阵列信号处理-1

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阵列信号处理

阵列信号处理

1 阵列信号模型通常情况下,考虑M 元等距线阵,阵元间距为d ,且假设阵元均为各向同性阵元。

如图2.1所示,每个阵元后面接一路接收机,各阵元接收的信号进入自适应阵列处理器进行加权相加,得到阵列输出。

远场处有一个期望信号和P 个窄带干扰以平面波入射(波长为λ),期望信号到达角度为0θ,P 个干扰的角度分别为()1,2,,k k p θ= ,图2.1中Rc 代表各阵元接收机,()()()12,,,M x t x t x t 分别为M 个接收通道的输出信号,12,,,M w w w 分别为对各阵元通道接收信号的加权值。

()t w 阵列输出波前(等相位图2.1 自适应阵列空间位置关系示意图阵列接收的快拍数据可以表示为()()()t t t =+X AS n(2-1)式中,()t X 为1M ⨯阵列接收数据向量,()()()()12,,,TM t x t x t x t =⎡⎤⎣⎦X 。

[]T表示对矩阵进行转置,()t n 为1M ⨯的噪声向量,()()()()01,,,TP t s t s t s t =⎡⎤⎣⎦S 为信号复包络向量,()k s t 为第k 个信源复包络,()()()01,,,P θθθ=⎡⎤⎣⎦A a a a 为信号指向矩阵,其中,()()(1)1,,,,0,1,i iTj j N i i e e i P ββθ-⎡⎤===⎣⎦a a 为第i 个信号源的导向矢量,即2sin i i d πβθλ=(2-2)定义阵列的协方差矩阵为()()2H H x s n E t t σ⎡⎤==+⎣⎦R X X AR A I (2-3)式中,()()H s E t t ⎡⎤=⎣⎦R S S 为信号的协方差矩阵,I 为M 维单位矩阵,2n σ为阵元的噪声功率,本文中约定,[]T表示转置,[]*表示共轭,[]H表示共轭转置。

式(2-3)常由接收数据采样协方差矩阵ˆx R 代替,即()()11ˆNH xiii t t N==∑R x x(2-4)如图2.1所示的自适应阵列模型,阵列的M 个通道接收信号经加权处理后,最后的输出信号为()()()1MH i i i y t w x t t *===∑w x(2-5)阵列的方向图()p θ定义为()()H p θθ=w a(2-6)调整自适应阵列的权矢量w ,可以改变阵列的方向图,即改变各个方向上入射信号增益。

阵列信号处理

阵列信号处理

B
B
1 有 zB t 2
B

2
z e jt d z B t
因此
s r , t z B t e j0t e j0 s 0, t e j0
2
小结: 信号带宽足够小使得波到达 r 处时的复包络基本 不变。 T r 表示了波传播的空间信息(方向、位置), 它仅含于载波项中,而与信号复包络无关。




s exp[ j t r ]d
T


这里函数 s 是任意的,只要其Fourier变换存在即 可。该式表达了沿同一方向 传播的任意波形(信 号),其频率分量任意。
B. 波动方程球坐标系中的解
球坐标系 r , , ,但是,当波动方程的解具有球形 对称时,函数s r , , , t 并不依赖于 和 ,使解简化, 这时波动方程可简化为:
T

波动方程的任意解可以分解为无穷多个“单频” 解的迭加(传播方向和频率分量均任意)。
波动方程的单频解可以写成单变量的函数:
s r , t A exp[ j (t k r ) A exp[ j t r ]
T T


k ,其大小等于传播速度的倒数,其方向与 式中
时间频率 空间频率
b) 任意解:由四维Fourier变换表示: j t k r 1 s r, t s u , e d kd 4 2 j t k r s k , s t , r e d rdt 其中
T
a t 带宽越宽,信号起伏越快。窄带条件即要求a t cos 变化比 0t t 变化慢。

阵列信号处理 psf 点扩散函数 反卷积

阵列信号处理 psf 点扩散函数 反卷积

阵列信号处理(Array Signal Processing)1. 简介阵列信号处理是一种利用多个传感器或微phones接收到的信号进行处理的技术。

这些传感器通常以阵列的形式排列在一起,可以在空间上对信号进行采样。

阵列信号处理技术可以用于各种应用,包括无线通信、雷达、声音定位和语音增强等领域。

在阵列信号处理中,经常会使用到点扩散函数(Point Spread Function,PSF)和反卷积(Deconvolution)等概念。

本文将详细介绍这些特定函数的定义、用途和工作方式。

2. 点扩散函数(Point Spread Function,PSF)2.1 定义点扩散函数(PSF)是指在观察到一个点源时,系统输出的响应。

点源可以是一个理想的点光源、点声源或点热源等。

PSF描述了系统对于一个点源的感知能力,可以用于评估系统的分辨率和信号传输特性。

2.2 用途PSF在阵列信号处理中具有广泛的应用,主要用于以下几个方面:2.2.1 分辨率评估PSF可以用于评估系统的分辨率,即系统能够分辨并显示的最小特征尺寸。

通过分析PSF的形状和尺寸,可以确定系统的分辨率限制,进而优化系统设计和参数设置。

2.2.2 反卷积PSF还可以用于图像或信号的反卷积处理。

在实际应用中,由于传感器和系统的限制,观测到的信号往往受到模糊和失真的影响。

通过将观测到的信号与PSF进行卷积运算的逆过程,可以恢复出原始信号的更清晰的图像或声音。

2.2.3 信号重构PSF在阵列信号处理中也可以用于信号重构。

通过对多个传感器接收到的信号进行处理和分析,可以利用PSF将信号的不同成分分离出来,从而实现信号的重构和定位。

2.3 工作方式PSF的工作方式可以通过以下几个步骤来理解:2.3.1 系统建模首先,需要对阵列系统进行建模。

这包括确定阵列的几何结构、传感器的位置和响应特性等。

通过建模,可以得到系统的传递函数,即系统对于输入信号的响应。

2.3.2 点源输入接下来,将一个点源输入到系统中,观察系统的输出。

基于MATLAB阵列信号处理研究1

基于MATLAB阵列信号处理研究1

基于MATLAB阵列信号处理研究1基于MATLAB阵列信号处理研究1MATLAB是一种广泛应用于科学和工程领域的编程语言和开发环境。

它在信号处理领域有着广泛的应用,可以用于信号的生成、滤波、变换、分析和可视化等方面。

本文将基于MATLAB介绍阵列信号处理的研究内容,包括阵列信号模型、阵列信号参数估计、波束形成和空间谱估计等。

首先,阵列信号模型是研究阵列信号处理的基础。

阵列信号模型描述了信号在阵列中的传播和接收过程。

常见的阵列信号模型有基于阵列几何结构的波达模型和基于信号方向的自相关函数模型。

波达模型假设信号到达阵列的时间差和入射角与信号源之间的关系,自相关函数模型则描述了信号在阵列中的空间相关性。

其次,阵列信号参数估计是研究阵列信号处理的关键环节。

信号参数估计是指在阵列接收到信号之后,通过分析接收到的信号来估计信号的到达角度、入射波的相位和幅度等参数。

常用的信号参数估计方法有基于阵列输出的MUSIC算法、基于最小二乘法的MVDR算法和基于梯度的阵列信号处理算法等。

这些方法可以有效地提取出信号的参数信息并进行分析。

波束形成是阵列信号处理的一个重要任务。

波束形成是指通过对阵列接收到的信号进行加权和相干性处理,实现对特定方向信号的增强,从而抑制其他方向的干扰信号。

常用的波束形成方法有波束形成权向量设计、线性约束波束形成和非线性约束波束形成等。

这些方法可以实现对特定方向的信号进行增强,并提高抗干扰能力和信噪比。

最后,空间谱估计是一种用于估计信号频谱特性的方法。

空间谱估计可以通过阵列接收到的信号的二阶统计特性来计算信号的功率谱密度。

常用的空间谱估计方法有基于传统阵列信号处理方法的峰值检测算法、基于最大似然法的多传感器信号处理算法和基于SVD分解的阵列信号处理算法等。

这些方法可以提供信号的频谱信息,为信号处理和分析提供重要的依据。

总之,基于MATLAB的阵列信号处理研究涉及到阵列信号模型、信号参数估计、波束形成和空间谱估计等多个方面。

阵列信号处理(知识点)

阵列信号处理(知识点)

信号子空间:设N 元阵接收p 个信源,则其信号模型为:()()()()1piiii x t s t a N t θ==+∑在无噪声条件下,()()()()()12,,,P x t span a a a θθθ∈称()()()()12,,,P span a a a θθθ为信号子空间,是N 维线性空间中的P 维子空间,记为P N S 。

P N S 的正交补空间称为噪声子空间,记为N P N N -。

正交投影设子空间m S R ∈,如果线性变换P 满足,()1),,,2),,,0m mx R Px S x S Px x x R y S x Px y ∀∈∈∀∈=∀∈∀∈-=且则称线性变换P 为正交投影。

导向矢量、阵列流形设N 元阵接收p 个信源,则其信号模型为:()()()()1piiii x t s t a N t θ==+∑,其中矢量()i ia θ称为导向矢量,当改变空间角θ,使其在空间扫描,所形成的矩阵称为阵列流形,用符号A 表示,即(){|(0,2)}a A θθπ=∈波束形成波束形成(空域滤波)技术与时间滤波相类似,是对采样数据作加权求和,以增强特定方向信号的功率,即()()()()HHy t W X t s t W a θ==,通过加权系数W 实现对θ的选择。

最大似然已知一组服从某概率模型()f X θ的样本集12,,,N X X X ,其中θ为参数集合,使条件概率()12,,,N f X X X θ最大的参数θ估计称为最大似然估计。

不同几何形态的阵列的阵列流形矢量计算问题假设有P 个信源,N 元阵列,则先建立阵列的几何模型求第i 个信源的导向矢量()i i a θ 选择阵元中的一个作为第一阵元,其导向矢量()1[1]i a θ=然后根据阵列的几何模型求得其他各阵元与第一阵元之间的波程差n ∆,则确定其导向矢量()2jn i a eπλθ∆=最后形成N 元阵的阵列流形矢量()11221N j j N Pe A e πλπλθ-∆∆⨯⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦ 例如各向同性的NxM 元矩形阵,阵元间隔为半个波长,当信源与阵列共面时:首先建立阵列几何模型:对于第m 行、第n 列的阵元,其与第1行、第1列阵元之间的波程差为(1)sin()(1)cos()mn i i n d m d θθ∆=---故:()1122(sin()cos())22((1)sin()(1)cos())11N j j d j j d N M NM P NM Pe e A e e ππθθλλππθθλλθ-∆-∆---⨯⨯⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦而当信源与阵列不共面时: 首先将信源投影到阵列平面然后建立阵列模型对于第m 行、第n 列的阵元,其与第1行、第1列阵元之间的波程差为[(1)sin()(1)cos()]sin()mn i i i n d m d θθϕ∆=-+-故:()1122(sin()cos())cos()22((1)sin()(1)cos())cos()11N j j d j j d N M NM P NM Pe e A e e ππθθϕλλππθθϕλλθ-∆-∆---⨯⨯⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦线性约束最小方差准则(LCMV )的自适应波束形成算法: 对于信号模型:()()()0X t s t a J N θ=++, 波束形成输出:()()()()0()H H H yt W X t s t W a W J N θ==++LCMV 准则实际上是使()0HW a θ为一个固定值的条件下,求取使得()HWJ N +方差最小的W 作为最有权值,即:()0min .H X W HW R Ws t W a Fθ⎧⎪⎨⎪=⎩,其中F 为常数利用拉格朗日乘子法可解得:()10X opt W R a μθ-=当取1F =时,则()()11H X a R a μθθ-=,μ的取值不影响SNR 和方向图。

阵列信号处理 ARRAYppt课件

阵列信号处理 ARRAYppt课件

其中: SNRomni——接收机入口处的信噪比
CBlo(g 1SNR ) C——信道容量:bps B——接收机2 带宽:Hz
Omni
;.
25
波束成形天线示意图 天线阵的各个单元间距小于/2
发送波束成形
接收波束成形
;.
26
多天线系统的信道容量(2)
波束成形天线系统:将发射功率相等的分配到M个全向发射天线上,M个 全向收、发天线采用相位波束成形技术,则信道容量为:
;.
为什么要进行阵列信号处场的有用特征,获取信号源的属性等信息。 改善蜂窝和个人通信服务系统质量、覆盖范围和容量的强有力的工具。
研究兴趣:将接收天线阵列用于反向连接(客户到基站)
;.
;.
来看两个阵列在天线方面的应用
智能天线阵 分布多天线阵
智能天线阵 ;.
;.
29
多天线系统的信道容量比较
;.
30
传输环境对天线系统的影响
MIMO与波束成形天线的频谱效率 ([4,6],SNR=10dB,中断率 10% )
15
d
频谱效率 b/s/Hz
CBe a m sBlo2g(1M2SNORm)n i SN足 R 够B大 {2lo2g(M.SNORm}ni
;.
27
MIMO天线系统示意图
独立信道
天线阵
天线阵2
;.
28
多天线系统的信道容量(3)
如果发射功率分散到M个独立的信道中,并且各个信道具有相同的路径 损耗,则信道容量为:
CMIMOMlBo2g(1SNORm)ni S N足 R 够M 大{Blo2(gSNORm}n i
;.
平面波与阵列 天线应具有方向性——定向发射和接收 采用阵列天线——易于控制波束 阵列处理的对象——空间信号

现代数字信号处理课件:阵列信号处理

现代数字信号处理课件:阵列信号处理

阵列信号处理
2. 阵列信号协方差矩阵分解 阵列信号协方差矩阵R=E[XXH]可以写作
R
E[ x1 x1 ] E[x2 x1]
E[ x1 x2 ] E[x2 x2]
E[ x1 xM E[x2 xM
] ]
E[
xM
x1
]
E[xM x2]
E[
xM
xM
]
(7.1.11)
这是一个Hermitian方阵,则其特征分解为
di l c
1 c
( xi
sin
cosj
yi
cos
cosj
zi
sinj )
(7.1.4)
通常情况下,考虑空间有N个独立远场窄带信号入射到
M个阵元的阵列上,且有零均值高斯白噪声n(t),可以得到
阵列的输出为
x1(t) exp( j2πf011)
x2 (t
)
exp(
j2πf0
21 )
UHRU=Σ
(7.1.13)
将R=ARSAH+σ2I代入上式,可得
UH(ARSAH+σ2I)U=Σ 而酉矩阵U满足UHU=I,因此
(7.1.14)
UHARSAHU=Σ-σ2I
(7.1.15)
由上面的分析可知,Σ可分为两部分: 一是与信号对应
的大特征值,由ARSAH和RN提供;二是与噪声对应的小特征 值σ2,由RN提供。即
则各阵元第k次快拍的采样值的矩阵形式为
X(k)=AS(k)+N(k)
(7.1.7)
由于S(k)随k变化,且其初相通常为均匀分布,一阶统
计量(均值)为零,所以不能直接采用一阶统计量来提取方向
信息。而二阶统计量可以消除信号S(k)的随机初相,可以用

第四章 阵列信号处理

第四章 阵列信号处理
si (t ) = s (t − 1 riT α ) exp[ j (ωt − riT k )] c
通常信号的频带B比载波 ω 小很多,即s(t)变化 相对 ω 缓慢,则延时
1 c
r α <<
T
1 B
则可以认为 s (t − r α ) ≈ s (t ) 即信号包络 在各阵元上差异可忽略——窄带信号。
4.2 等距线阵与均匀圆阵
一、等距线阵 M个阵元等距排成一直线,阵元间距为d,到达波 的方向角定义为与阵列法线的夹角 θ ,称为波 达方向(DOA)。 在三维空间中还可以 θ θ 确定信源方位角 ψ
d
5
4
y
ψ
2
1
x
等距线阵(ULA)的方向向量
aULA (θ ) = [1, e = [1, e
−j 2π − j k d sin θ −j
,L, e

− j k ( M −1) d sin θ T
]
λ
d sin θ
,L, e
λ
( M −1) d sin θ
]T
若有多个信源(p个),波达方向分别为 θ i (i − 1, L, p) 方向矩阵为
A = [a(θ1 ), a(θ 2 ),L, a(θ p )] = 1 ⎡ ⎢ e − j 2λπ d sin θ1 =⎢ ⎢ L ⎢ − j 2λπ ( M −1) d sin θ1 ⎣e ⎤ π − j 2λ d sin θ p ⎥ L e ⎥ ⎥ L L π − j 2λ ( M −1) d sin θ p ⎥ L e ⎦ L 1
θ
d sin θ
Vandermonde矩阵
阵列结构不允许其方向向量和空间角之间模糊, 等距线阵阵元间距不能大于 λ ,则可以保证 2 方向矩阵中各个列向量线性独立。 二、等距线阵的阵列响应与方向图 在单个信源情况下,阵列输出为各阵元信号的加 权和(不考虑噪声),

阵列接收信号处理流程

阵列接收信号处理流程

阵列接收信号处理流程一、信号接收阵列接收信号处理的第一步是信号接收。

在阵列中,有多个接收器同时接收信号。

这些接收器可以是天线、传感器或其他接收设备。

每个接收器都可以独立地接收到信号,并将信号传输到后续的信号处理单元。

二、信号预处理接收到的信号可能会受到噪声、干扰或其他不完美因素的影响,因此需要进行信号预处理。

信号预处理的目的是提高信号的质量和准确性。

常见的信号预处理方法包括滤波、增益控制、噪声消除和时序校正等。

滤波是信号预处理的一种常用方法。

通过滤波可以去除信号中的噪声和干扰,提高信号的清晰度和可辨识度。

常见的滤波方法有低通滤波、高通滤波和带通滤波等。

增益控制是调整信号强度的方法。

通过增益控制可以使信号的强度达到最佳状态,避免信号过强或过弱的问题。

噪声消除是去除信号中噪声成分的方法。

噪声是信号中的不完美因素,可能会干扰信号的质量和准确性。

通过噪声消除可以提高信号的清晰度和准确性。

时序校正是调整信号的时序关系的方法。

在多个接收器同时接收信号时,由于信号传输路径的不同,信号到达各个接收器的时间可能存在微小的差异。

通过时序校正可以使信号的时序关系达到一致,提高信号的同步性和准确性。

三、信号合并经过信号预处理后,接收到的信号可以进行合并。

信号合并是将多个接收器接收到的信号进行综合和整合的过程。

通过信号合并可以提高信号的强度和准确性,增加信号的可靠性和鲁棒性。

常见的信号合并方法有加权平均法、最大比例合并法和最大比例合并法等。

加权平均法是将每个接收器接收到的信号按照一定的权重进行加权平均,得到综合的信号。

最大比例合并法是选择接收到信号强度最大的接收器的信号作为综合的信号。

最大比例合并法是根据接收到信号的强度比例进行综合,提高信号的强度和准确性。

四、信号解调和解码信号合并后,接下来需要进行信号的解调和解码。

信号解调是将调制信号转化为原始信号的过程。

常见的调制方式有频率调制、相位调制和振幅调制等。

通过信号解调可以恢复出原始信号的特征和信息。

阵列信号处理

阵列信号处理

阵列信号处理是信号处理的一个年青的分支,属于现代信号处理的重要研究内容之一,其应用范围很广,可用于雷达、声呐、通信、地震勘察、射电天文和医用成像等众多领域。

阵列信号处理是将一组传感器在空间的不同位置按一定规则布置形成的传感器阵列(尽管采用的传感器的类型可以不同,如天线、水听器、听地器、超声探头、X射线检测器,但是传感器的功能是相同的,它是连接信号处理器和感兴趣的空间纽带),用传感器阵列发射能量和(或)接收空间信号,获得信号源的观测数据并加以处理。

阵列信号处理的目的是从这些观测数据中提取信号的有用特征,获取信号源的属性等信息。

目前,阵列信号处理在雷达及移动通信等领域有着广泛而重要的应用。

在相控阵雷达体制中,自适应波束形成技术在抑制杂波干扰方面起着关键的作用。

在移动通信中,基于阵列信号处理的波达方向估计技术,使移动通信进入一个崭新的阶段。

本论文首先介绍阵列信号处理的基础知识。

在此基础上,着重讨论阵列波束形成技术,非理想线性阵列的雷达信号波达方向和多普勒频率估计,均匀圆形阵列的信号波达方向估计和复杂信号的波达方向及参数估计等四方面内容。

这些内容都是阵列信号处理领域的研究热点。

它们无论对阵列信号处理的理论发展还是实际应用,都有重要的意义。

目前,人们普遍关注在阵列响应矢量未知情况下,自适应波束形成问题,即盲自适应波束形成技术。

本文第一方面介绍了最基本的阵列波束形成方法,即最小均方误差波束形成器,线性约束最小方差波束形成器和基于特征空间的波束形成器(ESB)。

在此基础上,提出一个基于特征空间的盲自适应波束形成算法。

此算法首先根据高分辨波达方向估计方法,估计信号源的波达方向,然后以此方向形成约束导向矢量,进而计算出ESB波束形成算法的最优权矢量,最后,对期望目标形成笔状波束。

此算法能够有效地抑制信号的对消现象,并且能够应用于在波束中有多个期望信号的场合。

当阵列存在各种误差时,一般高分辨波达方向估计方法(如MUSIC)的估计性能严重下降。

阵列信号处理的基本知识分析

阵列信号处理的基本知识分析

diag{g ej1 ,, g e } jM
1
M
阵元之间的互藕 有关因素:阵元之间的间距大小,系统工作 频段,采用的传感器类型等。 设所有阵元之间的藕合系数矩阵为C,则考 虑到阵元间互藕的阵列输出信号模型为:
x(t) CAs(t) n(t)
阵元位置 阵元测向的关键信息是空间信号入射到各阵 元的相对延迟相位,而这一相位依赖于阵元 之间的空间位置,阵元位置误差直接导致延 迟相位估计误差,从而影响信号参数估计。
信号参数估计(DOA,频率,极化参数,距离, 时延等): 谱估计方法(子空间方法,波束形成 方法),参数化方法(最大似然,基于子空间逼 近方法)。
Ref[1] H.krim and M.Viberg, Two decdees of array processing research: the parametric approach, IEEE signal processing Magazine, Vol.13, Vol.4, 1996. Ref.[2] D.H.Johnson, D.E.Dudgeon, Array signal processing, Prentice-Hall,1993. Ref.[3] IEE Proc. 1991. Ref.[4] Vaccaro, R.J, The past, present, and the future of underwater acoustic signal processing, IEEE Signal Processing Magazine, Vol.15 , No.4 , 1998.
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阵列信号处理基础教程

阵列信号处理基础教程
阵列信号处理
授课教师:廖桂生
西安电子科技大学雷达信号处理实验室
课程目的
掌握空间传播波携带信号的获取与处理的基 本理论和方法,特别是空间多维信号算法,熟悉 参数估计和自适应波束形成的常用算法。
课程要求
期间:含上机实践 期末:论文、考试
西安电子科技大学雷达信号处理实验室
参考文献
1. Prabhakar S.naidu,Sensor Array Signal Processing 2. 王永良.空间谱估计理论与算法,清华大学出版社 3. Monzingo.R.and Miller T. Introduction to adaptive array.
西安电子科技大学雷达信号处理实验室
代入波动方程:k
2 x
s(r
,
t
)

若约束条件:
k
2 x

k
2 y
k
2 y
s(r,
t
)

kz2s(r
,
t
)

kz2

2
c2

2
c2
s(r,t)

kk
k
2 x

k
2 y
kz2

c
则:(*)式表示的信号是波动方程的解,称为“单色”
或“单频”解。
c
为传播速度,2
频率 f 之外无其它频率分量,那么该信号由其整个
持续期内的时间间隔为1/ 2 f 的信号采样值完全确
定,从而使模拟信号可以由无限个离散的点信号来 表示(拟合)。
空间采样:与时间采样类似,采样频率必须足够高才 不会引起空间模糊(即空间混叠),但由于受到实 际条件的限制,空间采样的点数不可能无限,这相 当于时域加窗,所以会出现旁瓣泄漏。

阵列信号处理概述研究背景及意义和波达方向估计技术

阵列信号处理概述研究背景及意义和波达方向估计技术

阵列信号处理概述研究背景及意义和波达方向估计技术1 概述阵列信号处理作为信号处理的一个重要分支,在通信、雷达、声呐、地震、勘探、射电天文等领域获得了广泛应用和迅速发展。

对所有探测系统和空间传输系统,空域信号的分析和处理是其基本任务。

将多个传感器按一定方式布置在空间不同位置上,形成传感器阵列。

并利用传感器阵列来接收空间信号,相当于对空间分布的场信号采样,得到信号源的空间离散观测数据。

阵列信号处理的目的是通过对阵列接收的信号进行处理,增强所需要的有用信号,抑制无用的干扰和噪声,并提取有用的信号特征以及信号所包含的信息。

与传统的单个定向传感器相比,传感器阵列具有灵活的波束控制、高的信号增益、极强的干扰抑制能力以及高的空间分辨能力等优点,这也是阵列信号处理理论近几十年来得以蓬勃发展的根本原因。

阵列信号处理的最重要应用包括:①信(号)源定位——确定阵列到信源的仰角和方位角,甚至距离(若信源位于近场);②信源分离——确定各个信源发射的信号波形。

各个信源从不同方向到达阵列,这一事实使得这些信号波形得以分离,即使他们在时域和频域是叠加的;③信道估计——确定信源与阵列之间的传输信道的参数(多径参数)。

阵列信号处理的主要问题[]1包括:波束形成技术——使阵列方向图的主瓣指向所需方向;零点形成技术——使天线的零点对准干扰方向;空间谱估计——对空间信号波达方向的分布进行超分辨估计。

空间谱估计技术是近年来发展起来的一门新兴的空域信号处理技术,其主要目标是研究提高在处理带宽内空间信号(包括独立、部分相关和相干)角度的估计精度、角度分辨率和提高运算速度的各种算法。

在所有利用空间谱估计技术来实现对到达方向(DOA)估计的方法中,以R. O. Schmidt 提出的MUSIC 算法最为经典且最有代表性。

Schmidt 在MUSIC 算法中提出了信号子空间的概念,即在维数大于信号个数的观测空间中进行子空间的划分,找出仅由噪声贡献生成的空间(噪声子空间)和由信号和噪声共同作用产生的空间,根据这两个子空间的基底以及阵列流型即可得到待测方向满足的方程,由其解得到来波方向的估计。

阵列信号处理-1

阵列信号处理-1
其中:
n = −∞
∑A

n
exp[ jnω 0 (t − α ⋅ x )]
(2.15) 由以上分析可以得到如下结论:传播的电 磁波 ,无论其信号是何种形式,均满足波 动方程。且任意方向传播的电磁波可同时 存在。
1 T An = ∫ s(u) exp(− jnω0u)du T 0
球面波波动方程: 球面波波动方程:
第一章
绪论
信号处理研究的内容
信号处理主要 研究方向
从复杂环境中 提取有用信号
由检测到的信号中 提取信息
信号处理的发展
起源于17世纪 50年代前期 分离元件 速度低 体积大 可靠性差
速度高 体积小 可靠性高
60年代后期 集成电路
信号处理的发展
信号处理前期
信号处理后期
时域信号处理 (一维)
图像处理
波束形成;
窗函数; 阵列的形成; 数字波束形成等;
阵列处理方法;
抗干扰; 超分辨;
空间目标参数的获取和估计; 两大类: 空间滤波; 空间谱估计;
阵列信号处理的主要目的: 1)增加信噪比 空间采样; 空间滤波; 2)利用阵列信号处理,对波源的个数、传播 方向、位置等参数进行估计。 3)对运动目标进行跟踪。
(2.1)
(2.2)
这里,J为电流密度: 2.3 进一步可推导出电磁波的波动方程表示式:
J = σE
∂ ∂ ∂ 1 ∂ E ( 2 + 2 + 2 )E = 2 2 ∂x ∂y ∂z c ∂t
2 2 2 2
2.4
假设波动方程的解为: 2.5 为计算方便,对这种形式的方程解作进一步的假 设,将解用指数形式表示:即 s ( x , y , z , t ) = A exp[ j (ω t − k x x − k y y − k z z )] 2.6 将其带入波动方程 (2.4)中,可以得到:

阵列信号处理1-2

阵列信号处理1-2
)] = ξ[W (t )] = d (t) 2rXd (t)W (t )
2 2 T
+ W (t ) RXX (t )W (t )
T
(2.2.3 )
将上式对变量 W(t)求导数并使之等于零
ξ[W (t )] = 2rXd (t ) + 2RXX (t )W (t ) Wopt = RXX rXd
多径信号:有用信号经过多次反(散)射进入接收机的信号. 2,信号模型:
① 随机信号 例如:舰船发动机的噪声,推进器的噪声,未知的通信 信号,传感器热噪声,环境噪声,干扰信号,本质上都是随 机的.这些噪声都典型地来自大量独立微弱源的合成效应, 故应用统计学中心极限定理,可取合成噪声信号的数学模型 为高斯(Gauss)随机过程(通常是平稳高斯随机过程). 高斯信号的统计学性质特别有利于分析计算,因为高斯随机 过程的一阶矩和二阶矩给出了这种随机信号的全部信息特征. 来源:大量独立微弱源的合成效应.(未知的通信信号传感 器热噪声,环境噪声,干扰……等) 模型:Gauss平稳随机过程 参数:均值,方差
(2.1.1) (2.1.2) (2.1.3)
T 方向图形成网络: W = [ w1 , w 2 , L , w N ]
(形成最优权 和系统输出) 自适应处理器:
y (t ) = W T X = X T W
( 例如MVDR:Minimum Variance Distortionless Response) 求解约束性问题: min s.t
4,有利于多目标远距离的检测和跟踪 (Multiple targets detection and traction) 阵元数越多,天线孔径越大,波束及空间谱分辨率越高. 同时自由度增大.增加形成的主波束数量,实现对多目标的跟 踪.另一方面,也可以增加抑制干扰的数量. 三,自适应阵列信号处理的发展历史 自适应波束形成技术的研究主要在六十年代到七十年代, 到七十年代末已经基本成熟. 空间谱估计:主要是超/高分辨空间谱估计技术,从七 十年代到八十年代末期. 八十年代到九十年代,主要研究如何在实际系统中应用

阵列信号处理 ARRAY

阵列信号处理 ARRAY

智能天线技术
波束成形
– 天线单元之间的间距小于半个波长 – 发射机和接收机必须预知方向 – 在蜂窝系统中通过形成的,窄波束减少干扰
从而增加复用系数,增加系统容量 – 通过天线增益,降低发射功率 – 通过空间滤波抑制可分离的空间干扰,抑制
时延扩展、减少瑞利衰落,对于衰落没有分 集增益。
阵列流形(1)
空间复用
利用空间散射信道,在各个收发天线对之间 形成多路独立的传输信道。
传输相同数据可以提高传输可靠性
传输不同的数据可以提高传输容量
Transmit
Receive
M elements
N elements
文章结构与框架
引言 MIMO—OFDM系统模型 自适应半盲波束形成算法
分布多天线阵
阵列信号处理的系统分类
有源系统 –具有发射传感器阵的系统
无源系统 –不具有发射传感器阵的系统
阵列信号处理主要研究什么
超分辨
在传感器阵列的物理孔径一定的条件下,通 过信号处理,获得比常规的波束形成器处理方
法高得多的空间分辨率。 自适应
如何能在复杂的干扰背景下最优地检测信号。
5、结论(2)
此外,这种算法充分利用了OFDM的导 频特性,波束形成器能自适应调整权矢 量,其更新方式与TDMA和CDMA相似, 所以本算法可直接用于有天线阵列基于 OFDM的第三代和以后的无线通信系统, 在多天线通信系统的矩阵信道估计和提 高天线增益方面有广泛的应用前景.
盲波束形成
早期的盲波束形成技术依赖方向估计 方向估计分为参数化方法和非参数化方
法两大类 非参数化方法是基于谱的方法
——以空间角为自变量分析到达波的空 间分布(空间谱)

宽带阵列信号处理共118页

宽带阵列信号处理共118页
MUSIC----多重信号分类法
Music方法步骤: 由阵列数据 估计相关矩阵 对 作特征分解。 用 个大特征值对应的特征矢量构成 或用 个小特征值对应的特征矢量构成 用搜索矢量 向 作投影 计算谱峰: 谱峰与信号强度无关,只反映 与 的正交性。
1
2
3
4
5
6
ISM 算法步骤
ISM算法
仿真条件: 天线阵元数:8 信号中心频率:100MHz 带宽:40MHz 采样率:240MHz 观测时间:0.06827ms 离散频率数:44 信号方向: , SNR:5dB 频域快拍数:64
ISM 算法仿真
ISM算法
ISM算法仿真图
宽带阵列信号的空间谱估计来自MUSIC 与 ESPRIT 比较
MUSIC算法
利用信号和噪声 子空间的正交特性 分辨力高 估计精度高 总体性能优于ESPRIT算法
利用信号子空间的旋转不变特性 计算量小 不需要进行谱峰搜索 实时性好
ESPRIT算法
宽带超分辨估计算法
宽带阵列信号的空间谱估计
应用
涉及雷达、声纳、通信、地震勘探、射电天文以及医学诊断等多种国民经济和军事领域。
研究背景及意义
宽带信号
普遍存在
语音信号 地震信号 声纳信号
形式多样
跳频信号 扩频信号 线性调频 信号
优点
分辨率高 抗干扰能 力强 与背景噪 声相关性弱
军事应用
超宽带 高距离分辨率雷达
宽带阵列信号处理更加受到人们的关注,成为阵列信号处理的主要发展方向。
时,可以使聚焦误差最小。理想聚焦性能不可能达到。
改写上式
表示矩阵的奇异值。
考虑非理想情况,聚焦误差最小的准则
用搜索的方法可以很容易获得最优参考频率。

阵列信号处理答案

阵列信号处理答案

1.(1)关于接收天线阵列的假设。

接收阵列由位于空间已知坐标处的无源阵元按一定的形式排列而成。

假设阵元的接收特性仅与其位置有关而与其尺寸无关(认为其是一个点),并且阵元都是全向阵元,增益均相等,相互之间的互耦忽略不计。

阵元接收信号时将产生噪声,假设其为加性高斯白噪声,各阵元上的噪声相互统计独立,且噪声与信号是统计独立的。

(2)关于空间源信号的假设。

假设空间信号的传播介质是均匀且各向同性的,这时空间信号在介质中按直线传播,同时又假设阵列处在空间信号辐射的远场中,所以空间源信号到达阵列时可以看做是一束平行的平面波,空间源信号到达阵列各阵元在时间上的不同延时,可由阵列的几何结构和空间波的来向所决定。

空间波的来向在三维空间中常用仰角和方位角来表征。

其次,在建立阵列信号模型时,还常常要区分空间源信号是窄带信号还是宽带信号。

所谓窄带信号是指相对于信号(复信号)的载频而言,信号包络的带宽很窄(包络是慢变的),因此在同一时刻,该类信号对阵列各阵元的不同影响仅在于因其到达各阵元的波程不同而导致的相位差异。

2.自适应波束形成亦称空域滤波,是阵列处理的一个主要方面,逐步成为阵列信号处理的标志之一,其实质是通过对各阵元加权进行空域滤波,来达到增强期望信号、抑制干扰的目的;而且可以根据信号环境的变化自适应嘚改变各阵元的加权因子。

虽然阵列天线的方向图是全方向的,但阵列的输出经过加权求和后,可以被调整到阵列接收的方向增益聚集在一个方向,相当于形成了一个波束,这就是波束形成的物理意义所在。

波束形成技术的基本思想是:通过将各阵元输出进行加权求和,将天线阵列波束导向到一个方向上,对期望信号得到最大输出功率的导向位置即给出波达方向估计。

3. ULA :()1exp(2sin )exp(2(1)sin )Tk k k d dj j M θπθπθλλ⎡⎤=---⎢⎥⎣⎦αL 阵:(,)[(,),(,)]T x y a a a θφθφθφ=,其中2sin cos 2(1)sin cos (,)[1,...],,T j d j M x a e e πθφπθφθφ---=2s i n s i n 22s i ns i n 2(1...(,)[,,,]j d jd jM T y a ee e πθφπθφπθφθφ----=面阵: 12()()()M D D D ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦x y x y x y A A A A A A A ,其中112211222cos sin /2cos sin /2cos sin /2(1)cos sin /2(1)cos sin /2(1)cos sin /111K K K K j d j d j d x j d M j d M j d M e e e e e e πθφλπθφλπθφλπθφλπθφλπθφλ---------⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦A112211222sin sin /2sin sin /2sin sin /2(1)sin sin /2(1)sin sin /2(1)sin sin /111K K K K j d j d j d y j d M j d M j d M e ee ee e πθφλπθφλπθφλπθφλπθφλπθφλ---------⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦A4. 输公式烦死了,详见张老师写的书《阵列信号处理的理论和应用》38页和45页(应该是,挑一个写,这玩意我也不懂)5. MUSIC: 利用信号子空间和噪声子空间的正交性,通过谱峰搜索得到DOA 估计,适用任意阵列结构。

阵列信号处理基础教程

阵列信号处理基础教程

阵列信号处理基础教程阵列信号处理是一项重要的数字信号处理技术,用于从多个传感器接收到的信号中提取有用的信息。

阵列信号处理可以用于各种应用,例如无线通信、声学信号处理和雷达系统等。

本文将介绍阵列信号处理的基本概念、技术和应用。

阵列信号处理的主要目标是通过对多个传感器接收到的信号进行处理,从中提取有用的信息。

其中一个常见的任务是估计信号的到达方向。

通过测量信号在不同传感器间的相位差,可以估计信号的波前到达角度。

这种估计可以用于声源定位、雷达目标跟踪等应用中。

在阵列信号处理中,有几种常用的方法用于估计信号的到达方向。

其中一种方法是波束形成技术。

波束形成是一种利用传感器阵列的相干性增强信号的方法,从而提高信号的功率和信噪比。

波束形成通过对传感器接收到的信号进行加权和相干处理,使得来自特定方向的信号在输出中得到增强,而来自其他方向的信号被压制。

另一种常用的方法是空间谱估计技术。

空间谱估计是一种通过对传感器接收到的信号进行功率谱估计从而估计信号的到达方向的方法。

空间谱估计技术包括传统方法如基于协方差矩阵或自相关矩阵的方法,以及现代方法如基于模型的方法或压缩感知方法。

除了信号波前到达角度的估计,阵列信号处理还可以用于其他任务,例如信号分离、自适应滤波和声源增强等。

在信号分离中,阵列信号处理可以通过对传感器接收到的混合信号进行处理,将其分解为原始信号的组合。

自适应滤波是一种利用传感器阵列的几何结构和信号统计性质设计滤波器的方法。

声源增强是一种通过改善信号的信噪比来提高信号质量的方法,从而增强人们对声音的感知。

阵列信号处理在无线通信、声学信号处理和雷达系统等领域都有广泛的应用。

在无线通信中,阵列信号处理可以用于无线通信信道的估计和均衡,以提高通信性能。

在声学信号处理中,阵列信号处理可以用于语音信号的增强和麦克风阵列的防噪声设计。

在雷达系统中,阵列信号处理可以用于目标检测、目标跟踪和成像等任务。

综上所述,阵列信号处理是一项重要的数字信号处理技术,用于从多个传感器接收到的信号中提取有用的信息。

阵列信号处理读研

阵列信号处理读研

阵列信号处理读研1. 引言阵列信号处理是一门涉及多个传感器或接收器的信号处理技术,通过对多个接收到的信号进行分析和处理,从而提取出有用的信息。

这门技术在无线通信、雷达、声音识别等领域具有广泛的应用。

由于其重要性和前景广阔,越来越多的人选择阵列信号处理作为读研方向。

本文将介绍阵列信号处理读研的相关内容,包括该领域的基本概念、研究方向、发展趋势以及对个人职业发展的影响等。

2. 基本概念2.1 阵列信号处理阵列信号处理是指利用多个传感器或接收器对同一目标进行接收和分析,并通过合理地组合和加权这些接收到的信号,提取出有用的信息。

阵列信号处理可以用于定位目标、抑制干扰、增强接收信号等。

2.2 阵列阵列是指由多个传感器或接收器组成的系统。

这些传感器或接收器之间按照一定规律排列,并通过相互之间的协作,实现对信号的接收和处理。

常见的阵列包括线性阵列、均匀圆阵、非均匀圆阵等。

2.3 目标定位目标定位是指通过对接收到的信号进行分析和处理,确定目标在空间中的位置信息。

在阵列信号处理中,通过对不同传感器或接收器接收到的信号进行比较和计算,可以得到目标相对于阵列的位置。

3. 研究方向3.1 阵列设计与优化阵列设计与优化是指研究如何选择合适的传感器或接收器,并确定它们之间的布局和参数,以达到最佳的性能。

这个研究方向涉及到信号处理、优化算法等多个领域。

3.2 目标定位算法目标定位算法是指通过对接收到的信号进行分析和计算,确定目标在空间中的位置信息。

这个研究方向涉及到信号处理、数学建模、机器学习等多个领域。

3.3 阵列干扰抑制在实际应用中,常常会存在多个目标同时存在或者干扰源影响下的情况。

阵列干扰抑制是指通过对接收到的信号进行分析和处理,抑制干扰信号,提取出目标信号。

这个研究方向涉及到信号处理、滤波器设计等多个领域。

4. 发展趋势4.1 多传感器融合随着技术的进步,越来越多的传感器被应用于阵列信号处理中。

多传感器融合是指将不同类型的传感器进行组合和集成,以实现更高效、更准确的信号处理。

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相关的重要学术会议
• IEEE Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop –SAM • IEEE Workshop On Statistical Signal Processing –SSP (Formerly IEEE Workshop On Statistical Signal And Array Processing –SSAP) • IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing –ICASSP • Workshop on Adaptive Sensor Array Processing –ASAP (Lincoln Laboratory –MIT) • MTS/IEEE Oceans Conference
M −1 m =0
∑n
m
(t )
1.2 阵列处理提取信号特征 1)信号的传播方向 2)速度 3)距离 4)频谱
小结: 1 阵列信号处理的发展; 2 两个几个基本概念; 3 简单介绍了阵列信号处理的研究内容和应 用领域;
第二章 信号的空间和时间特性 1)波动方程 2)波的色散与衰减 3)信号的时、空付氏变换 第三章 阵列 1)有限连续孔径阵列 2)空间采样 3)离散阵列
多普勒对传播特性的影响 当感应器沿电波传播的方向运动,其频率变 为:
vs ω ' = ω (1 − ) c
当感应器的运动方向与电波传播的方向相反 时,其频率变为
ω' =
ω
1 − vs / c
通过波动方程,得到如下结论: 传播信号是时间和空间的函数; 传播速度是传播媒质的函数; 利用波动方程可得到传播函数、速度。 应用波动方程的注意事项: 介质是无耗的 介质是单色的,即传播速度是定值 结论: 利用空时采样可得到信号的特性;
其中:
n = −∞
∑A

n
exp[ jnω 0 (t − α ⋅ x )]
(2.15) 由以上分析可以得到如下结论:传播的电 磁波 ,无论其信号是何种形式,均满足波 动方程。且任意方向传播的电磁波可同时 存在。
1 T An = ∫ s(u) exp(− jnω0u)du T 0
球面波波动方程: 球面波波动方程:
阵列信号处理的应用领域 雷达;目标参数、抗干扰。 通讯;抗干扰、定向通讯等 导航;目标方位等 侦查;干扰、雷达、通讯等设备方位 医疗诊断;提高分辨率、增加信噪比等 声纳;目标定位等 射电天文学;提高分辨率、抗干扰等 地震:震源方位、增加信噪比等
基本概念: • 感应器(Sensor) 转换通常为线性: • 阵列 (Array)
s ( t ) = Kf ( t )
1.1 阵列处理提高信噪比 由感应器感应的外部有用信号,往往伴随 着干扰和噪声,对于一个由M个感应器组成 的阵列,每个单元的输出可以表示为。
ym (t) = s(t) + nm (t)
将各感应器所感应的信号简单叠加,得 到:
1 z (t ) = M
M −1
1 ∑ ym (t ) = s(t ) + M m=0
第一章
绪论
信号处理研究的内容
信号处理主要 研究方向
从复杂环境中 提取有用信号
由检测到的信号中 提取信息
信号处理的发展
起源于17世纪 50年代前期 分离元件 速度低 体积大 可靠性差
速度高 体积小 可靠性高
60年代后期 集成电路
信号处理的发展
信号处理前期
信号处理后期
时域信号处理 (一维)
图像处理
2.3波的色散和衰减 波的色散是指电磁波在传播过程其传播特 性随频率变化; 衰减是指电磁波在传播过程中随着传播距 离的增加,能量不断的减小。 其特点如信号在RCL电路中传播。 2.3.1 电磁波的色散 电磁波的色散是由于不同频率的电磁波, 在介质中的传播速度不同产生的。
通过波动方程:
∂H ∇ × E = −µ ∂t
∆ x ∆ t = c
(2.12)
这里的c即为电磁波的传播速度。
电磁波的波长: 波长定义为一个周期T=1/f=2π/ω内(f为频率) 电磁波传播的距离。假设电磁波的传播速度 为c,则在一个周期内,电磁波的传播距离为:
λ = T ⋅ c = 2π / k = c / f
(2.13)
波数(Wavenumber)(空间频率): 空间频率为在空间电磁波的相位分布特性。
s ( x , y , z , t ) = f ( x ) g ( y )h ( z ) p (t )
(k + k + k )s( x, y, z, t ) =
2 x 2 y 2 z
ω
c
=
2
2
s( x, y, z, t ) 2.7
ω
z
由该式可以看出,只要 k x ,k y ,k 满足下式
k
2 x
+ k
2 2
应用球面波方程一般都是球对称的,简化为:
1 ∂ 1 ∂ s 2 ∂s (r )= 2 2 2 ∂r r ∂r c ∂t
2
经过变化,可得:
∂ rs 1 ∂ rs = 2 2 ∂r c ∂t 2 该方程的一个解为:
2 2
A s = exp[ j (ωt − kr ) r
同样有如下关系:
k =ω/c
第二章
信号的空间和时间特性
由辐射源辐射的电磁波沿一定的方向传播, 这些波均带有一定的信息,它们是位置和 时间的函数。 2.1 坐标系 1)直角坐标系 2)球坐标系
z θ r y φ x
2.2 波传播方程 电磁波特性满足Maxwell 方程,其微分形式表示 为:
∂H ∇ × E = −µ ∂t
∂E ∇× H = ε +J ∂t
2 2 2 c 2
为其解,可以得到的k 与ω的关系为:
ω = c
2
k
+
ω
c
2 c 2
相速
对色散媒质常用相速描述:即等位面或平面波的传 播速度。
ω (t 0 + ∆ t ) − k ⋅ ( x + ∆ x ) = C
得到:
vp =
ω
k
2
v
p
=
2 c
ω k
k
2
k
2
1 = (ω 2 c
v
p
− ω
)
c 2ω k = ω 2 − ω
参考资料
L. C. Godara, Smart Attennas, CRC Press, 2004 P. S. Naidu, Sensor Array Signal Processing, CRC Press, 2001 张贤达,保铮. 通信信号处理, 国防工业出版 社,2000 王永良,陈辉,彭应宁,万群. 空间谱估计理论 与算法, 清华大学出版社, 2004
相关的重要学术刊物
• IEEE Transactions on Signal Processing • IEEE Transactions on Antennas and Propagation (AP) • IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems (AES) • 电子学报 • 声学学报
(2.14) 波动方程是线形方程,即如果两个方程的解 分别为: S1 ( x , t ) 和 S 2 ( x , t ) ,则其线性 组合:
aS1 ( x , t ) + bS 2 ( x , t )
仍然是该方程的解。
由付氏变换理论可知,任意的周期函数均可 以用一组正弦函数的组合来表示:
s( x , t ) =
(2.1)
(2.2)
这里,J为电流密度: 2.3 进一步可推导出电磁波的波动方程表示式:
J = σE
∂ ∂ ∂ 1 ∂ E ( 2 + 2 + 2 )E = 2 2 ∂x ∂y ∂z c ∂t
2 2 2 2
2.4
假设波动方程的解为: 2.5 为计算方便,对这种形式的方程解作进一步的假 设,将解用指数形式表示:即 s ( x , y , z , t ) = A exp[ j (ω t − k x x − k y y − k z z )Байду номын сангаас 2.6 将其带入波动方程 (2.4)中,可以得到:
特点: 与时间频率相对应,反映相位在空间的变化; 其值为:
k = 2π / λ
是矢量函数,与方向有关; 与波长成反比; 是传播媒质的函数; 也称为相位常数;
慢矢量: 慢矢量: 定义 α = k / ω 示为:
,则波动方程的解可以表
s( x, t ) = A exp[ jω(t − α ⋅ x )]
2 c
• 假设信号为:
s( x, t ) = exp[ j(ω1t − ϕ0 − k ⋅ x)] + exp[ jω2t − k ⋅ x]
当该信号在无色散媒质中传播时,两个信号 的传播速度相同,电磁波经过∆t时间,两个 信号传播的距离相同,均为x0,这时信号可 以表示为;
s( x0 , t ) = exp[ jω1 (t − ∆t ) − ϕ0 − jk ⋅ x0 ] + exp[ jω2 (t − ∆t ) − jk ⋅ x0 ] = s( x0 , t − ∆t )
阵列信号处理
哈工大(威海)
2010年3月
教 材
• 主要教材 H.L. Van Trees, Optimum Array Processing, John Wiley & Sons, 2002 D.H. Johnson and D.E. Dudgeon, Array Signal Processing: Concepts and Techniques, Prentice-Hall, 1993
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