廖桂生教授的阵列信号处理教程：空间滤波与自适应算法

"这篇讲义是关于廖桂生教授的阵列信号处理课程，涵盖了从基础知识到高级技术的全面讲解，旨在让学生掌握空间信号获取与处理的理论和方法，特别是空时多维信号算法，以及参数估计和自适应波束形成技术。课程包括上机实践和期末论文、考试，推荐了多本参考书籍和期刊，内容涵盖八章，从绪论到基于高阶统计量和循环非平稳阵列信号处理的介绍。" 阵列信号处理是一门涉及信号检测、估计、滤波和成像等多个领域的学科，特别是在现代通信、雷达和遥感系统中有着广泛的应用。该领域的一个关键任务是通过分布式传感器阵列来提高信号处理的能力。传感器阵列由多个传感器组成，它们在空间的不同位置接收来自不同方向的信号，这样可以利用空间多样性和时间多样性来改善信号质量。 讲义中提到，当目标可能存在于某个特定方向附近时，可以通过某种方式调整处理策略，例如扩大主瓣宽度，以增加对目标位置不确定性的容忍度，同时保持一定的稳健性。在白噪声环境下，如果阵列处理采用单位阵且噪声是各向同性的，自适应滤波可能无法有效地工作，因为在这种情况下，系统无法区分信号与噪声。 课程内容分为八章，首先从阵列信号处理的基础概念引入，包括信息获取、处理和传输的重要性，以及阵列处理的主要研究内容，如参数估计（DOA估计）和空间滤波（波束形成）。接着，深入探讨数学基础，空域滤波原理，部分自适应处理技术，以及高分辨率处理方法，如用于分辨多个信号源的技术。对于相干信源，有专门的章节讨论高分辨处理。最大似然和加权子空间拟合方法被用于估计信号源的方向，而基于高阶统计量和循环非平稳信号处理则为处理更复杂场景提供了手段。 推荐的参考书籍包括Monzingo和Miller的经典著作，以及Hudson、Haykin、孙超、刘德数、张贤达和保铮等人的专著，这些书籍覆盖了阵列信号处理的各个方面，从基本理论到最新进展。同时，也提到了相关领域的权威期刊，如IEEE Trans.系列和荷兰的signal Processing，这些都是获取最新研究成果的重要资源。 通过这门课程的学习，学生将能够理解和应用统计与自适应信号处理技术，解决实际问题，比如通过增强信噪比来提升信号质量，以及通过定位信号源的传输方向来获取信号特征。此外，课程还强调了上机实践和论文写作，旨在培养学生的实际操作能力和理论结合实际的能力。