波達方向估計圖書目錄

第1章自適應陣列基礎

1.1基本系統(tǒng)

1.2信號模型

1.3陣元配置理論

1.3.1二元陣

1.3.2直線陣

1.3.3平面陣

1.4窄帶信號處理

1.5波束形成

1.5.1常見波束形成器

1.5.2權重更新算法

1.6章節(jié)安排

本章參考文獻

第2章波達方向估計典型算法

2.1波達方向估計方法

2.1.1傳統(tǒng)譜估計方法

2.1.2線性預測方法

2.1.3最大似然譜估計

2.1.4最大熵譜估計

2.1.5特征空間法

2.2信號源數(shù)目估計

2.3預處理方法

2.3.1實值分解法

2.3.2小波去噪法

本章參考文獻

第3章空間平滑技術

3.1相關信號模型

3.2空間平滑算法

3.3前后向空間平滑算法

3.4空間平滑差分方法

3.5虛擬空間平滑算法

3.5.1信號模型

3.5.2虛擬空間平滑

3.5.3性能分析

3.5.4仿真實驗

本章參考文獻

第4章循環(huán)平穩(wěn)信號的波動方向估計算法

4.1循環(huán)平穩(wěn)信號

4.1.1數(shù)學描述

4.1.2循環(huán)波達方向估計

4.2實值循環(huán)算法

4.2.1實值循環(huán)MUSIC算法

4.2.2實值循環(huán)求根MUSIC算法

4.2.3實值循環(huán)ESPRIT算法

4.3赫爾米特映射算法

4.3.1酉循環(huán)求根MUSIC算法

4.3.2酉循環(huán)ESPRIT算法

4.4二維酉循環(huán)ESPRIT算法

4.4.1信號模型

4.4.2二維赫爾米特映射

4.4.3仿真實驗

本章參考文獻

第5章非圓信號的波達方向估計算法

5.1非圓信號

5.1.1概述

5.1.2非圓酉ESPRIT算法

5.2共軛酉ESPRIT算法

5.2.1信號模型

5.2.2獨立信號

5.2.3相干信號

5.2.4性能分析

5.2.5仿真實驗

本章參考文獻

第6章基于子帶分解的波達方向估計算法

6.1子帶分解理論

6.1.1基本概念

6.1.2子帶分解優(yōu)點

6.2基于子帶分解的MUSIC算法

6.2.1時間—空間頻率的等價性

6.2.2數(shù)學模型

6.2.3陣列信號的子帶分解

6.2.4SB—MUSIC算法

6.2.5仿真實驗

6.3基于子帶分解的ESPRIT算法

6.3.1數(shù)學模型

6.3.2SB—ESPRIT算法

6.3.3非映射型SB—ESPRIT算法

6.3.4仿真實驗

本章參考文獻2100433B

《波達方向估計》由北京郵電大學出版社出版。

隨著陣列天線的發(fā)展，陣列處理被移入移動通信領域很快形成了一個新的研究熱點-智能天線，它能根據(jù)信號的入射的方向適應調(diào)節(jié)其方向圖、跟蹤強方向、減少甚至抵消干擾信號，從而達到增大信干比、提升移動通訊系統(tǒng)容量、提高移動通信系統(tǒng)頻譜利用率和增加發(fā)射信號效率的效果。而波達方向（DOA，Direction of Arrive）的估計是智能天線的重要組成部分。

它使通信資源不再局限于時間域(TDMA)、頻率域(FDMA)或碼域(CDMA)而拓展到了空間域，屬于空分多址(SDMA)體制。

主要的DOA算法包括波束形成類算法、子空間類算法、解卷積算法等。常規(guī)的波束形成法應用廣泛，但是受Rayleigh限的限制，估計精度有限?；趨f(xié)方差矩陣特征分解理論的子空間類算法將DOA估計的精度提高到了新的高度，這類算法的代表包括Schmidt提出的MUSIC（multiple signal classification）法。2100433B

吸波涂層的結構研究日益精細，一個方向是多層化，可以通過參數(shù)梯度化改善吸波層波阻抗，并利用層界面的散射作用，大大提高吸收率。另一個方向是在宏觀電磁場二維周期介質(zhì)理論基礎上，在吸波層內(nèi)制作各種增強電磁波吸收的二維圖形。這些都有利于提高吸波涂層的吸收率，拓寬頻帶，減少吸波涂層的厚度和面密度 。