《阵列信号参数估计及应用》(作者贾维敏、姚敏立、金伟)是作者多年来研究成果的总结，它较为系统、深入地论述了阵列信号参数估计涉及的基本理论及相关算法。在编写过程中，我们广泛选材，参考大量的国内外高水平期刊的文献，并尽量保证结构体系上的完整性。为同时保证本书的技术性与可读性，全书将算法基本原理与直观的实验结果相结合，运用大量仿真实例对算法进行验证说明，力求做到深入浅出，使读者能够直观、深刻地理解阵列信号参数估计的原理及应用。

阵列信号参数估计是阵列信号处理中一个重要研究方向，在雷达、通信、声呐等众多领域有极为广阔的应用前景。《阵列信号参数估计及应用》(作者贾维敏、姚敏立、金伟)较为深入、系统地论述了阵列信号参数估计的理论、算法及一些理论方法，重点阐述的内容包括：标量阵列和极化敏感阵列接收信号模型；基于循环平稳理论和最小冗余线阵的波达方向估计；标量阵列多维参数估计及自动配对原理；极化敏感阵列的多维参数估计和自动配对原理；阵列信号的多分辨参数估计；循环累量域DOA估计算法及应用等技术。

《阵列信号参数估计及应用》可供从事雷达、通信、导航、声呐与电子对抗等领域的广大技术人员学习与参考，也可作为高等院校和科研院所信息与通信工程等专业的研究生教材或参考书。

1 绪论

1．1 引言

1．2 阵列信号参数估计的发展及现状

1．2．1 阵列信号多维参数估计研究现状

1．2．2 基于循环平稳理论的DOA估计

1．2．3 基于高阶累积量的阵列信号参数估计

1．2．4 极化敏感阵列参数估计

1．3 本书的结构与内容安排

参考文献

2 阵列结构与信号的模型

2．1 电磁波的极化及其表征

2．1．1 完全极化波

2．1．2 部分极化波

2．2 空间信号的特征表示

2．3 阵列结构

2．3．1 标量阵列

2．3．2 极化阵元结构

2．3．3 极化敏感阵列的几何结构

2．4 信号的接收模型

2．4．1 假设条件

2．4．2 标量阵元接收信号模型

2．4．3 极化敏感阵元信号模型

2．4．4 极化敏感阵列接收模型

2．5 阵列模型的二阶统计特性

2．6 本章小结

参考文献

3 基于循环平稳理论的波达方向估计

3．1 引言

3．2 一阶循环平稳和循环均值

3．3 循环自相关和谱相关

3．3．1 循环谱的物理模型

3．3．2 循环自相关函数和谱自相关函数的离散表示

3．4 信号的循环平稳特性

3．4．1 信号的广义循环平稳性

3．4．2 信号的共轭循环平稳特性

3．5 循环平稳特性DOA估计的特点

3．6 阵列的相关函数矩阵与最小冗余线阵

3．6．1 均匀线阵的共轭循环相关函数矩阵

3．6．2 最小冗余线阵

3．7 基于最小冗余线阵的共轭循环ESPRIT算法

3．7．1 MRLA—CCE算法的DOA估计原理

3．7．2 仿真实验与分析

3．8 基于最小冗余线阵的共轭循环谱相关SSF算法

3．8．1 伪数据矩阵、虚拟阵列与MRLA—SC—SSF算法

3．8．2 MRLA—Sc—CCE算法的DOA估计原理

3．8．3 仿真实验与分析

3．9 基于最小冗余线阵的谱相关波达方向估计算法

3．9．1 SC-CCM算法的DOA估计原理

3．9．2 仿真结果与分析

3．10 基于AR模型的共轭循环波达方向估计

3．10．1 阵列信号的模型

3．10．2 仿真实验与分析

3．11 本章小结

参考文献

4 标量阵列的多维参量联合估计

4．1 引言

4．2 标准ESPRIT算法的原理

4．3 多维ESPRIT算法

4．4 基于复特征值的二维DOA估计

4．4．1 阵列结构及信号模型

4．4．2 基于复特征值的配对方法

4．4．3 仿真实验与分析

4．5 基于标记子空间的信号频率和二维波达方向的联合估计

4．5．1 阵列结构与信号模型

4．5．2 标记子空间配对技术

4．5．3 仿真结果与分析

4．6 本章小结

参考文献

5 极化敏感阵列信号的多维参数估计

5．1 引言

5．2 基于单个信号子空间的配对技术

5．2．1 阵列结构与数据模型

5．2．2 基于单个信号子空间的配对技术

5．2．3 计算机仿真与分析

5．3 基于时空极化导向矢量的阵列信号多维参数联合估计

5．3．1 信号模型

5．3．2 时空极化导向矢量的自动配对算法

5．3．3 仿真结果与分析

5．4 多维参数估计方法的讨论

5．5 本章小结

参考文献

6 阵列信号的多分辨参数估计

6．1 引言

6．2 极化敏感阵列的多分辨参数估计

6．2．1 空间多分辨ESPRIT的基本原理

6．2．2 频率的多分辨估计

6．2．3 极化敏感阵列的多分辨参数估计

6．2．4 仿真结果与分析

6．3 电磁矢量传感器的多分辨估计

6．3．1 单电磁矢量传感器

6．3．2 信号模型

6．3．3 二维DOA和极化参数的多分辨估计

6．3．4 计算机仿真

6．4 本章小结

参考文献

7 基于高阶累积量的多维参数估计

7．1 引言

7．2 空间高阶累积量及其在阵列信号处理中的特点

7．2．1 空间高阶累积量的定义及性质

7．2．2 空间四阶累积量的几何意义

7．3 阵列扩展的原理

7．4 基于高阶累积量的阵列信号多维参数联合估计

7．5 基于最小冗余线阵的共轭扩展的DOA算法

7．5．1 信号模型

7．5．2 共轭扩展的估计算法

7．5．3 最小冗余线阵的共轭扩展算法

7．6 计算机仿真与结果分析

7．7累积量域二维波达方向估计算法

7．7．1 DOA矩阵方法简介

7．7．2 二维波达方向估计新算法vDOA Matrix算法

7．7．3 仿真实验

7．8 本章小结

参考文献

8 循环累积量域DOA估计算法及智能天线中的应用

8．1引言

8．2无线多径信道与阵列信号模型

8．2．1 信道参数及其影响

8．2．2 无线多径信号的阵列模型

8．2．3 智能天线基本理论

8．3 循环累积量域DOA估计算法

8．3．1 阵列模型和基本假设

8．3．2 高阶循环累积量的定义及其性质

8．3．3 空间特征的循环累积量域估计算法

8．3．4 仿真实验与分析

8．3．5 几点说明

8．4 本章小结

参考文献

9 阵列信号参数估计在电子战中应用

9．1 引言

9．2 电子战与综合电子战的概念

9．2．1 电子战定义及作战对象

9．2．2 综合电子战概念

9．3 雷达对抗技术

9．3．1 雷达侦察的原理与作用

9．3．2 雷达侦察接收机功能及发展趋势

9．3．3 雷达侦察的关键技术

9．4 通信对抗技术

9．4．1 通信对抗的定义和基本任务

9．4．2 通信侦察的特点

9．4．3 通信侦察的关键技术

9．4．4 通信测向和定位技术的作用及发展趋势

9．5 阵列信号参数估计在电子战中的应用

9．5．1 电子侦察的作用及信号特点

9．5．2 阵列信号多参数估计在分选识别中的应用

9．5．3 阵列信号处理在无源测向定位中的应用

9．6 结束语

参考文献