阵列信号处理中的系统误差校正与MATLAB实现

"该资源主要关注系统误差的校正技术和MATLAB在阵列信号处理中的应用，适合初学者入门。课程涵盖了从理论到实践的多个方面，包括自校正技术、子空间处理法以及多种参考书籍和期刊文章，旨在使学习者掌握阵列信号处理的基本理论、算法和实践技能。" 阵列信号处理是一门涉及信息获取、处理和传输的学科，尤其注重在空间传播波中的应用。信号与信息处理通常包含三个核心领域：信息获取、处理和传输。阵列信号处理作为信息获取的一部分，其研究内容涵盖了检测、估计、滤波和成像等多种任务，其中参数估计，尤其是到达方向（DOA）估计，是重要的研究方向。 在实际应用中，阵列信号处理通过空间滤波（如波束形成）来增强信号与噪声的比例，同时提取信号特征，如信号源的数量、传输方向（定位）和波形。为了实现这些目标，需要利用一组分布在不同空间位置的传感器，即传感器阵列。阵列信号处理方法结合了统计信号处理和自适应信号处理技术，如谱估计、最优滤波和自适应滤波。 系统误差的校正技术在阵列信号处理中扮演着关键角色。基于测试技术的校正方法可以通过测量离散角度的实际阵列流形来进行。而自校正方法则结合数据进行处理，例如，通过DOA和误差参数的联合优化来实现。子空间处理法是一种常用的技术，特别是在单信源相关矩阵只有一个大特征值的情况下，其特征向量可以直接表示真实的阵列流形。自校正又分为有源自校正和无源校正，前者利用阵列内部的已知信号进行校正，后者则不依赖于任何内部参考信号。 为了深入学习这个主题，课程推荐了几本经典教材，如Monzingo和Miller的《自适应阵列》、Hudson的《自适应阵列原理》等，并建议阅读相关的IEEE Transactions期刊文章，如SP、ASSP、AP和AES等。课程结构包括从绪论到高级处理技术的全面覆盖，如空域滤波、部分自适应处理、高分辨处理、相干信源处理以及基于高阶统计量和循环非平稳信号的处理。通过上机实践和期末论文、考试，学习者将有机会深入理解和应用所学知识。