空间信号处理：理论与算法

"该课程是关于阵列信号处理的深入学习，涵盖了从基础知识到高级处理技术，包括空域滤波、自适应处理、高分辨处理和信号源方向估计等内容。课程设计包含上机实践和期末论文，旨在让学生掌握信号获取与处理的基本理论，特别是空时多维信号算法。推荐了多本经典参考书籍，并列举了相关领域的权威期刊，如IEEE Transactions系列。课程分为八大章节，逐步深入探讨阵列信号处理的核心概念和技术。" 阵列信号处理是一门涵盖广泛的技术领域，它主要关注如何通过分布式传感器阵列来有效地处理和分析来自空间的信号。这些信号可能是由多个源产生的，需要进行检测、估计、滤波和成像等操作。课程的焦点在于理解并应用空域滤波原理，这是阵列信号处理中的基础，用于增强信号与噪声的比例，提取信号特征，如信号源的数量、方向和波形。 在第一章绪论中，介绍了信号与信息处理的三个关键组成部分：信息获取、处理和传输。阵列信号处理的研究核心是参数估计，尤其是到达方向（DOA）估计，以及空间滤波，即波束形成技术。课程强调了统计和自适应信号处理方法的重要性，这些方法包括谱估计、最优滤波和自适应滤波。 第二章至第四章，分别深入到数学基础、空域滤波原理和部分自适应处理技术。数学基础为后续的信号处理提供理论支持，空域滤波原理解释了如何通过阵列来处理空间传播的信号，而部分自适应处理技术则涉及如何优化滤波器性能，以适应特定的信号环境。 第五章和第六章，集中讨论阵列信号的高分辨处理和相干信源的高分辨处理。高分辨处理是提高信号源分辨能力的关键，尤其在存在相干信号源时，这些技术显得尤为重要。 第七章和第八章，引入了最大似然估计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阵列信号的处理。这些高级技术用于更精确地估计信号源的方向，并处理复杂或非平稳的信号情况。 为了深入学习，课程推荐了几本经典著作，包括Monzingo和Miller的《Introduction to Adaptive Array》、Hudson的《Adaptive Array Principles》以及孙超的《加权子空间拟合算法理论与应用》等。此外，还建议关注IEEE Transactions系列期刊和其他相关领域的专业出版物，以保持对最新研究动态的了解。 通过这门课程的学习，学生将能够熟练掌握阵列信号处理的基本理论和实用技术，具备解决实际问题的能力，为未来在通信、雷达、声纳等领域的工作打下坚实的基础。