空間自適應(yīng)信號處理

第1章　自適應(yīng)信號處理基礎(chǔ)
　1.1　信號與噪聲環(huán)境
1.1.1　信號模型
1.1.2　自適應(yīng)天線陣的信號描述
1.2　隨機(jī)信號與隨機(jī)過程
1.2.1 隨機(jī)過程的概率分布函數(shù)
1.2.2　隨機(jī)過程的統(tǒng)計(jì)特征
1.2.3　平穩(wěn)隨機(jī)過程
1.2.4　高斯隨機(jī)過程
1.2.5　隨機(jī)信號的相關(guān)矩陣
1.3　復(fù)信號
1.3.1　解析信號
1.3.2　復(fù)向量的修正定義
1.3.3　復(fù)信號的相關(guān)矩陣
1.4 自適應(yīng)天線陣的最優(yōu)化處理
1.4.1　均方誤差（MSE）性能量度
1.4.2　信噪比（SNR）性能量度
1.4.3　似然（LH）性能量度
1.4.4　噪聲方差（NV）性能量度
1.4.5　最優(yōu)解的因式分解
參考文獻(xiàn)
第2章 自適應(yīng)天線陣列
　2.1　基本工作原理
　2.1.1　系統(tǒng)的組成
　2.1.2　自適應(yīng)陣列處埋的基本問題
　2.2 自適應(yīng)陣的陣元配置理論
2.2.1　二元陣
2.2.2　直線陣
　2.3 自適應(yīng)陣的陣列特性
　2.3.1　調(diào)節(jié)陣響應(yīng)加強(qiáng)信號接收
　2.3.2　各種陣效應(yīng)對零陷的限制
　2.4　窄帶信號處理與寬帶信號處理方法
　 2.4.1　窄帶信號處理方法
　 2.4.2　寬帶信號處理方法
　 2.4.3　多通道寬帶信號處理方法
　2.5　基于梯度的算法
　 2.5.1　最陡下降法
　　2.5.2　最小均方（LMS）算法
　 2.5.3　加速梯度算法
　 2.5.4　微分最陡下降算法（DSD）
參考文獻(xiàn)
第3章　卡爾曼濾波方法與應(yīng)用
3.1　卡爾曼濾波基礎(chǔ)
3.2　加權(quán)系數(shù)靜態(tài)控制算法
3.2.1　靜態(tài)加權(quán)系數(shù)卡爾曼濾波的算法
3.2.2　收斂于最佳加權(quán)系數(shù)的收斂條件
3.2.3　仿真結(jié)果
……
第4章　小波變換理論及應(yīng)用　
第5章　高階量方法及其應(yīng)用
第6章　陣列信號處理的新發(fā)展