阵列信号处理入门：MATLAB编程与应用探索

"该课程主要关注阵列信号处理在不同领域的应用，如雷达、移动通信、声纳、地震勘探和射电天文等，并强调在MATLAB环境中的基础编程和实践。学习者将掌握空间传播波信号的获取和处理理论，包括空时多维信号算法、参数估计和自适应波束形成技术。课程要求包括上机实践和期末论文或考试，旨在提升学生的实际操作能力和理论理解。推荐了一些重要的参考书籍和期刊，以便深入研究。课程结构涵盖了从绪论到高级主题，如高阶统计量和循环非平稳阵列信号处理。" 阵列信号处理是一个重要的领域，它涉及到多个关键概念和技术。首先，它主要研究的是通过一组分布式传感器来接收和处理空间传播的信号，这些信号通常包含有关信号源位置、方向和特征的信息。信号与信息处理的三个核心组成部分是信息获取、处理和传输，而阵列信号处理则专注于前两者。 在雷达系统中，阵列信号处理被用于实现相控阵天线系统，这使得波束可以灵活控制，提高方向分辨率，同时实现干扰置零和合成孔径雷达（SAR）或逆合成孔径雷达（ISAR）成像。在移动通信中，阵列信号处理技术如波束形成有助于抵抗多址干扰，实现空分多址（SDMA），提高通信质量。在声纳系统中，它应用于水声工程和宽带阵列处理，帮助改善水下通信和目标检测。地震勘探利用阵列信号处理来分析地质结构，寻找石油资源。射电天文则依赖阵列信号处理进行精确的定位和测向。 课程的学习内容包括空间滤波原理和算法，比如波束形成，这是通过调整传感器阵列的增益来增强特定方向信号的技术。此外，还包括自适应处理技术，用于优化滤波效果，以及参数估计，特别是到达角（DOA）估计。高分辨处理和相干信源处理是提高信号源分辨能力的关键技术。利用最大似然和加权子空间拟合方法，可以更准确地估计信号源的方向。对于非平稳和非高斯信号，阵列信号处理也涉及基于高阶统计量的方法。 学习者将通过上机实践熟悉MATLAB编程，这是一项必要的技能，因为MATLAB是进行信号处理和算法实现的常用工具。此外，课程推荐了一系列专业书籍和期刊，如Monzingo和Miller的《自适应阵列》、Hudson的《自适应阵列原理》等，以供深入阅读和研究。 阵列信号处理是一个涉及广泛领域的学科，涵盖理论和实践，对现代科技如通信、探测和成像技术的发展起着至关重要的作用。通过学习，学生将能够运用这些知识解决实际问题，设计和实现高效的信号处理系统。