Advances in Direction-of-Arrival Estimation pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Artech House

作者:Chandran, Sathish 编

出品人:

页数:420

译者:

出版时间:2006-1

价格:$ 168.37

装帧:HRD

isbn号码:9781596930049

丛书系列:

图书标签:

• 方向到达角估计
• DOA
• 阵列信号处理
• 无线通信
• 信号处理
• 雷达
• 声学
• 自适应滤波
• 优化算法
• 机器学习
• 空间谱估计

现代信号处理中的估计理论与实践 一本深入探讨信号估计核心概念、方法论及其在当代工程领域中应用的权威著作 本书旨在为信号处理、通信系统、雷达、声学以及导航定位等领域的科研人员、工程师和高级学生提供一个全面而深入的知识框架。我们聚焦于信号参数估计的理论基础、先进算法的推导与实现，以及这些技术在真实世界复杂环境下的应用挑战与解决方案。本书内容不涉及特定方向的到达（Direction-of-Arrival, DoA）估计技术，而是构建了一个更广泛、更具基础性的估计理论体系。 第一部分：估计理论的基石 本部分奠定了所有现代信号估计方法所依赖的数学与统计学基础。我们从概率论和随机过程的复习开始，确保读者对信号模型和噪声特性的理解达到一致的高度。 第一章：随机过程与信号模型 我们首先详细阐述了平稳随机过程、高斯过程以及更一般的非平稳过程在信号分析中的重要性。重点讨论了功率谱密度（PSD）和自相关函数的物理意义及其估计方法。随后，我们构建了基础的观测模型——线性模型（如经典的线性代数模型 $y = Ax + n$），并探讨了如何将复杂的非线性物理现象转化为可处理的统计模型。特别关注了信号的稀疏性与低秩结构在建模中的体现。 第二章：参数估计的统计基础 本章深入探讨了估计量的基本性质，包括无偏性、一致性、有效性和渐近正态性。我们详细分析了费希尔信息矩阵（Cramér-Rao Lower Bound, CRLB）的推导及其在评估任何估计器性能上限中的决定性作用。概率密度函数（PDF）的选取对于后续的估计方法至关重要，因此，我们对高斯白噪声、高斯彩色噪声以及更一般的非高斯噪声环境下的最优估计原理进行了详尽的分析。 第三章：最大似然估计（MLE）原理 最大似然估计是所有经典估计方法的核心。本章首先详细介绍了似然函数的构造，特别是在观测数据量有限或噪声模型复杂情况下的挑战。我们推导了MLE的渐近性质，并讨论了在实际操作中，如何通过数值优化方法（如梯度下降、牛顿法、期望最大化（EM）算法）求解复杂的似然函数优化问题。EM算法作为处理含有隐变量或缺失数据的估计问题的利器，在本章得到了重点论述。 第二部分：经典与高性能估计方法 本部分将理论基础转化为具体的估计算法，重点展示了如何利用统计学原理来设计性能优越的估计算法。 第四章：贝叶斯估计理论 贝叶斯框架提供了一种处理先验知识的优雅方式。本章介绍了贝叶斯估计的基本框架，包括后验概率的计算。我们详细分析了最小均方误差（MMSE）估计器，并将其与MLE进行对比。对于线性高斯系统，我们深入探讨了卡尔曼滤波（Kalman Filtering）的递推性质，包括扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在线性化非线性系统的应用。对于非线性、非高斯系统，粒子滤波（Particle Filtering）作为蒙特卡洛方法的代表，其理论基础和性能分析被置于突出的位置。 第五章：子空间分解法与非参数估计 当信号和噪声的统计特性难以准确建模时，基于数据结构的子空间方法成为首选。本章详尽分析了特征值分解（EVD）和奇异值分解（SVD）在信号分离中的应用。我们详细推导了子空间法（Subspace Methods），如MUSIC（Multiple Signal Classification）和ESPRIT（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）的数学原理，尽管这些方法常用于波束形成，但它们作为数据驱动的参数估计范例，具有普遍的教学意义。此外，本章也涵盖了非参数谱估计，如周期图法和韦尔奇法（Welch’s Method）。 第六章：迭代与自适应估计 许多实际系统要求估计器能够实时跟踪时变参数。本章专注于自适应估计的理论，包括最小二乘（LS）方法及其在递归实现中的应用（如递归最小二乘 RLS）。我们探讨了如何利用最小均方（LMS）算法和归一化最小均方（NLMS）算法来设计收敛速度与稳健性平衡的自适应滤波器，这些算法是自适应均衡、噪声消除和系统辨识的基础。 第三部分：高维与现代估计挑战 随着数据维度的增加和计算能力的提升，现代估计方法必须应对高维性、大数据和模型不确定性带来的挑战。 第七章：压缩感知与稀疏恢复 在高维空间中，观测数据往往远少于待估计参数的数量（欠定系统）。本章全面介绍压缩感知（Compressed Sensing, CS）的理论，包括不相干性、限制等距性质（RIP）以及$ell_1$范数最小化作为最优稀疏恢复工具的地位。我们详细分析了Basis Pursuit (BP) 和 Matching Pursuit (MP) 及其变体在信号重构中的性能和计算复杂度。 第八章：大规模数据下的估计与分布式优化 在物联网和大规模传感器网络背景下，数据通常是分散采集的。本章讨论了分布式估计的挑战，包括信息共享的约束和隐私保护问题。我们探讨了梯度下降法的分布式变体，如随机梯度下降（SGD）及其在海量数据集上的收敛性分析。此外，随机矩阵理论在处理大规模协方差矩阵估计时的应用也被引入，为处理“大N、小P”或“大N、大P”问题提供了理论工具。 第九章：模型不确定性与鲁棒性估计 现实中的噪声和干扰往往不完全服从预设的统计模型。本章关注鲁棒估计（Robust Estimation），旨在减少对精确模型假设的依赖。我们分析了M估计（M-Estimators），特别是Huber损失函数和Tukey双权重函数，它们如何有效地抑制异常值（Outliers）对估计结果的破坏性影响。此外，最大熵原理在信息缺失情况下的应用也被作为一种建立稳健模型的工具进行介绍。 结语：未来展望 本书最后一部分总结了当前估计理论的前沿热点，包括深度学习在特征提取和参数估计中的新兴角色，以及如何将深度学习的强大泛化能力与传统估计理论的性能保证相结合，为未来的研究指明方向。 本书结构严谨，理论推导详尽，辅以丰富的工程案例分析，力求帮助读者建立一个扎实且面向实践的信号参数估计知识体系。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆