空时处理与阵列信号处理基础-廖桂生讲义

"空时处理-廖桂生的阵列信号处理ppt讲义，涵盖了空时处理、N元传感器阵列、空时采样、参数估计、自适应波束形成等核心概念，由知名教授廖桂生讲解。课程涉及多本书籍作为参考，并包括上机实践、论文和考试。" 在阵列信号处理领域，"空时处理"是关键概念，它涉及到通过多传感器阵列来获取并处理空间传播的信号。这一技术主要用于波的到达方向（DOA）估计、波形参数、极化参数的估计以及空间滤波与检测等任务。N元传感器阵列是实现空时处理的基础，它通过N个传感器在同一时刻或M次同步采样下捕获信号，形成空时采样数据，如图1.1所示。 课程的核心内容包括对空时多维信号处理的基本理论和方法的深入理解，尤其是空时算法，以及对参数估计和自适应波束形成的常用算法的熟悉。学习者需要在规定的时间内完成上机实践，最后以论文和考试的形式进行期末考核。 参考文献列表列举了数本重要的书籍，如Monzingo和Miller的《Introduction to Adaptive Arrays》、Hudson的《Adaptive Array Principles》、Haykin编辑的《Advances in Spectral Analysis and Array Processing》等，这些都是深入学习阵列信号处理的必备资料。同时，还提及了国内学者的著作，如孙超的《加权子空间拟合算法理论与应用》、刘德数等人的《空间谱估计及其应用》以及张贤达、保铮的《通信信号处理》。 课程结构清晰，从绪论开始，逐步展开数学基础、空域滤波原理与算法、自适应处理技术、高分辨处理、相干信源处理、信源方向的加权子空间拟合方法估计，直至介绍基于高阶统计量和循环非平稳阵列信号处理的最新进展。这些章节详细讲解了阵列信号处理的各个方面，从基本概念到高级技术，旨在培养出能够理解和应用这些理论解决实际问题的能力。 传感器和传感器阵列在其中扮演着至关重要的角色。传感器是感知空间传播信号的设备，而传感器阵列则通过在不同空间位置设置传感器，能够捕捉到信号的空间维度信息，从而实现四维信号的处理。阵列信号处理的目标包括提高信噪比（通过滤波）、确定信号源数量、定位信号传输方向（DOA估计）以及区分多个信号源，这些都是现代通信、雷达和无线网络等领域中的核心技术。