博士论文：阵列信号处理算法在波束形成与DOA估计中的应用

"阵列信号处理是通信和雷达领域的重要技术，涉及从天线阵列接收的信号处理，用于提取感兴趣的信息。" 阵列信号处理是信号处理的一个分支，专门研究如何处理来自天线阵列的信号，以获取诸如雷达、声纳和无线通信等广泛应用中的有用信息。该领域在过去的几十年里发展迅速，众多自适应阵列处理算法被提出，这些算法通常在性能和计算复杂性之间存在权衡。 在博士论文中，作者Lei Wang关注于阵列处理在波束形成和到达方向（DOA）估计中的应用。波束形成是一种通过调整天线阵列的响应来增强或抑制特定方向信号的技术，而DOA估计则是确定信号来源方向的过程。 论文提出了基于约束最小方差（CMV）和约束恒模（CCM）准则的全秩和降秩自适应算法。全秩算法旨在优化整个信号空间的性能，同时满足特定约束，如避免干扰源或保持主瓣狭窄。而降秩算法则通过减少处理的信号空间维度来降低计算复杂性，尽管这可能以牺牲部分性能为代价。 对于全秩算法，它们试图在最大化期望信号增益的同时最小化干扰信号的功率，以此实现更好的信噪比。CMV准则确保了在约束条件下达到最小的输出信号方差，从而提高目标信号的检测能力。CCM准则则适用于处理非线性问题，例如在恒模约束下优化信号处理，这对于处理具有恒定幅度的信号尤其有用。 降秩算法如部分最小均方误差（PMV）和部分CMV等，它们通过保留主要特征向量来降低处理的复杂性，这些特征向量与目标信号最相关。这种方法可以有效地平衡性能和计算效率，使得在资源有限的系统中也能实现高效的信号处理。 此外，论文可能还涵盖了DOA估计的算法，如音乐（MUSIC）算法和估价信号子空间（ESPRIT）算法。MUSIC通过估计噪声子空间来确定信号源方向，具有高分辨率但计算量较大。ESPRIT利用阵列结构的特性进行参数估计，相对MUSIC来说计算更为简便。 Lei Wang的博士论文深入探讨了在阵列信号处理中波束形成和DOA估计的算法设计，不仅包括全秩和降秩自适应算法，还可能涵盖了相关的DOA估计方法。这些研究成果对于理解阵列信号处理的核心概念和技术，以及优化实际系统性能具有重要价值。