聲矢量探測原理及應(yīng)用

定　價：￥58.00

作　者：	程錦房，何希盈著
出版社：	兵器工業(yè)出版社
叢編項：	現(xiàn)代海軍兵器技術(shù)叢書
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787518100989	出版時間：	2015-03-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	191	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　聲矢量傳感器技術(shù)可以同時感知聲壓和振速，增加了接收信息的種類和數(shù)量，拓展了后置信號處理空間，具有良好低頻指向性和抑制各向同性噪聲的能力，為解決水聲工程中的許多問題提供了新的思路和方法，具有重要的軍事、民用價值和廣闊的應(yīng)用前景?！堵暿噶刻綔y原理及應(yīng)用》在歸納聲矢量傳感器信號模型的基礎(chǔ)上，重點對單矢量水聽器的目標(biāo)探測與DOA估計、聲矢量陣列信源數(shù)估計、聲矢量陣列DOA估計算法進行了介紹，對基于四元數(shù)和張量的聲矢量陣列信號處理進行了詳細(xì)分析，最后研究了基于張量的艦船聲矢量信號目標(biāo)檢測問題。《聲矢量探測原理及應(yīng)用》適合水聲工程、信號和信息處理、通信與信息系統(tǒng)等專業(yè)領(lǐng)域的教師、研究生、高年級本科生和工程技術(shù)人員參考使用。

作者簡介

暫缺《聲矢量探測原理及應(yīng)用》作者簡介

圖書目錄

第1章緒論
1．1 聲矢量傳感器發(fā)展及現(xiàn)狀
1．1．1 聲矢量傳感器的發(fā)展
1．1．2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1．2 聲矢量信號模型
1．2．1 長向量模型
1．2．2 四元數(shù)模型
1．2．3 張量模型
1．3 艦船輻射噪聲檢測
第2章單矢量水聽器目標(biāo)探測與DOA估計
2．1 單矢量水聽器波束形成
2．1．1 算法原理
2．1．2 噪聲抑制能力
2．2 基于矢量相干積累的線譜增強算法
2．2．1 信號模型
2．2．2 算法原理
2．2．3 實驗分析
2．3 基于波達方向矩陣的方位頻率聯(lián)合估計
2．3．1 算法原理
2．3．2 仿真分析
2．4 PARAFAC模型及DOA估計
2．4．1 PARAFAC模型的構(gòu)建
2．4．2 算法原理
2．4．3 仿真分析
第3章聲矢量陣列信源數(shù)估計
3．1 幾種經(jīng)典的信源數(shù)估計算法
3．1．1 AIC算法和MDL算法
3．1．2 蓋爾圓方法
3．2 聲矢量陣列核一致信源數(shù)估計算法
3．2．1 算法原理
3．2．2 仿真分析
3．3 聲矢量陣列指數(shù)擬合檢驗信源數(shù)估計算法
3．3．1 算法原理
3．3．2 仿真分析
3．4 聲矢量陣列特征子空間投影信源數(shù)估計算法
3．4．1 算法原理
3．4．2 仿真分析
第4章聲矢量陣列幾種DOA估計算法
4．1 基于JADE算法的盲DOA估計
4．1．1 JADE盲分離算法
4．1．2 仿真實驗
4．2 有限快拍下的小尺度矢量陣ESPRIT算法
4．2．1 信號模型
4．2．2 算法原理
4．2．3 仿真實驗
4．3 矩陣空域預(yù)濾波MUSIC算法
4．3．1 矩陣空域預(yù)濾波原理
4．3．2 矩陣空域預(yù)濾波MUSIC算法
4．3．3 仿真研究
第5章基于四元數(shù)的聲矢量陣列DOA估計
5．1 四元數(shù)基礎(chǔ)
5．1．1 定義
5．1．2 運算法則
5．2 聲矢量陣列兩種常規(guī)DOA估計算法
5．2．1 聲矢量陣列數(shù)據(jù)模型
5．2．2 常規(guī)MUSIC算法
5．2．3 常規(guī)MVDR算法
5．3 聲矢量陣四元數(shù)MUSIC算法
5．3．1 振速分量四元數(shù)MUSIC算法
5．3．2 聲壓振速聯(lián)合四元數(shù)MUSIC算法
5．3．3 算法分析
5．3．4 實驗仿真
5．4 聲矢量陣列雙四元數(shù)MUSIC算法
5．4．1 算法原理
5．4．2 算法分析
5．4．3 實驗分析
5．5 聲矢量陣列四元數(shù)MVDR算法及改進
5．5．1 算法原理
5．5．2 實驗分析
5．6 聲矢量陣列波束域雙四元數(shù)DOA估計
5．6．1 算法原理
5．6．2 實驗分析
第6章基于張量的聲矢量陣列波束形成
6．1 張量及PARAFAC基礎(chǔ)
6．1．1 張量的定義
6．1．2 PARAFAC模型
6．1．3 PARAFAC模型的可辨識性
6．1．4 PARAFAC模型參數(shù)求解方法
6．2 聲矢量陣列常規(guī)波束形成
6．3 基于張量的聲矢量陣列常規(guī)波束形成
6．3．1 算法原理
6．3．2 性能分析
6．3．3 仿真分析
6．4 基于張量的聲矢量陣列MVDR波束形成
6．4．1 算法原理
6．4．2 仿真分析
6．5 基于張量的聲矢量陣列聯(lián)合加權(quán)波束形成
6．5．1 算法原理
6．5．2 仿真分析
第7章基于張量的聲矢量陣列DOA估計
7．1 聲矢量陣列的PARAFAC模型
7．1．1 聲矢量陣的多平行子陣模型
7．1．2 聲矢量陣PARAFAC模型
7．2 基于TALS的聲矢量陣列方位頻率聯(lián)合估計
7．2．1 可辨識性分析
7．2．2 方位頻率聯(lián)合估計
7．2．3 仿真分析
7．3 基于高階奇異值分解的聲矢量陣列MUSIC算法
7．3．1 基于四階相關(guān)張量高階奇異值分解的信號子空間估計
7．3．2 MUSIC算法的改進
7．3．3 仿真實驗
7．4 聲矢量陣列張量域ESPRIT算法
7．4．1 算法原理
7．4．2 色噪聲背景下ESPRIT算法
7．4．3 算法的實數(shù)化過程
7．4．4 仿真分析
7．5 聲矢量陣列信號張量子空間擬合算法
7．5．1 算法原理
7．5．2 仿真分析
第8章基于張量的艦船聲矢量信號目標(biāo)檢測
8．1 基于張量的艦船聲矢量信號維納濾波算法
8．1．1 聲矢量陣列三階張量模型
8．1．2 算法原理
8．2 聲矢量陣列三階張量低秩近似濾波算法
8．2．1 算法原理
8．2．2 四階累積量切片的引入
8．2．3 性能分析
8．3 聲矢量陣列檢測器及性能分析
8．3．1 最大最小特征值比值檢測統(tǒng)計量
8．3．2 仿真分析
參考文獻
索引