Adams方法详解：空间信号处理与自适应阵列技术

《阵列信号处理》是一门深入研究空间传播波携带信号的获取与处理技术的课程，其核心内容包括空时多维信号算法、参数估计、自适应波束形成等。课程重点介绍了Adams方法，这是一种在实际工程中常用的信号处理策略，尤其适用于处理密集型干扰，如通过"辅助天线"的旁瓣对消"主天线"的旁瓣，以形成宽的凹口，减少干扰影响，提升信号质量。 Adams方法是自适应阵列处理的一种方法，它通过对各个波束的控制和优化，使得在旁瓣区域达到共零点，从而实现对密集干扰的有效抑制。这种方法的优势在于能够在保持信号强度的同时，降低杂波的影响，提高信号的可处理性和定位精度。课程要求学生具备扎实的数学基础，包括矩阵运算、概率统计等，同时通过上机实践环节，让学生能够熟练运用MATLAB进行实际的编程操作。 学习过程中，学生需要阅读和理解Monzingo和Miller的《引入自适应阵列》、Hudson的《自适应阵列原则》等经典著作，以及孙超和刘德数等人的专著，这些书籍提供了丰富的理论背景和实例分析。此外，还会参考相关的期刊如IEEE Transactions (SP, ASSP, AP, AES) 和 IEEE Proceedings, 以及荷兰的Signal Processing 杂志。 课程安排从绪论开始，介绍了阵列信号处理的基本概念，涉及信号与信息处理的三大支柱、研究内容、对象、方法和目的。后续章节分别深入探讨空域滤波原理、部分自适应处理技术、高分辨处理、信号源方向估计、循环非平稳阵列信号处理等内容。阵列信号处理的关键技术包括统计估计（如DOA估计）、空间滤波（如波束形成），以及利用传感器阵列对信号特征的提取和传输方向的确定。 在整个课程中，MATLAB编程技能是非常重要的，因为它被广泛用于阵列信号处理的实际模拟和优化。通过学习这门课程，学生不仅能掌握理论知识，还能提升解决实际问题的能力，为未来的科研和工程工作打下坚实的基础。