陣列信號空域稀疏重構與波達方向估計（簡體書）

隨著低截獲概率技術的廣泛應用和電磁輻射源空間密度的顯著增大，陣列處理系統所面臨的信號環境日趨複雜，低信噪比、小樣本和空域鄰近信號等非理想條件下的陣列處理需求日益普遍。這些問題的出現給當前以子空間類方法為主體的陣列信號處理理論及方法的適用性帶來了嚴峻挑戰。利用入射信號的空域稀疏性對陣列觀測數據進行建模，可以顯著增大信號子空間與噪聲子空間之間的分離度，進而提升陣列的超分辨能力。這一結論已經在陣列信號處理領域的前期研究成果中得到初步證明。然而，已有稀疏重構類陣列測向算法大多針對特定問題提出，系統性不強，且由於重構算法自身的性能並不能直接滿足參數估計的精度要求，相應的陣列信號處理方法的測向精度相比於傳統子空間類方法仍然存在差距。
本書從陣列信號處理和稀疏重構這兩類問題的聯繫與區別角度出發，建立了以準確的信號空域特徵重構為基礎、以高精度波達方向估計為目的的稀疏重構陣列處理基本理論框架，給出了不同條件下的陣列信號空域稀疏重構與測向系列方法。對陣列信號空域稀疏性的建模與利用，本質上是將陣列觀測數據中的信號分量約束在與陣列結構對應的觀測流形上，把信號分量與觀測噪聲更好地區分開來，從而增強了陣列測向方法在各種非理想條件下的性能，為陣列信號測向問題提供了新的解決方案。
本書共8章：第1章闡述本書寫作的初衷與內容結構：第2章建立陣列信號空域稀疏重構與波達方向估計的基本框架和理論基礎，並針對窄帶信號給出基本的稀疏重構測向方法；第3章和第4章分別針對窄帶信號和寬帶信號，介紹獨立和相關／相干信號測向方法；第5章和第6章考慮觀測數據中不同樣本對應的陣列流形之間存在差異的情況，給出了多模型多觀測聯合稀疏重構測向方法，以及在傳感器的運動方式可自主控制的情況下，介紹了基於圓周旋轉長基線干涉儀的虛擬陣列二維測向模型和方法；第7章和第8章將陣列信號測向問題擴展到陣列流形非理想情形，在陣列誤差可建模的情況下給出了陣列誤差自校正與波達方向估計方法，在陣列誤差不可建模的情況下給出了基於深度神經網絡的魯棒測向方法。
本書主要由劉章孟撰寫，黃知濤參與了第1章至第4章的部分撰寫工作，郭福成參與了第6章的部分撰寫工作，周一宇參與了全書的統稿和審核。此外，美國伊利諾伊大學芝加哥分校S.Yu Philip教授參與了第8章內容的討論，國防工業出版社編輯為本書的出版付出了大量的心血，在此一並感謝。

第1章 緒論
1．1 背景及意義
1．1．1 陣列信號處理理論的發展瓶頸
1．1．2 陣列信號處理方法的實用挑戰
1．2 國內外研究現狀
1．2．1 稀疏重構技術研究現狀
1．2．2 稀疏重構類陣列處理方法研究現狀
1．3 本書結構與內容安排

第2章 基於信號空域稀疏性的陣列處理理論框架
2．1 引言
2．2 陣列輸出的空域超完備表示
2．3 入射信號的空域稀疏性約束
2．4 基於入射信號空域稀疏重構的陣列處理方法原理
2．4．1 入射信號空域重構與測向的基本原理
2．4．2 入射信號空域重構的目標函數
2．4．3 入射信號的空域稀疏重構對解決陣列信號處理問題的意義
2．5 基於入射信號空域稀疏重構的陣列處理方法實現
2．5．1 空域離散角度集上的信號空域特徵重構
2．5．2 信號空域特徵的高精度重構
2．5．3 基於空域重構結果的高精度測向原理
2．5．4 算法流程
2．5．5 計算量分析
2．6 貝葉斯稀疏重構類陣列處理方法的一般性質
2．7 陣列信號空域稀疏重構框架的應用仿真實驗與分析
2．7．1 典型信號環境中的測向結果
2．7．2 收斂性分析
2．7．3 空域離散角度集設置
2．7．4 獨立信號源個數估計及測向性能
2．7．5 相關信號分辨能力
2．8 本章小結

第3章 窄帶信號測向方法
3．1 引言
3．2 基於陣列輸出協方差向量稀疏重構的測向方法
3．2．1 協方差向量模型
3．2．2 協方差向量估計誤差統計特性
3．2．3 協方差向量信噪比分析
3．2．4 窄帶信號測向方法
3．2．5 可分辨信號數
3．2．6 基於協方差向量的窄帶信號陣列測向仿真實驗與分析
3．3 基於空域濾波的相關信號測向方法
3．3．1 空域濾波器設計
3．3．2 空域濾波器參數與信號方向聯合估計
3．3．3 算法流程
3．3．4 窄帶相關信號陣列測向仿真實驗與分析
3．4 本章小結

第4章 寬帶信號測向方法
4．1 引言
4．2 寬帶信號陣列輸出模型
4．2．1 寬帶獨立信號陣列輸出協方差向量模型
4．2．2 寬帶多徑信號陣列輸出協方差向量模型
4．3 基於協方差向量稀疏重構的寬帶獨立信號測向方法
4．3．1 協方差向量估計誤差統計分析
4．3．2 寬帶獨立信號測向方法
4．3．3 寬帶獨立信號測向方法性能分析
4．4 基於協方差向量稀疏重構的寬帶多徑信號測向方法
4．4．1 單陣元多徑時延差估計
……
第5章 多模型多觀測條件下的陣列測向方法
第6章 基於旋轉長基線干涉儀的虛擬陣列二維測向方法
第7章 陣列誤差自校正與高精度測向方法
第8章 基於深度神經網絡的未校準陣列測向方法
參考文獻