廖桂生教授的阵列信号处理课程讲义：空间滤波与自适应算法

"廖桂生教授的《阵列信号处理》讲义，涵盖了阵列信号处理的基本理论和方法，强调了空间传播波的获取与处理，包括空时多维信号算法，参数估计和自适应波束形成技术。课程包含上机实践、论文和考试，推荐了相关教材和参考文献，并详细规划了课程章节。" 在《阵列信号处理》这门课程中，主要知识点包括： 1. **信号与信息处理的基础**：课程首先介绍了信息获取、处理和传输作为信号处理的三大支柱，指出阵列信号处理的核心在于通过检测、估计、滤波和成像等技术来解析和利用空间传播信号。 2. **参数估计**：特别是方向-of-arrival (DOA)估计，这是阵列信号处理中的关键问题，用于确定信号源的方向。 3. **空间滤波与波束形成**：阵列信号处理的重要应用之一是空间滤波，通过波束形成技术可以增强信号的信噪比，同时获取信号源的特征，如数量、方向和波形。 4. **自适应处理技术**：课程涵盖了统计和自适应信号处理方法，如最优波束形成和自适应滤波，这些技术能够根据环境变化动态调整滤波器权重。 5. **阵列信号处理的对象和目的**：研究对象是空间传播波携带的信号，目的是通过空间滤波提升信号质量，以及实现信号源的定位和区分。 6. **传感器阵列**：由多个分布在不同空间位置的传感器组成，它们共同作用于探测和分析来自不同方向的信号。 7. **课程结构**：课程分为八章，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，直至高级主题如高分辨处理、相干信源处理、最大似然和加权子空间拟合方法，以及基于高阶统计量和循环非平稳信号的处理。 8. **参考文献**：推荐了多本经典的阵列信号处理教材和期刊，如Monzingo和Miller的《自适应阵列导论》、Hudson的《自适应阵列原理》、Haykin的《频谱分析和阵列处理》等，以及国内学者的著作。 通过这门课程的学习，学生将掌握阵列信号处理的理论与实践，能够运用相关算法解决实际的信号处理问题。