盲阵列信号处理MATLAB入门：理论与算法实践

"盲阵列信号处理-matlab基础与编程入门" 盲阵列信号处理是一种在不完全或没有先验知识的情况下进行波束形成的技术。在传统的波束形成中，通常需要知道信号的到达方向（DOA）来计算最优的权矢量，但在盲波束形成中，这种信息是未知的。这使得处理变得复杂，因为必须通过其他方式来确定最佳的波束形成权重。 多信号源分离成单信号源法是解决这一问题的一种策略，它涉及将来自多个源的信号在不同的域内分开。这种分离可以基于信号的特定结构，例如利用多普勒效应，多普勒信号的频率随时间变化的特性可以用来区分不同源的信号。 在盲波束形成中，一个关键的优化目标是最小均方误差（MSE）。通过对信号模型的理解，例如信号的多普勒频移，可以构建优化准则来寻找最优权矢量 \( W \)。权矢量 \( W \) 的目标是最大化期望信号功率，同时最小化噪声和其他干扰项的影响。 《阵列信号处理》课程深入探讨了获取和处理空间传播波携带信号的理论和方法，特别是关注空时多维信号算法。课程内容涵盖了从基础理论到高级技术，如参数估计、自适应波束形成以及各种处理技术，包括空域滤波、部分自适应处理、高分辨处理和相干信源的处理。 课程不仅包括理论学习，还包含上机实践，以确保学生能够实际操作和理解这些概念。期末评估包括论文写作和考试，旨在检验学生对理论知识和应用技能的掌握。为了辅助学习，课程推荐了一些重要的参考书籍，如Monzingo和Miller的经典著作《自适应阵列》、Hudson的《自适应阵列原理》等，以及一些国内出版社出版的专业书籍，如孙超的《加权子空间拟合算法理论与应用》和张贤达、保铮的《通信信号处理》。 课程安排从绪论开始，逐步深入到数学基础、空域滤波原理、自适应处理技术，直至基于高阶统计量和循环非平稳阵列信号处理的高级主题。每个章节都旨在让学生理解和掌握阵列信号处理的关键概念和算法，从而能够在实际场景中应用这些知识进行信号的获取、处理和分析。