2020-11-30 DOA估计/方向谱分析 中文书单
DOA估计/方向谱分析 中外资料库(书单、论文目录、附代码)
- 前言
- 一、DOA估计/方向谱估计 是什么?
- ==**DOA (波达方向定位技术)**==
- ==**方向谱估计/空间谱估计**==
- 二、中文文献目录
- 1.书籍
- 2.博士论文(海量 只选取牛校、高引用和近5年)
- 三、英文文献目录
- 1.外文书目(英文为主)
- 2.经典外文文献(高引)
- 3.外文硕博论文
- 总结
前言
外文经典的DOA估计/方向谱估计文献,基本都比较老旧,而且看起来比较耽误。
备注:1、经典文献的还是需要外文原文阅读的,能非常清晰和准确地理解算法过程和性能分析;2、说读英文文献费劲的,英语好的大佬可以绕道,别怼我~~~
(1)一切源于,我看了N篇经典文献,但是节奏比较慢,并没有建立快速的系统认知。后来,逐渐发现:阅读国内本领域牛校出的中文书目和博士论文,更加短平快。这便是站在巨人肩膀上吧~~
(2)特此整理了 DOA估计/方向谱估计 中文书籍目录,并逐步补充完善,并且下一篇文章,将整理DOA估计高引用和近些年较新的博士论文目录。
一、DOA估计/方向谱估计 是什么?
DOA (波达方向定位技术)
DOA,波达方向(Direction Of Arrival)估计,又称为角谱估计(Angle spectral estimation)、波达角(Angle Of Arrival)估计,是电子、通信、雷达、声呐等研究领域的行业内用语,通过处理接收到的回波信号,获取目标的距离信息和方位信息。
方向谱估计/空间谱估计
空间谱估计是阵列信号处理中的一个重要研究方向,在雷达、通信、声呐等众多领域有极为广阔的应用前景。
阵列信号处理最主要的两个研究方向一个是自适应空域滤波(自适应阵列处理),另一个就是空间谱估计。与自适应阵列技术不同,空间谱估计**侧重于研究空间多传感器阵列所构成的处理系统对感兴趣的空间信号的多种参数进行准确的估计的能力** ,主要目的就是估计信号的**空域参数或信源个数、位置**。
二、中文文献目录
1.书籍
《空间谱估计理论与算法》,2004年,清华大学出版社,王永良(空军预警学院教授,院士)
-代码例程(仅供学习使用):《空间谱估计理论与算法》第2-7章 示例代码 ,《空间谱估计理论与算法》第8-14章 示例代码
《自适应阵列处理》,2009年,清华大学出版社,王永良(空军预警学院教授,院士)
《最优阵列处理技术》【外文原著,中文译版】,2008年,清华大学出版社,(美国)HarryL.VanTrees
《优化阵列信号处理(上册): 波束优化理论与方法》,2018年,科学出版社,鄢社锋(中科院声学所研究员)
《优化阵列信号处理(下册): 模态处理与方位估计》,2018年,科学出版社,鄢社锋(中科院声学所研究员)
(书封面附图)《阵列信号处理的理论和应用》,2010年,国防工业出版社,张小飞(南京航空航天大学教授)
(书封面附图)《阵列信号处理及MATLAB实现(第2版)》,2020年,电子工业出版社,张小飞(南京航空航天大学教授)
(书封面附图)《超分辨测向理论及其性能优化技术》,2018年,人民邮电出版社,甄佳奇(黑龙江大学副教授)
(书封面附图)《宽带阵列信号波达方向估计理论与方法》,2013年,国防工业出版社,赵拥军(复旦大学航空航天系研究员)
《》,年,出版社,a(。。。大学教授)
2.博士论文(海量 只选取牛校、高引用和近5年)
待完善。。。
三、英文文献目录
1.外文书目(英文为主)
2.经典外文文献(高引)
01 Capon_1969_high-resolution_frequency-wavenumber_spectrum_analysis
这篇文献是Capon算法的经典起始文献,主要讲了 传感器阵列分析行进波的 frequency-wavenumber power spectral density基于最小方差的。。方法的原理和性能。02 Capon_
这篇文献是03 Capon_
这篇文献是04 Capon_
这篇文献是
3.外文硕博论文
总结
众所周知,影响DOA估计/方向谱估计最终性能的因素,定性分析,包括:
- 阵列阵型参数。导向向量、阵列孔径(空间采样长度)等;
【对称非对称,时变时不变,阵列空间误差!】 - 阵列测量时长。采样率、快拍数(时间采样长度)等;
【均匀非均匀,采样时间误差!】 - 数据质量。丢失率、畸变率,噪声参数(分布:色噪声;能量:信噪比);
【采样误差和测量噪声!需结合实际数据去研究物理模型】 - 算法性能。包括 滤波(为了抑制噪声)、聚焦(为了增强信号)、估计方法(适应性、复杂度、分辨率、准确度等等)等性能参数;
【研究算法性能】
所有的研究,不外乎以上几个方面。在学习和认知过程中,只知道理论过程,没有Demo或者实际工程去实现,总有点云里雾里。因此,需要深入阅读理解算法的“核心代码片”。
以上书籍部分配套代码已收集,将上传到资源库,积分不够朋友可邮件交流smile_dog@sina.cn。
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