基於稀疏表示理論的空間譜估計 劉魯濤 9787121463525 【台灣高等教育出版社】
圖書均為代購，正常情形下，訂後約兩周可抵台。
物品所在地：中國大陸
原出版社：電子工業
物品所在地：中國大陸
原出版社：電子工業
NT$541
商品編號:
供貨狀況:
尚有庫存
加入最愛
此商品 「 最高 」可以折抵紅利
0
點
(約等於 NT$0 )
商品介紹
| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202309*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：基於稀疏表示理論的空間譜估計 ISBN：9787121463525 出版社：電子工業 著編譯者：劉魯濤 叢書名：國防電子信息技術叢書 頁數：224 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1581400 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 空間譜估計技術在雷達、聲吶與通信等眾多領域有著廣泛的應用前景，幾十年來一直是一個活躍的研究方向。隨著稀疏表示和壓縮感知理論的發展，基於稀疏理論的空間譜技術研究已成為來波方向估計發展的前沿和熱點。其技術基礎和特點明顯有別於傳統的空間譜估計方法，能夠改善複雜電磁環境下來波方向估計應用中部分難以克服的問題。本書較為深入地論述了基於稀疏理論實現空間譜估計的關鍵技術、方法和性能，尤其是詳細介紹了許多典型演算法，並進行了深入討論與研究，給出了定量和定性的分析結果。 本書可以作為電子對抗相關領域工程技術人員的參考書，也可以作為電子信息工程、信息對抗等相關專業高年級本科生、研究生的專業課程教材及參考書。目錄 第1章 空間譜估計研究背景和發展1 1 陣列信號處理與空間譜估計 1 2 空間譜估計發展和現狀 1 3 基於稀疏表示的空間譜估計概述 1 3 1 基於Lp范數的稀疏DOA估計 1 3 2 基於協方差稀疏迭代的DOA估計 1 3 3 基於稀疏貝葉斯學習的DOA估計 l 3 4 基於原子范數的DOA估計 本章參考文獻 第2章 稀疏表示的基本理論 2 1 基本數學概念 2 1 1 范數與賦范線性空間 2 1 2 矢量的內積 2 1 3 信號分解和正交變換 2 1 4 框架 2 2 稀疏信號表示與分解 2 2 1 稀疏信號與可壓縮信號 2 2 2 稀疏表示與過完備字典 2 2 3 稀疏表示與壓縮感知 2 3 稀疏重構的條件 2 3 1 零空間條件 2 3 2 字典矩陣的約束等距性質 2 3 3 字典矩陣與相關性 2 3 4 多測量值的稀疏分解 2 4 稀疏重構演算法介紹 2 5 本章小結 本章參考文獻 第3章 空間譜估計相關基礎 3 1 陣列接收信號模型 3 1 1 窄帶信號陣列接收模型 3 11 2寬頻信號陣列接收模型 3 1 3 相干信號的接收模型 3 1 4 克拉美羅界 3 2 波達方向估計經典方法 3 2 1 波束搜索測向演算法 3 2 2 Capon測向演算法 3 2 3 MUSIC測向演算法 3 2 4 Root-MUSIC演算法 3 2 5 ESPRIT演算法 3 2 6 最大似然演算法 3 3 稀疏表示解決DOA估計問題的合理性 3 4 稀疏表示測向方法的特殊性 3 5 本章小結 本章參考文獻 第4章 基於貪婪技術的DOA估計 4 1 匹配追蹤演算法 4 2 正交匹配追蹤演算法 4 2 1 演算法原理 4 2 2 演算法收斂性 4 2 3 多快拍OMP演算法 4 3 其他貪婪演算法 4 3 1 正則化正交匹配追蹤演算法 4 3 2 子空間追蹤演算法 4 4 稀疏重構DOA估計與貪婪演算法性能分析 4 5 模擬與性能分析 4 6 本章小結 本章參考文獻 第5章 基於L1范數正則化的DOA估計 5 1 不適定逆問題求解與正則化 5 1 1 正則化技術 5 1 2 稀疏正則化 5 1 3 正則化直觀解釋 5 2 基於L1范數的DOA估計方法 5 2 1 單快拍信號重構 5 2 2 多快拍時間聯合重構方法 5 2 3 基於奇異值分解的多快拍信號重構方法 5 2 4 加權L1-SVD演算法原理 5 2 5 正則化參數選取 5 3 L1范數正則化最小化問題的求解 5 3 1 二次規劃求解 5 3 2 ADMM求解 5 4 基於協方差稀疏表示的DOA估計演算法 5 4 1 協方差稀疏表示模型 5 4 2 L1-SRACV演算法原理 5 41 3多解析度網格重構 5 5 模擬與性能分析 5 6 本章小結 附錄5 A ADMM計算過程及其縮放形式表示 本章參考文獻 第6章 基於Lp范數正則化的DOA估計 6 1 基於FOCUSS演算法的DOA估計 6 1 1 經典FOCUSS演算法原理 6 1 2 正則化FOCUSS演算法 6 1 3 正則化多快拍FOCUSS演算法 6 1 4 正則化多快拍FOCUSS演算法的收斂分析 6 2 平滑Lp范數DOA估計 6 2 1 平滑Lp范數估計演算法原理 6 2 2 改進平滑Lp范數演算法 6 2 3 模擬與性能分析 6 3 本章小結 附錄6 A 關於式（6 1 29）的推導 本章參考文獻 第7章 基於稀疏貝葉斯學習的DOA估計 7 1 貝葉斯估計與稀疏優化 7 1 1 貝葉斯理論 7 1 2 稀疏貝葉斯學習 7 2 基於RVM貝葉斯學習的DOA估計 7 2 1 單快拍稀疏貝葉斯DOA估計 7 2 2 多快拍稀疏貝葉斯DOA估計 7 2 3 模擬與性能分析 7 3 基於一階近似的離網稀疏貝葉斯學習演算法 7 3 1 一階近似離網DOA估計信號模型 7 3 2 離網情況下的貝葉斯推斷 7 3 3 離網模型貝葉斯推斷與演算法流程 7 3 4 模擬與性能分析 7 4 求根離網稀疏貝葉斯學習演算法 7 4 1 稀疏貝葉斯模型與演算法實現 7 4 2 模擬與性能分析 7 5 本章小結 附錄7 A 關於式（7 2 9）的推導 附錄7 B 關於式（7 2 12）的推導 附錄7 C 關於式（7 2 16）的推導 附錄7 D 關於式（7 3 18）的推導 本章參考文獻 第8章 基於協方差的稀疏迭代估計演算法 8 1 經典SPICE演算法 8 1 1 協方差擬合準則 8 1 2 SPICE循環迭代求解 8 1 3 基於單快拍的SPICE演算法 8 1 4 SPICE演算法與L1范數最小化演算法的聯繫 8 1 5 模擬與性能分析 8 2 加權SPICE演算法 8 2 1 基於梯度下降的加權SPICE演算法 8 2 2 IAA演算法 8 2 3 LIKES演算法 8 2 4 模擬與性能分析 8 3 廣義SPICE估計演算法 8 3 1 廣義SPICE估計演算法原理 8 3 2 模擬與性能分析 8 4 本章小結 本章參考文獻 第9章 基於原子范數的無網格稀疏DOA估計 9 1 原子范數理論基礎 9 1 1 原子范數 9 1 2 Toeplitz矩陣的范德蒙分解 9 1 3 原子范數最小化問題的求解 9 1 4 原子范數與原子?范數的關係 9 2 基於原子范數 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
