廖桂生教授的阵列信号处理课程讲义：目标函数与多普勒频率估计

"这篇讲义主要涵盖了目标函数在阵列信号处理中的应用，由廖桂生教授讲解。主要内容包括阵列信号处理的基本理论和方法，尤其是空时多维信号算法，以及参数估计和自适应波束形成的算法。课程强调了实践操作，并设有论文和考试作为期末考核。推荐了一些重要的参考书籍和期刊，如Monzingo和Miller的《Introduction to Adaptive Array》、Hudson的《Adaptive Array Principles》以及张贤达、保铮的《通信信号处理》等。课程分为八章，涉及从绪论到高阶统计量和循环非平稳阵列信号处理的全面内容。" 在阵列信号处理中，目标函数是一个关键概念，它通常用于描述我们希望优化的性能指标。在这个课程中，目标函数被用来实现多普勒频率和到达角度（DOA）的联合估计，这在多普勒信号处理中尤为重要。多普勒频率描述了信号由于源与接收器之间的相对运动而产生的频移，而DOA则是确定信号来源方向的重要参数。通过优化目标函数，可以提高估计的精度和分辨率。 课程的第一章引入了阵列信号处理的基本概念，强调了信息获取、处理和传输的重要性，并将参数估计，特别是DOA估计，作为核心研究内容。空间滤波，即波束形成，也是阵列信号处理的重要组成部分，其目的是增强信号与噪声的比例，识别信号源的数量、方向和波形，以及分辨多个信号源。 空域滤波原理及算法是第三章的重点，涵盖了如何利用空间分布的传感器来处理和分析信号。自适应处理技术，如第四章所述的部分自适应处理，允许系统根据环境变化调整其参数，以优化性能。第五章至第七章深入探讨了高分辨处理、相干信源处理以及最大似然和加权子空间拟合方法在信号源方向估计中的应用。 第八章引入了基于高阶统计量和循环非平稳阵列信号处理的介绍，这是处理非高斯噪声和非平稳信号的现代方法。这些高级技术扩展了传统线性理论的边界，使得在复杂环境下进行信号处理成为可能。 这门课程不仅提供了理论框架，还强调了实际操作，旨在培养学员在阵列信号处理领域的深度理解和实践能力。通过学习这些内容，学生将能够掌握先进的信号处理技术，以解决现实世界中的通信和雷达系统问题。