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1绪论 1

1.1引言 1

1.2阵列信号参数估计的发展及现状 2

1.2.1阵列信号多维参数估计研究现状 3

1.2.2基于循环平稳理论的DOA估计 7

1.2.3基于高阶累积量的阵列信号参数估计 9

1.2.4极化敏感阵列参数估计 9

1.3本书的结构与内容安排 12

参考文献 14

2阵列结构与信号的模型 20

2.1电磁波的极化及其表征 20

2.1.1完全极化波 20

2.1.2部分极化波 23

2.2空间信号的特征表示 23

2.3阵列结构 25

2.3.1标量阵列 25

2.3.2极化阵元结构 25

2.3.3极化敏感阵列的几何结构 26

2.4信号的接收模型 28

2.4.1假设条件 28

2.4.2标量阵元接收信号模型 29

2.4.3极化敏感阵元信号模型 30

2.4.4极化敏感阵列接收模型 31

2.5阵列模型的二阶统计特性 33

2.6本章小结 35

参考文献 35

3基于循环平稳理论的波达方向估计 36

3.1引言 36

3.2一阶循环平稳和循环均值 36

3.3循环自相关和谱相关 38

3.3.1循环谱的物理模型 39

3.3.2循环自相关函数和谱自相关函数的离散表示 39

3.4信号的循环平稳特性 40

3.4.1信号的广义循环平稳性 41

3.4.2信号的共轭循环平稳特性 41

3.5循环平稳特性DOA估计的特点 43

3.6阵列的相关函数矩阵与最小冗余线阵 44

3.6.1均匀线阵的共轭循环相关函数矩阵 44

3.6.2最小冗余线阵 46

3.7基于最小冗余线阵的共轭循环ESPRIT算法 47

3.7.1 MRLA-CCE算法的DOA估计原理 47

3.7.2仿真实验与分析 48

3.8基于最小冗余线阵的共轭循环谱相关 SSF算法 51

3.8.1伪数据矩阵、虚拟阵列与MRLA-SC-SSF算法 51

3.8.2 MRLA-SC-CCE算法的DOA估计原理 53

3.8.3仿真实验与分析 54

3.9基于最小冗余线阵的谱相关波达方向估计算法 56

3.9.1 SC-CCM算法的DOA估计原理 56

3.9.2仿真结果与分析 58

3.10基于AR模型的共轭循环波达方向估计 60

3.10.1阵列信号的模型 60

3.10.2仿真实验与分析 63

3.11本章小结 64

参考文献 65

4标量阵列的多维参量联合估计 67

4.1引言 67

4.2标准ESPRIT算法的原理 67

4.3多维ESPRIT算法 69

4.4基于复特征值的二维DOA估计 70

4.4.1阵列结构及信号模型 70

4.4.2基于复特征值的配对方法 72

4.4.3仿真实验与分析 73

4.5基于标记子空间的信号频率和二维波达方向的联合估计 75

4.5.1阵列结构与信号模型 75

4.5.2标记子空间配对技术 76

4.5.3仿真结果与分析 77

4.6本章小结 80

参考文献 80

5极化敏感阵列信号的多维参数估计 82

5.1引言 82

5.2基于单个信号子空间的配对技术 83

5.2.1阵列结构与数据模型 83

5.2.2基于单个信号子空间的配对技术 85

5.2.3计算机仿真与分析 86

5.3基于时空极化导向矢量的阵列信号多维参数联合估计 89

5.3.1信号模型 89

5.3.2时空极化导向矢量的自动配对算法 90

5.3.3仿真结果与分析 91

5.4多维参数估计方法的讨论 94

5.5本章小结 95

参考文献 95

6阵列信号的多分辨参数估计 97

6.1引言 97

6.2极化敏感阵列的多分辨参数估计 98

6.2.1空间多分辨ESPRIT的基本原理 98

6.2.2频率的多分辨估计 100

6.2.3极化敏感阵列的多分辨参数估计 102

6.2.4仿真结果与分析 103

6.3电磁矢量传感器的多分辨估计 105

6.3.1单电磁矢量传感器 105

6.3.2信号模型 106

6.3.3二维DOA和极化参数的多分辨估计 107

6.3.4计算机仿真 109

6.4本章小结 110

参考文献 110

7基于高阶累积量的多维参数估计 112

7.1引言 112

7.2空间高阶累积量及其在阵列信号处理中的特点 113

7.2.1空间高阶累积量的定义及性质 113

7.2.2空间四阶累积量的几何意义 115

7.3阵列扩展的原理 116

7.4基于高阶累积量的阵列信号多维参数联合估计 118

7.5基于最小冗余线阵的共轭扩展的DOA算法 121

7.5.1信号模型 121

7.5.2共轭扩展的估计算法 121

7.5.3最小冗余线阵的共轭扩展算法 123

7.6计算机仿真与结果分析 125

7.7累积量域二维波达方向估计算法 126

7.7.1 DOA矩阵方法简介 126

7.7.2二维波达方向估计新算法VDOA Matrix算法 129

7.7.3仿真实验 133

7.8本章小结 135

参考文献 135

8循环累积量域DOA估计算法及智能天线中的应用 138

8.1引言 138

8.2无线多径信道与阵列信号模型 138

8.2.1信道参数及其影响 138

8.2.2无线多径信号的阵列模型 141

8.2.3智能天线基本理论 143

8.3循环累积量域DOA估计算法 147

8.3.1阵列模型和基本假设 148

8.3.2高阶循环累积量的定义及其性质 149

8.3.3空间特征的循环累积量域估计算法 150

8.3.4仿真实验与分析 152

8.3.5几点说明 154

8.4本章小结 155

参考文献 156

9阵列信号参数估计在电子战中应用 161

9.1引言 161

9.2电子战与综合电子战的概念 162

9.2.1电子战定义及作战对象 162

9.2.2综合电子战概念 163

9.3雷达对抗技术 164

9.3.1雷达侦察的原理与作用 164

9.3.2雷达侦察接收机功能及发展趋势 165

9.3.3雷达侦察的关键技术 167

9.4通信对抗技术 168

9.4.1通信对抗的定义和基本任务 168

9.4.2通信侦察的特点 169

9.4.3通信侦察的关键技术 170

9.4.4通信测向和定位技术的作用及发展趋势 171

9.5阵列信号参数估计在电子战中的应用 173

9.5.1电子侦察的作用及信号特点 173

9.5.2阵列信号多参数估计在分选识别中的应用 174

9.5.3阵列信号处理在无源测向定位中的应用 175

9.6结束语 177

参考文献 180