【自适应信号处理】何振亚科学.pdf
中国科学院科学出版基金资助出版 自适应信号处理 何振亚著
前言 自适应信号处理是信息科学中信号与信息处理学科的一个重要的分支学科.自适应 滤波理论和技术是统计信号处理和非平稳随机信号处理的主要内容,它具有维纳滤波和 卡尔曼滤波的最佳滤波性能,但不需要先验知识的初始条件,它是通过自学习来适应外部 自然随机环境的,因而自适应滤波器可以用来检测确定性信号,也可以检测平稳的或非平 稳的随机过程.自适应信号处理研究的内容是以信号与信息自适应处理为主线,包括自适应滤波检 测理论和自适应技术应用两大部分.前者包含自适应LMS横向滤波器、自适应RLS横 向滤波器、自适应格型滤波器、自适应递归滤波器、自适应神经滤波器等内容,因此,自适 应滤波有从一维到多维、线性到非
均衡法,效果优于LMS自适应均衡器算法.这种盲均衡算法既可用于单通道均衡,又可 用于SIMO系统或MIMO系统盲均衡:在自适应阵列处理与波束形成方面(第九章),对于自适应阵列处理,我们探索了在雷 达、声纳等领域有着广泛应用的自适应波束形成的新方法,提出了裂相变换的新概念和相 应的自适应波束形成算法,实现了相关干扰的自适应抑制,克服了信号相消问题,这种算 法适用于非均匀阵列,而且具有好的坚韧性,此外,还给出一种新的自适应波束形成器结 构,解决了当输入信号相关矩阵特征值分散大时收敛速度慢和数值不稳定等问题,学系统,它能解决常规信息处理方法难以解决,甚至不可能解决的问题.