谱估计与非线性谱估计；谱估计有周期图估计、最大熵谱估计等；随着信号类型的复杂化，在要求分析的信号不能满足高斯分布、非最小相位等条件时，又有髙阶谱分析的方法。高阶谱分析可以提供信号的相位信息、非高斯类信息以及非线性信息；自适应滤波与均衡也是应用研究的一大领域。自适应滤波包括横向LMS自适应滤波、格型自适应滤波，自适应对消滤波，以及自适应均衡等。此外，对于阵列信号还有阵列信号处理等等。
信号处理是电信的基础理论与技术。它的数学理论有方程论、函数论、数论、随机过程论、最小二乘方法以及最优化理论等，它的技术支柱是电路分析、合成以及电子计算机技术。信号处理与当代模式识别、人工智能、神经网计算以及多媒体信息处理等有着密切的关系，它把基础理论与工程应用紧密联系起来。因此信号处理是一门既有复杂数理分析背景，又有广阔实用工程前景的学科。
信号处理是以数字信号处理为中心而发展的。这 是因为信号普遍可以用数字化形式来表示，而数字化的信号可以在电子计算机上通过软件来实现计算或处理，这样，无论多么复杂的运算，只要数学上能够分析、可以得到最优的求解，就都可以在电子计算机上模拟完成。如果计算速度适当快，还可以用超大规模的专用数字信号处理心片来实时完成。因此，数字信号处理技术成为信息技术发展中最富有活力的学科之一。

㈢ 请问阵列信号处理里面的快拍数是指什么

快拍数是指时域上的采样点数。
阵列信号指若干个安一定规律排列（列阵）的信号集合。
比如电视机把视频信号按照一定规律，以行、帧的形式展示出来； 手机根据屏幕上各个点是否接触、接触的先后来判断输入内容； 雷达根据信号返回的时间和方向判断目标的位置。这些都包括了对阵列信号的处理。

㈣ 什么是阵列信号

阵列信号指若干个安一定规律排列（列阵）的信号集合。

电视机把视频信号按照一定规律，以行、帧的形式展示出来； 手机根据屏幕上各个点是否接触、接触的先后来判断输入内容； 雷达根据信号返回的时间和方向判断目标的位置。……这些都包括了对阵列信号的处理。

㈤ 阵列信号处理的一些基本知识

阵列信号处理最主要的研究内容包括DOA估计和波束形成。较早的DOA估计方法又称为波束形成方法，而该波束形成方法利用了空域维纳滤波的匹配概念，由阵列流形在信号空间中的投影大小判定信号方向，后来随着研究的深入，高分辨谱估计技术的发展，才把DOA估计和波束形成加以区分，DOA估计是为了确定信号的方位，从接收数据中测出信号方向，不管信号是有用信号还是干扰信号，在DOA估计方向图中都表现为峰值，而此峰值并不是实际阵列输出功率；波束形成是传统滤波的空域拓展，其根本目的是有效提取有用信号并抑制噪声和干扰，在方向图中表现为有用信号方向形成峰值、干扰方向形成零陷，可以认为DOA估计为波束形成的前端处理，确定期望信号和干扰方向后，阵列对期望信号方向形成波束并在干扰方向形成零陷。

㈥ 文件格式dbf什么意思

dbf是一种特殊的文件格式，表示数据库文件，Foxbase，Dbase，Visual FoxPro等数据库处理系统所产生的数据库文件。

DBF是Digital Beam Forming的缩写，译为数字波束形成 或数字波束合成。数字波束形成技术是天线波束形成原理与数字信号处理技术相结合的产物，其广泛应用于阵列信号处理领域。

文件格式（或文件类型）是指电脑为了存储信息而使用的对信息的特殊编码方式，是用于识别内部储存的资料。比如有的储存图片，有的储存程序，有的储存文字信息。

每一类信息，都可以一种或多种文件格式保存在电脑存储中。每一种文件格式通常会有一种或多种扩展名可以用来识别，但也可能没有扩展名。扩展名可以帮助应用程序识别的文件格式。

对于硬盘机或任何电脑存储来说，有效的信息只有0和1两种。所以电脑必须设计有相应的方式进行信息-位元的转换。对于不同的信息有不同的存储格式。文件格式也意味着文件的用途。

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㈧ 在阵列信号处理中，为什么噪声子空间与导向矢量是相互正交的

阵列信号处理经过多年来的发展，时域、空域上所蕴含的信息已得到充分的挖掘。近年来，新的研究工作在极化上得到开展。作为一种既能感知极化信息又能感知时空域信息的接收装置，电磁矢量传感器阵列接收到的数据具有高维结构。然而，传统的方法处理高维数据是将其转化为矩阵数据，这使得数据的高维信息未得到有效利用。

利用张量这一处理高维数据的专用工具，研究了非完全极化波信号的BTD（Block
term
decompositions）模型、基于Tucker分解的参数估计方法、基于CP（Canoical
Decomposition）分解的参数估计方法和基于BTD分解的DOA估计方法。本文围绕如...
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阵列信号处理经过多年来的发展，时域、空域上所蕴含的信息已得到充分的挖掘。近年来，新的研究工作在极化上得到开展。作为一种既能感知极化信息又能感知时空域信息的接收装置，电磁矢量传感器阵列接收到的数据具有高维结构。然而，传统的方法处理高维数据是将其转化为矩阵数据，这使得数据的高维信息未得到有效利用。
本文利用张量这一处理高维数据的专用工具，研究了非完全极化波信号的BTD（Block
term
decompositions）模型、基于Tucker分解的参数估计方法、基于CP（Canoical
Decomposition）分解的参数估计方法和基于BTD分解的DOA估计方法。本文围绕如何充分利用电磁矢量传感器阵列中蕴含的高维信息，
展开了以下几个部分工作：

1、改进了基于张量的Tucker分解的MUSIC算法。通过张量分解改善了估计的噪声子空间与真实信号导向矢量的之间的正交性，提升了对电磁矢量传感器阵列参数估计的分辨力。相对于矩阵方法对噪声子空间的估计，张量法利用到了数据的各个维度的信息，能从被噪声覆盖的数据中还原出更接近真实值的数据。仿真表明，利用张量分解估计的噪声子空间进行MUSIC参数估计能够提升来波信号的分辨力。这部分说明了张量各维度之间的整体性，即张量数据的高维特征，是一种值得利用的信息。

2、改进了基于张量的CP分解对阵列进行盲估计的方法。相比于Tucker分解的估计方法，CP分解不仅能反映数据各维度之间的整体性，更重要的是还可以盲估计出各维度上的组成成分。利用这种盲估计特性，可以进一步将对应组成成分具有的结构特点作为约束去影响CP分解的每一步迭代。即这种盲估计特性为充分利用阵列自身具有的结构特点创造了条件。另外，本文提出了基于参数化的加入结构约束的方法。即在每一步迭代中，利用盲估计出来的组成成分估算参数，并根据参数和信号模型生成满足模型特征的组成成分。仿真表明，加入了结构信息的约束之后，参数估计误差有所减小。
3、研究了基于
BTD分解的非完全极化波参数估计方法。对于非完全极化波的电磁矢量传感器阵列接收模型，同一方向的来波总是可以等效为两路不相干的信号被一个6×2矩阵导向。这时候，CP分解唯一性所需的条件不满足，本文首次采用了符合这种阵列模型的BTD分解。BTD分解可以盲估计出空域阵列导向矢量和极化部分的一个列空间。另外，根据电磁场中的坡印廷定理，本文研究了从这个列空间中求解方向向量的方法。最后，融合空域阵列导向矢量和方向向量的估计得到来波方向。最后与ESPRIT算法进行了仿真对比。结果表明，对于非完全极化波的接收模型，基于BTD分解的方法能够得到更精确的估计结果。