The Radar Equation (Radars) Vol. 2 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Artech House Publishers

作者:Barton, David K. 编

出品人:

页数:252

译者:

出版时间:1974-12-01

价格:USD 124.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780890060315

丛书系列:

图书标签:

• Radar
• Radar Systems
• Signal Processing
• Electromagnetics
• Remote Sensing
• Engineering
• Physics
• Mathematics
• Detection
• Communication

现代电子系统中的信号处理与信息提取 图书名称： 现代电子系统中的信号处理与信息提取 作者： [此处可填写虚构的作者姓名，例如：李明, 王伟, 陈芳] 出版社： [此处可填写虚构的出版社名称，例如：精密电子工程出版社] --- 内容概述 本书深入探讨了在复杂电磁环境中，如何有效地从采集到的原始数据中提取有用信息的核心理论与工程实践。它聚焦于现代电子系统，特别是通信、遥感、导航以及先进传感技术中所面临的信号处理挑战。全书结构严谨，从基础的随机过程理论出发，逐步过渡到复杂的自适应滤波、阵列信号处理和非线性系统识别。本书旨在为工程师、研究人员和高年级本科生提供一个全面且深入的视角，理解从模拟信号到数字信息的转化过程中，信息是如何被调制、传输、干扰以及最终被精确恢复的。 第一部分：信号分析与随机过程基础 本部分为后续高级主题奠定坚实的数学基础。我们将从经典信号分析的局限性入手，强调在存在噪声和不确定性的真实世界中，随机过程理论的不可或缺性。 第一章：概率论与随机变量回顾 随机变量的类型与分布： 详细介绍连续型与离散型随机变量，重点分析高斯分布、均匀分布、拉普拉斯分布在电子噪声模型中的应用。 多维随机变量： 协方差矩阵的定义及其在描述多输入系统中的作用。 矩分析与特征函数： 理解动差（期望、方差）的物理意义，以及特征函数在判断随机变量相加性时的重要性。 第二章：随机过程的描述与分类 平稳性与遍历性： 严格定义宽平稳（WSS）和严平稳过程，讨论遍历性在实际系统参数估计中的应用。 功率谱密度（PSD）： 引入维纳-辛钦定理，详细阐述如何通过傅里叶变换从时间域的自相关函数导出频率域的功率谱。对白噪声、有色噪声的频谱特性进行深入分析。 随机过程的线性系统响应： 分析平稳过程通过线性时不变（LTI）系统后的输出统计特性，推导输出的功率谱和自相关函数。 典型随机过程模型： 介绍马尔可夫过程、高斯过程在信道建模中的应用。 第二部分：最优线性滤波与估计 本部分的核心在于解决“如何在噪声环境中尽可能精确地估计出原始信号”这一关键问题，这对于雷达、声纳和通信接收机至关重要。 第三章：线性最小均方误差（LMMSE）滤波 滤波问题设定： 信号与噪声的联合统计模型构建。 正交性原理： 推导出最优线性滤波器的条件，即估计误差与输入信号和噪声必须正交。 Wiener-Hopf 方程的推导与求解： 针对无限长序列和有限长序列（FIR 滤波器）求解该方程，得到最优滤波器的脉冲响应。 物理实现考量： 讨论因果性和非因果性Wiener滤波器的区别及工程可行性。 第四章：卡尔曼滤波：状态空间中的最优递推估计 状态空间表示： 建立离散时间系统模型，包括状态转移方程和测量方程。 卡尔曼滤波的五个核心步骤： 详细推导预测（Time Update）和更新（Measurement Update）过程，强调增益矩阵的选择对估计性能的决定性作用。 扩展与无迹卡尔曼滤波（EKF/UKF）： 针对非线性系统，介绍如何通过线性化或采样方法扩展卡尔曼滤波的应用范围，并讨论其收敛性和稳定性问题。 粒子滤波简介： 简要介绍基于蒙特卡洛方法的粒子滤波在高非线性、非高斯场景中的优势。 第三部分：自适应处理与参数估计 在许多实际应用中，系统的统计特性（如噪声的功率谱或信道的脉冲响应）是未知的或随时间变化的。本部分专注于自适应算法，使系统能够“学习”并自动调整自身的处理参数。 第五章：自适应滤波与最小均方（LMS）算法 自适应滤波器的概念： 定义性能指标（如最小化输出均方误差）和自适应准则。 LMS 算法的推导与迭代过程： 详细分析梯度下降法的收敛速度、步长选择对稳定性和跟踪性能的影响。 归一化LMS（NLMS）： 解决固定步长在不同信号功率下的局限性，提高算法的鲁棒性。 应用实例： 回声消除、噪声源抑制与信道均衡。 第六章：自适应谱分析与子空间方法 参数化谱估计的局限： 探讨基于FFT的周期图法在高分辨率下的不足。 高分辨率谱估计方法（AR/MA模型）： 介绍自回归（AR）模型与信号的建模关系，以及利用Yule-Walker方程估计模型参数。 子空间分解方法： 介绍 MUSIC（多重信号分类）和 ESPRIT 算法的基本原理，它们如何利用信号子空间和噪声子空间的分离来提高 DOA（到达方向）估计的精度。 第四部分：阵列信号处理与空间信息提取 本部分专门针对天线阵列、麦克风阵列等空间采集设备，处理如何利用空间分布来增强目标检测和定位能力。 第七章：阵列理论基础与波束形成 阵列流型（Array Manifold）： 定义均匀线性阵列（ULA）和任意阵列的导向矢量（Steering Vector）。 经典波束形成技术： 详细分析延迟相加（Delay-and-Sum）的旁瓣特性与主瓣宽度。 自适应波束形成： 介绍经典Capon方法（最大信噪比波束形成）和基于LCMV（线性约束最小方差）准则的波束形成器设计，重点在于如何通过约束来抑制特定方向的干扰。 第八章：阵列相干源与干扰抑制 多径与相干源的挑战： 讨论在强反射环境中，信号相干性对传统DOA估计算法的破坏。 子空间方法在阵列中的应用： 再次强调 MUSIC 和 ESPRIT 如何利用特征值分解来分离相干信号的子空间，实现高分辨测向。 空时自适应处理（STAP）： 结合时间和空间维度进行处理，是雷达系统中消除地面杂波和移动干扰的关键技术，本书将深入探讨其算法结构和计算复杂度。 结论与展望 全书最后总结了信号处理在现代电子系统设计中的核心地位，并展望了未来在深度学习辅助的非线性系统识别、量子信息处理对经典滤波理论的冲击等前沿领域的发展方向。本书强调理论与实践的紧密结合，每章末尾均附带工程案例分析（例如，GPS信号捕获中的卡尔曼滤波应用，或无线通信中的多用户检测）。 --- 目标读者： 电子工程、通信工程、控制科学、航空航天工程等专业的高年级学生、研究生、以及从事雷达、声纳、射频识别（RFID）和无线通信系统开发的工程师和研究人员。 本书特色： 理论推导严谨，逻辑层次分明，深度覆盖了从随机过程到尖端自适应算法的全景图，侧重于使读者掌握处理真实世界复杂信号的工程化工具集。

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