自适应阵列信号处理：廖桂生教授讲义

"该资源是廖桂生教授的《阵列信号处理》PPT讲义，主要涵盖了阵列信号处理的基础理论和应用方法，包括单旁瓣相消器和多旁瓣相消器的选择，自适应处理单元的选取策略，以及相关课程要求、参考文献和课程章节内容。" 在阵列信号处理领域，选取的阵元数是一个关键参数，它直接影响到系统性能和复杂度。例如，当M=1时，系统采用单旁瓣相消器，主要用于简单的干扰抑制；而当M>1时，多旁瓣相消器能够处理更复杂的环境，提供更强大的干扰抑制能力。然而，在多点干扰或大面积地物杂波的情况下，如何有效选择自适应处理单元仍是一个待解决的问题，特别是在需要全自适应处理时。 课程内容深入探讨了空间传播波信号的获取与处理理论，强调了空时多维信号算法、参数估计和自适应波束形成等关键技术。课程要求学生通过上机实践，期末撰写论文和参加考试，以确保理论与实践相结合，全面理解并掌握所学知识。 参考文献中提到了多本经典著作，如Monzingo和Miller的《Introduction to adaptive array》、Hudson的《Adaptive Array Principles》、Haykin的《Advances in Spectral analysis and array Processing》等，这些书籍提供了深入的理论背景和实践经验。同时，还推荐了国内学者的出版物，如孙超的《加权子空间拟合算法理论与应用》和刘德数等人的《空间谱估计及其应用》，以及张贤达、保铮的《通信信号处理》等，这些书籍涵盖了阵列信号处理的重要技术和应用。 课程结构分为八大章节，从绪论开始，逐步深入到数学基础、空域滤波原理、部分自适应处理、高分辨处理、相干信源处理、最大似然与加权子空间拟合方法，以及基于高阶统计量和循环非平稳阵列信号处理。每一章都包含了阵列信号处理的核心概念和算法，旨在帮助学生建立全面的知识体系。 阵列信号处理是信息获取、处理和传输三大支柱之一的重要组成部分，其主要任务包括信号检测、估计、滤波和成像等。特别是参数估计，例如到达方向（DOA）估计，是阵列信号处理的重要应用。空间滤波，如波束形成，用于增强信号与噪声的比例，并提取信号特征，如信号源数量、传输方向和波形，同时实现多信号源的分辨。传感器阵列由分布在不同位置的传感器组成，能够处理空间位置和时间的四维信号，是实现这些目标的关键硬件配置。