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| 編輯推薦： |
（1）创新性地将深度展开网络引入非均匀阵列信号参数估计领域，构建了基于深度展开网络的非均匀阵列信号参数估计框架，实现了非均匀阵列信号高效参数估计。
（2）适配网格失配、阵列互耦、多径传播等复杂场景，章节安排合理，适合想要深入了解阵列信号处理领域的学者阅读。
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| 內容簡介： |
本书创新性地将深度展开网络引入非均匀阵列信号参数估计领域，较为完整地构建了基于深度展开网络的非均匀阵列信号参数估计框架，实现了非均匀阵列信号高效参数估计。全书共6章，内容包括远场信号的离网格角度估计方法、远场信号的无网格角度估计方法、非理想情况下的远场信号参数估计方法、远场和近场混合信号参数估计。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
本书的内容在军事领域具有较强的应用价值，可有效提升电子侦察处理方法对复杂电磁环境的适应能力。本书全面系统，结构清晰，内容翔实，实验丰富。
本书可以作为高等院校相关专业研究生学习阵列信号处理以及机器学习的参考书，对雷达与电子对抗领域的科技工作者和工程技术人员也具有较大的参考价值
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| 關於作者： |
苏晓龙，国防科技大学讲师。长期从事雷达信号处理和信息超材料的教学和科研工作，讲授“信号与系统”等课程。发表学术论文20余篇，授权发明专利10余项，主持国家自然科学基金等项目3项。获全军优秀硕士学位论文。
刘振，国防科技大学教授、博导。长期从事雷达目标识别与对抗教学和科研工作，讲授“数字信号处理”等课程。出版学术专著3部，发表学术论文100余篇。主持/承担国家自然科学基金等项目20余项。国家自然科学基金优秀青年科学基金获得者，获国家科技进步二等奖1项、军队科技进步一等奖1项、湖南省教学成果一等奖1项。
户盼鹤，国防科技大学副教授、硕导。长期从事新体制雷达与电子对抗的教学和科研工作，讲授“信号与系统”“雷达信号处理”等课程。发表学术论文20余篇，授权专利10余项。主持国家自然科学基金、中国博士后科学基金、173领域基金等项目。入选中国科协青年人才托举工程，获湖南省教学成果一等奖1项。
龚政辉，国防科技大学助理研究员，长期从事阵列信号处理和雷达导引头抗干扰的教学和科研工作，发表学术论文10余篇，发表国家发明专利10余项。获军队三等功1次。
黎湘，国防科技大学教授、博导。长期从事雷达目标识别的教学和科研工作。发表学术论文300余篇，出版专著6部，授权发明专利100余项。国家自然科学基金杰出青年科学基金获得者，长江学者特聘教授。获国家技术发明二等奖1项、国家科技进步二等奖2项，省部级科技一等奖励6项。
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| 目錄：
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第1章绪论
1．1概述
1．2非均匀阵列设计研究现状
1．3基于模型驱动的参数估计
研究现状
1．3．1网格失配情况
1．3．2阵列互耦情况
1．3．3多径传播情况
1．3．4混合信号情况
1．4基于数据驱动的参数估计
研究现状
第2章基于深度展开网络的非均匀
阵列信号参数估计框架
2．1引言
2．2非均匀阵列信号参数估计
数学模型
2．2．1非均匀阵列结构
2．2．2信号参数估计数学
模型
2．3深度展开网络理论框架
2．3．1协方差向量的稀疏
表示
2．3．2空间谱稀疏重构
2．3．3深度展开网络
构建
2．3．4深度展开网络
训练
2．3．5数据后处理
2．4本章小结
第3章远场信号的离网格角度估计
方法
3．1引言
3．2实数域离网格角度估计数学
模型
3．2．1超完备词典的一阶
导数
3．2．2实数域的协方差
向量
3．3基于深度展开FOCUSS网络的
离网格角度估计方法
3．3．1网格上空间谱
估计
3．3．2离网格量化误差
估计
3．4基于深度展开ADMM网络的
离网格角度估计方法
3．4．1网格上空间谱
估计
3．4．2离网格量化误差
估计
3．5仿真实验与分析
3．5．1收敛性能分析
3．5．2泛化能力分析
3．5．3 计算复杂度分析
3．5．4估计精度分析
3．6实测数据验证
3．6．1MIMO雷达接收数据
的离网格角度估计
结果
3．6．2超表面接收数据的离网
格角度估计结果
3．7本章小结
第4章远场信号的无网格角度估计
方法
4．1引言
4．2基于深度展开ADMM网络的
无网格角度估计方法
4．2．1广义RootMUSIC
方法
4．2．2无网格角度估计
4．3基于深度展开AP网络的无
网格角度估计方法
4．3．1协方差矩阵降维
方法
4．3．2无网格角度估计
4．4仿真实验与分析
4．4．1收敛性能分析
4．4．2泛化能力分析
4．4．3计算复杂度分析
4．4．4估计精度分析
4．5实测数据验证
4．5．1MIMO雷达接收数据
的无网格角度估计
结果
4．5．2超表面接收数据的无网
格角度估计结果
4．6本章小结
第5章非理想情况下的远场信号参数
估计方法
5．1引言
5．2阵列互耦情况下的参数估计
方法
5．2．1阵列互耦数学
模型
5．2．2基于深度展开SBL网络
的参数估计方法
5．2．3仿真实验与分析
5．3多径传播情况下的参数估计
方法
5．3．1相干信号数学
模型
5．3．2基于深度展开FOCUSS
网络的参数估计
方法
5．3．3基于深度展开IAA
网络的参数估计
方法
5．3．4仿真实验与分析
5．3．5实测数据验证
5．4本章小结
第6章远场和近场混合信号参数估计
方法
6．1引言
6．2混合信号数学模型
6．3基于卷积神经网络的混合信号
参数估计方法
6．3．1混合信号相位差
计算
6．3．2混合信号角度估计卷积
神经网络
6．3．3混合信号识别自编
码器
6．3．4近场信号距离估计
卷积神经网络
6．3．5仿真实验与分析
6．4基于深度展开FISTA网络的
混合信号参数估计
方法
6．4．1近场信号差分向量
计算
6．4．2近场信号深度展开
FISTA网络
6．4．3远场信号协方差向量
计算
6．4．4远场信号深度展开
FISTA网络
6．4．5仿真实验与分析
6．5本章小结
参考文献
附录A网格上超完备词典一阶导数的
实部和虚部计算方法
附录BMIMO雷达匹配滤波的数学
模型
附录C超表面接收数据的数学
模型
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| 內容試閱：
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阵列信号处理是对放置在不同位置的多个传感器所接收或发射的空间信号进行处理，相较于单个传感器，传感器阵列能够灵活控制波束指向、提高信号增益和分辨率。随着人工智能技术的发展，深度学习方法逐步应用于信号参数估计，形成了以深度神经网络和卷积神经网络为代表的数据驱动方法。然而，由于现代雷达与信息技术的发展，信号环境正变得日趋复杂，对信号参数估计的有效性和实时性提出了更高的要求，传统的阵列设计以及信号参数估计方法面临的挑战主要包括：
(1) 为避免参数估计模糊的问题，阵元的间距需要小于或等于半波长，但是当阵列的工作频率过高时，在半波长范围内安装的两个阵元可能会出现严重的互耦效应，导致参数估计性能急剧下降甚至失效。此外，对于均匀线阵来说，为了提高参数估计的分辨率，需要通过增加阵元数目的方法来扩大阵列孔径，但是这会增加硬件系统的成本。
(2) 在模型驱动方法中，子空间类方法的计算复杂度相对较低，但是不适用于低信噪比和小快拍数的情况； 稀疏表示类方法在低信噪比和小快拍数情况下的性能相对较好，但会以相对较大的计算量为代价，导致信号参数估计的实时性较差。模型驱动方法有较为明确的统计学或物理学含义，但是模型的构建严重依赖于先验知识和假设，在网格失配、阵列互耦合多径传播等非理想情况下，模型驱动方法对误差的适应能力较差，导致信号参数估计性能严重下降甚至完全失效。虽然有相应的校正和补偿方法，但通常只适用于特定类型的情况，模型驱动方法的普适性仍然受到一定的制约。
(3) 数据驱动方法是利用大量的数据对网络进行训练，从而建立输入和输出之间的映射关系。相较于模型驱动方法，数据驱动方法的计算复杂度相对较低，信号参数估计的实时性较好。此外，由于数据驱动方法通过对非理想情况下的训练样本进行特征提取，因此对不同类型误差的适应能力相对较好。然而，数据驱动方法往往需要大量的训练样本，并且网络参数的可解释性较差，导致对未知数据的泛化能力相对较差。
本书共6章。第1章介绍了信号参数估计的研究背景和意义，梳理了当前信号参数估计方法所面临的主要挑战，对国内外研究现状进行了归纳和介绍； 第2章构建了深度展开网络的框架； 第3章针对远场信号角度不属于网格划分的角度集合问题，通过构建相应的深度展开网络，实现远场信号的离网格角度估计； 第4章为了突破网格划分的局限性，通过构建相应的深度展开网络，实现远场信号的无网格角度估计； 第5章针对非理想情况下的远场信号参数估计问题，通过构建相应的深度展开网络，实现阵元互耦情况下的远场信号角度和互耦系数估计，以及多径传播情况下的远场信号角度和功率估计； 第6章在远场信号参数估计的基础上，针对混合信号情况下的识别以及参数估计问题，通过构建相应的深度展开网络，实现远场信号角度估计以及近场信号角度和距离估计。
本书由苏晓龙负责全书的组织编排及统稿工作； 刘振、户盼鹤、龚政辉、黎湘负责本书部分章节的编写。
本书的出版获得了国家自然科学基金(No．62401585)的资助，在此表示感谢。在编写的过程中，刘永祥、姜卫东、高勋章提出了宝贵的意见和建议，刘天鹏、张双辉、师俊朋、关东方等也给予了帮助。在此一并致以衷心的感谢！
由于作者水平有限，书中难免有错误和不当之处，恳请读者批评指正。
作者2025年5月
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