空间传播信号处理：阵列信号处理基础与算法

"这篇资料是廖桂生教授的《阵列信号处理》讲义，主要讲解了等距线阵列信号处理的相关理论和方法，包括空时多维信号算法、参数估计、自适应波束形成等内容，并给出了相关参考书籍和期刊。课程包括从绪论到基于高阶统计量和循环非平稳阵列信号处理等多个章节，旨在让学生掌握信号获取、处理和传输的核心技能。" 在《阵列信号处理》这门课程中，首先介绍了阵列信号处理的基础概念，它作为信息获取、处理和传输的关键组成部分，主要关注检测、估计、滤波和成像等问题。参数估计，特别是到达方向（DOA）估计，是其中的重要课题。空间滤波，例如波束形成，用于改善信噪比并提取信号特征，如信号源数量、传输方向和波形。 课程详细内容涵盖以下几个方面： 1. 引言部分阐述了阵列信号处理研究的对象——空间传播波携带的信号，以及采用统计和自适应信号处理技术的目的，即增强信噪比，识别信号源特性，进行信号定位和分离。 2. 数学基础为后续的理论和算法提供了必要的数学工具，可能包括概率论、随机过程、矩阵论等。 3. 空域滤波原理及算法讲解了如何利用传感器阵列对空间信号进行滤波操作，实现信号的优化接收。 4. 自适应处理技术部分涉及部分自适应算法，这些算法能够根据环境变化动态调整处理策略。 5. 高分辨处理和相干信源的高分辨处理探讨了如何在存在多个信号源的情况下，提高分辨率，精确估计信号源的方向。 6. 最大似然与加权子空间拟合方法是用于估计信号源方向的高级技术，它们通过优化准则来提升估计精度。 7. 基于高阶统计量和循环非平稳阵列信号处理的介绍，意味着课程涵盖了非高斯分布或非平稳信号的处理方法，这是对传统线性模型的扩展。 参考书籍和期刊则提供了深入学习和研究的资源，包括经典的阵列信号处理著作和专业期刊上的最新研究成果。 通过这门课程的学习，学生不仅能掌握阵列信号处理的基本理论，还能通过上机实践和期末论文、考试等方式，提升实际问题解决能力和理论应用能力。这将为他们在通信、雷达、声纳等领域的工作打下坚实基础。