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商品簡介
作者簡介
目次
商品簡介
本書介紹了基於無人水下航行器舷側陣的多目標探測技術，主要分為基於合成孔徑技術的多目標探測技術和基於多輸入多輸出陣列處理技術的多目標探測技術兩大部分。全書共9章，內容包括合成孔徑技術概況、水下運動陣列信號處理基礎、運動舷側陣多目標檢測方法、運動舷側陣陣列擴展方位估計方法、運動舷側陣波束域方位估計方法、運動舷側陣極大似然頻率-方位聯合估計快速演算法、舷側MIMO陣列信號處理基礎、舷側MIMO陣列目標方位估計、舷側MIMO陣列子空間方位估計方法、多UUV分散式MIMO多子載波信號目標估計。書中主要闡述的是該領域的新方法、新技術，並給出了詳盡的模擬實驗分析，有助於讀者對這些新技術的學習和理解。
作者簡介
侯云山，1995年大學畢業于鄭州大學數學系，2004年碩士畢業于新加坡國立大學計算科學系，2011年6月獲得西北工業大學“信息與通信工程”專業博士學位。先后任教于信陽師范學院、湛江師范學院和河南科技大學，長期在高校從事陣列信號處理學科教學與研究工作，研究內容主要是基于陣列的目標參數估計，包括波束設計，方位估計，目標識別和跟蹤等，在這些研究領域積累了豐富的資料和研究經驗。為國家自然科學基金項目“水下MIMO陣列多目標感知技術研究”和“分布式空時編碼協作分集水下無人航行器網絡技術研究”的主要參與人。在《Eurasip Journal on Advances in Signal Processing》、《電子與信息學報》、《系統工程與電子技術》等重要學術期刊上以第一作者發表錄用學術論文十余篇，其中SCI、EI收錄10余篇。
目次
第1章
緒論 1
1.1 概述 3
1.2 水下運動陣列信號處理基礎 5
1.2.1 系統結構 5
1.2.2 基陣設計 6
1.2.3 舷側陣信號處理特性 7 第1章
緒論 1
1.1 概述 3
1.2 水下運動陣列信號處理基礎 5
1.2.1 系統結構 5
1.2.2 基陣設計 6
1.2.3 舷側陣信號處理特性 7
1.2.4 窄帶信號 8
1.2.5 靜止陣列接收數據模型 8
1.2.6 運動陣列接收數據模型 10
1.2.7 采樣數據空間的劃分 11
1.3 水下運動陣列合成孔徑技術發展概況 13
1.3.1 合成孔徑陣列的基本概念 13
1.3.2 運動合成陣列頻率和方位估計的克拉美羅下界 15
1.3.3 合成孔徑處理典型方法 16
1.3.4 合成孔徑的其他算法和最新進展 20
1.4 本書的主要內容 23
第2章
運動舷側陣多目標檢測方法 29
2.1 典型的多目標檢測方法 32
2.1.1 AIC方法和MDL方法 32
2.1.2 EIT方法 36
2.1.3 Eigenvector based Peak-to-Average Ratio方法 39
2.2 基于運動舷側陣的合成孔徑聯合檢測-估計方法（SATDE） 41
2.2.1 SATDE的原理 41
2.2.2 SATDE方法的步驟 42
2.3 性能分析 46
2.4 本章小結 50
第3章
運動舷側陣陣列擴展方位估計方法 53
3.1 擴展拖曳陣測量（ETAM）方法 55
3.1.1 ETAM方法的原理及步驟 55
3.1.2 最優重疊陣元數的確定 59
3.2 運動舷側陣陣列擴展方位估計（LPMAE）方法 60
3.2.1 線性預測的基本原理 61
3.2.2 空域線性預測算法 62
3.2.3 LPMAE方法 67
3.3 性能分析 69
3.4 ETAM擴展虛擬陣數據的波束形成方法選擇 75
3.5 本章小結 78
第4章
運動舷側陣波束域方位估計方法 81
4.1 自適應波束形成技術概述 83
4.1.1 CBF和MVDR波束形成器 84
4.1.2 自適應波束形成算法 88
4.2 強干擾環境下的波束域方位估計方法 92
4.2.1 穩健Capon波束形成器（RCB） 93
4.2.2 波束域合成孔徑處理方位估計方法（BSAP） 97
4.3 性能分析 100
4.4 本章小結 104
第5章
運動舷側陣極大似然頻率-方位聯合估計快速算法 107
5.1 合成孔徑極大似然頻率-方位聯合估計方法 109
5.2 基于完備抽樣的合成孔徑極大似然頻率-方位聯合估計快速算法 112
5.2.1 馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法 113
5.2.2 PS-ML 115
5.2.3 性能分析 119
5.3 基于蟻群算法的合成孔徑極大似然頻率-方位聯合估計快速算法 122
5.3.1 蟻群算法概述 122
5.3.2 ACO-ML 125
5.3.3 性能分析 129
5.4 本章小結 132
第6章
舷側MIMO陣列信號處理基礎 137
6.1 概述 139
6.2 MIMO陣列結構和信號模型 140
6.2.1 MIMO陣列發射信號 141
6.2.2 MIMO陣列接收信號 142
6.2.3 匹配濾波和波束形成 144
6.3 UUV舷側MIMO陣列目標探測系統 147
6.4 多UUV分布式MIMO探測目標回波模型 150
6.5 本章小結 154
第7章
舷側MIMO陣列目標方位估計 159
7.1 概述 161
7.2 UUV舷側MIMO陣列模型與虛擬孔徑擴展 162
7.2.1 UUV舷側MIMO陣列信號模型 163
7.2.2 UUV舷側MIMO陣列虛擬孔徑擴展 164
7.3 MIMO陣列方位估計 170
7.3.1 MIMO陣列旋轉不變子空間方位估計（MIMO-ESPRIT）
方法 170
7.3.2 MIMO陣列Capon方位估計（MIMO-Capon）方法 176
7.3.3 水池試驗驗證 177
7.4 本章小結 180
第8章
舷側MIMO陣列子空間方位估計方法 183
8.1 陣列信號模型 185
8.2 基于多輸入多輸出陣列的子空間方位估計方法（MIMO-SBEM） 186
8.2.1 子空間縮放MUSIC（SSMUSIC）方法 186
8.2.2 MIMO-SBEM方法 188
8.3 性能分析 190
8.4 本章小結 193
第9章
多UUV分布式MIMO多子載波信號目標估計 195
9.1 概述 197
9.2 高斯包絡多子載波信號 198
9.3 目標位置和速度估計及其克拉美羅下界 200
9.3.1 目標位置和速度的最大似然估計方法 200
9.3.2 目標位置和速度估計的聯合克拉美羅下界 201
9.3.3 多子載波信號模糊度函數 204
9.4 仿真性能分析 206
9.5 本章小結 213
緒論 1
1.1 概述 3
1.2 水下運動陣列信號處理基礎 5
1.2.1 系統結構 5
1.2.2 基陣設計 6
1.2.3 舷側陣信號處理特性 7 第1章
緒論 1
1.1 概述 3
1.2 水下運動陣列信號處理基礎 5
1.2.1 系統結構 5
1.2.2 基陣設計 6
1.2.3 舷側陣信號處理特性 7
1.2.4 窄帶信號 8
1.2.5 靜止陣列接收數據模型 8
1.2.6 運動陣列接收數據模型 10
1.2.7 采樣數據空間的劃分 11
1.3 水下運動陣列合成孔徑技術發展概況 13
1.3.1 合成孔徑陣列的基本概念 13
1.3.2 運動合成陣列頻率和方位估計的克拉美羅下界 15
1.3.3 合成孔徑處理典型方法 16
1.3.4 合成孔徑的其他算法和最新進展 20
1.4 本書的主要內容 23
第2章
運動舷側陣多目標檢測方法 29
2.1 典型的多目標檢測方法 32
2.1.1 AIC方法和MDL方法 32
2.1.2 EIT方法 36
2.1.3 Eigenvector based Peak-to-Average Ratio方法 39
2.2 基于運動舷側陣的合成孔徑聯合檢測-估計方法（SATDE） 41
2.2.1 SATDE的原理 41
2.2.2 SATDE方法的步驟 42
2.3 性能分析 46
2.4 本章小結 50
第3章
運動舷側陣陣列擴展方位估計方法 53
3.1 擴展拖曳陣測量（ETAM）方法 55
3.1.1 ETAM方法的原理及步驟 55
3.1.2 最優重疊陣元數的確定 59
3.2 運動舷側陣陣列擴展方位估計（LPMAE）方法 60
3.2.1 線性預測的基本原理 61
3.2.2 空域線性預測算法 62
3.2.3 LPMAE方法 67
3.3 性能分析 69
3.4 ETAM擴展虛擬陣數據的波束形成方法選擇 75
3.5 本章小結 78
第4章
運動舷側陣波束域方位估計方法 81
4.1 自適應波束形成技術概述 83
4.1.1 CBF和MVDR波束形成器 84
4.1.2 自適應波束形成算法 88
4.2 強干擾環境下的波束域方位估計方法 92
4.2.1 穩健Capon波束形成器（RCB） 93
4.2.2 波束域合成孔徑處理方位估計方法（BSAP） 97
4.3 性能分析 100
4.4 本章小結 104
第5章
運動舷側陣極大似然頻率-方位聯合估計快速算法 107
5.1 合成孔徑極大似然頻率-方位聯合估計方法 109
5.2 基于完備抽樣的合成孔徑極大似然頻率-方位聯合估計快速算法 112
5.2.1 馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法 113
5.2.2 PS-ML 115
5.2.3 性能分析 119
5.3 基于蟻群算法的合成孔徑極大似然頻率-方位聯合估計快速算法 122
5.3.1 蟻群算法概述 122
5.3.2 ACO-ML 125
5.3.3 性能分析 129
5.4 本章小結 132
第6章
舷側MIMO陣列信號處理基礎 137
6.1 概述 139
6.2 MIMO陣列結構和信號模型 140
6.2.1 MIMO陣列發射信號 141
6.2.2 MIMO陣列接收信號 142
6.2.3 匹配濾波和波束形成 144
6.3 UUV舷側MIMO陣列目標探測系統 147
6.4 多UUV分布式MIMO探測目標回波模型 150
6.5 本章小結 154
第7章
舷側MIMO陣列目標方位估計 159
7.1 概述 161
7.2 UUV舷側MIMO陣列模型與虛擬孔徑擴展 162
7.2.1 UUV舷側MIMO陣列信號模型 163
7.2.2 UUV舷側MIMO陣列虛擬孔徑擴展 164
7.3 MIMO陣列方位估計 170
7.3.1 MIMO陣列旋轉不變子空間方位估計（MIMO-ESPRIT）
方法 170
7.3.2 MIMO陣列Capon方位估計（MIMO-Capon）方法 176
7.3.3 水池試驗驗證 177
7.4 本章小結 180
第8章
舷側MIMO陣列子空間方位估計方法 183
8.1 陣列信號模型 185
8.2 基于多輸入多輸出陣列的子空間方位估計方法（MIMO-SBEM） 186
8.2.1 子空間縮放MUSIC（SSMUSIC）方法 186
8.2.2 MIMO-SBEM方法 188
8.3 性能分析 190
8.4 本章小結 193
第9章
多UUV分布式MIMO多子載波信號目標估計 195
9.1 概述 197
9.2 高斯包絡多子載波信號 198
9.3 目標位置和速度估計及其克拉美羅下界 200
9.3.1 目標位置和速度的最大似然估計方法 200
9.3.2 目標位置和速度估計的聯合克拉美羅下界 201
9.3.3 多子載波信號模糊度函數 204
9.4 仿真性能分析 206
9.5 本章小結 213
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