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1、期末考核大作业一、 根本目录本人研究方向为宽带阵列信号处理学术著作 空间谱估计理论与算法 最优阵列处理 Array Signals Processing Convex Optimization Probability Theory Statistical Decision Theory学术期刊 IEEE Trans. on SIGNAL PROCESSING INFORMATION THEORYAntennas and Propagation学术会议 IEEE ISCAS CAS-I IMTC MWSCAS ISCAS 中国雷达年会学术机构 IEEE ,IET ,对学术著作了解较多，但存在没有
2、系统性。以后必须继续扩大自己知识面，形成系统性认识。争取多参加高水平国际会议，聆听大师的教诲。二、 命题作文09-10学年1学期小结2021年9月，我很荣幸地得到在中国科大攻读博士学位的时机。科大良好的校风，浓厚的学术气氛，使我受益匪浅，小半年间我在学习方法和科研上都有新的收获，下面汇报一下我这学期的主要情况。安排如下：1. 根本情况介绍2. 理论知识学习情况3. 文献调研4. 科研5. 体会与思考6. 参考文献1.根本情况简介 44-45 在近半年的时间里，我认真学习、刻苦钻研，力争使自己在学习方法和科研方面有所提高。我以前是一名高校教师，面对新的环境，我有一定的心理准备。在思想认识上已作好
3、了三个转变：即角色定位的转变，不管来自于什么单位，原来是什么职务，现在是学生，应该比学习、比科研、比进取精神；生活方式的转变，过去是家庭生活，现在是集体生活，要宽容理解、逐步适应从舒适生活转为艰苦生活；工作方式的转变，现在的主业是听课、读书、跟导师研讨课题。自己要以学为主，通过学习思考创新，中国科大是创造精神财富的殿堂，我来学习的目标一定要到达，一定能够到达。开学报到几天，我对科大的认识更深入了。中科大是中国科学院所属的一所以前沿科学和高新技术为主、兼有特色管理和人文学科的综合性全国重点大学。从1958年9月建校至今，本着“红专并进，理实交融的精神，学校已开展成为国家高质量人才培养和高水平科学
4、研究的重要基地。学校是国家首批实施“985工程和“211工程的大学之一，也是唯一参与国家知识创新工程的大学。中科大注重品牌战略，连续多年本科生不扩招，中科大是全国高校中培养的本科生中选院士比例最高的学校。中科大是研究型大学，在校博士生2400多人，硕士生5800多人，拥有丰富的图书、教学和科研资源以及国内一流水平的校园计算机网络。学校目前有11个学院、25个系，以及研究生院和几个独立学院及外地研究机构。有数学、物理学、力学、天文学、生物科学、化学共6个国家理科根底科学研究和教学人才培养基地和1个国家生命科学与技术人才培养基地，8个一级学科国家重点学科，4个二级学科国家重点学科，2个国家重点培育
5、学科，1个安徽省A类重点学科，19个安徽省B类重点学科。建有33个国家和院省部级重点科研机构。 现有专任教师1163人，科研机构人员360人。有两院院士28人，第三世界科学院院士6人，博士生导师332人，教授440人，还聘请了一批世界知名科学家为名誉教授、名誉博士和客座教授。 我就读于6系的信号统计处理研究室，导师叶中付。 信号统计处理研究室由中科大和西安电子工程研究所于1993年初联合创立，前身是信号检测实验室，中科院院士、工程院院士王越教授任研究室首届主任，沈凤麟教授、谈江高工任副主任。研究室长期承当统计与阵列信号处理、高阶谱分析、图像处理与信息融合等方面的教学、科研和人才培养工作。在国内
6、业界很有名气，目前研究室主任是叶中付教授。 叶老师是安徽桐城人。1995年在中国科大取得工学博士学位，毕业后留校工作至今，从事教学、科研工作。1996年晋升为副教授。2000年晋升为教授，同年担任博士生导师。1999年2月至2005年3月担任中科大科学技术处副处长、常务副处长并兼任党支部书记等职。叶老师是学校信号与信息处理学科负责人，是多家国内知名杂志的编委以及IEEE和IET会刊的稿件评审人、在信号处理行业有多个社会兼职。屡次到香港和国外进行学术访问和科技考察。主要研究方向为统计信号分析与处理、阵列信号处理、图像分析与处理。近年来主持20余项科研工程，其中参与国家九五重大科学工程大天区面积多
7、目标光纤光谱天文望远镜简称LAMOST工程的研究工作，负责LAMOST二维光纤光谱数据处理软件系统的研制。在?IEEE?、?IET?、?NDT & E?、?PASP?、?电子学报?、?通信学报?等国内外期刊和重要的国际学术会议上已发表含录用学术论文150余篇。申请2项美国专利。“超分辨阵列处理研究成果获安徽省高等学校科技进步三等奖。叶老师在教学上也有多项成果。叶老师为人和蔼可亲，循循善诱。通过双方的沟通，叶老师指导我制定了较为详细的本学期学习方案。主要内容有三项：一是理论学习完善知识体系结构；二是学习研究室以前做过的一些科研，重点从放在阵列信号处理上；三是总结我以前在高速数据采集方面的研究，提
8、炼成果，争取有所突破。2.理论知识学习情况1-12 我这学期的一项任务，就是系统学习统计信号分析和现代信号处理的根本理论。在叶老师的指导下，通过与研究室多位博士生的交流探讨，我先后学习了噪声中的信号检测、信号统计分析与处理、检测估计和调制理论等内容，认真演算了?噪声中的信号检测?书中的大局部习题。通过学习，我对随机过程、统计信号检测、统计信号估值、统计信号滤波、模拟信号最正确解调、数字信号最正确解调等知识有了更深入的了解，对统计信号分析与处理的根本概念和根本方法有了较为全面的认识，特别是对高斯噪声和非高斯噪声有了新的认识。值得一提的是范特里斯的?检测估计和调制理论I?，全书包括导论、经典检测和
9、估计理论、随机过程的描述、信号检测与信号参数估计、连续波估计、线性估计和讨论等7章。虽然成书于40年前，但该书仍然是从事通信、雷达、声呐、信息理论与信息处理等方面的工程技术人员、研究生和高等院校的教师的一本宝典。该书将信号检测、参数估计和调制理论都置于三类数学问题的框架下，寻求发生在通信、雷达和声呐中被噪声污染了的各种线性、随机与非随机波形的最正确处理的数学方法和物理结构，各种系统可能到达的性能极限和影响它的各种因素。该书将对统计信号问题的认识统一到一定的数学框架下进行，不仅使人研究问题有目标，有步骤，找寻解决问题的方法也有章可循，而且也特别适合于我们这些工科专业的科技人员，防止了一碰到数学问
10、题就头大，不知如何下手的困境。该书给人一种醍醐灌顶的感觉。 学习盲信号处理、循环平稳信号处理、多传感器数据融合等内容，是适应现代信号处理的开展要求。我们知道，目前的自适应滤波信号处理方法的前提就是要有充分的信号先验知识，例如信号波形、各阶数字统计特征、概率分布函数或先验概率等。然而我们可能对实际系统或接收的信号的先验知识一无所知或知道得不够充分，也就必然存在“全盲或“半盲地信号检测、参数估计、信道均衡、系统辨识等问题。在数学上存在着欠定问题的求解，工程上存在着寻找解决上述问题的高效算法。另外，用循环平稳性代替宽平稳性，更符合雷达、通信、声呐、导航、电子对抗等众多领域存在的大量信号的根本统计特性
11、，由此拓展了经典的基于广义平稳条件下的统计信号处理理论。通过?循环平稳信号处理及应用?的学习，我了解了循环平稳信号处理的研究进展、循环平稳信号线性滤波模型及方法、循环平稳信号检测方法、循环模糊函数及其在循环平稳信号设计中的应用、宽带循环平稳信号空间谱估计方法等有极为广阔的应用前景的知识。现代信号处理，在空间信号获取、电子战、地形测绘等领域，逐渐向采用多个传感器或传感器阵列来获取信息的方向开展。通过对?多传感器数据融合?的学习，我了解了这一方向的一些新的数据融合算法和应用，特别是学习了贝叶斯推理、人工神经网络和模糊逻辑等理论。 随着电子技术的开展，数字信号已经取代了模拟信号，占据了主导地位。在数
12、字信号处理理论方面，我主要学习了现代信号处理、矩阵理论与应用等知识。较为系统地学习了自适应信号处理的根本理论与方法，了解了近年来该领域的新理论、新技术和新应用。主要内容包括：自适应LMS横向滤波器、自适应格型滤波器、自适应递归滤波器、频域和子带自适应滤波器、盲自适应滤波器、神经网络非线性自适应滤波器等及其在通信与信息系统中的应用。随着信号处理的理论与方法的迅速开展，近年来非线性、 非因果、 非最小相位系统已成为研究的热点。通过?现代信号处理?，我了解了高阶信号分析、时频信号分析的线性变换与非线性变换方法，以及信号处理领域的新理论、新技术、新方法和新应用。?矩阵理论与应用?这本书那么是信号处理过
13、程中涉及的矩阵性质、矩阵变换很好的工具书。通过经常查阅此书，积累了信号处理中涉及的必要的矩阵运算知识和方法，能够让我在工程研究中，建立数学模型之后，较为顺利地推导出数学问题的解。另外，通过对?convex optimization?一书的阅读，使我认识了科研问题中广泛一类的无约束和有约束凸函数的优化方法。 上述理论的学习，使我对信号处理从物理意义分析、数学建模到问题的求解有了一个较为明晰的主线。虽然有些知识还不能完全理解，有些数学推导还没有完全掌握乃至应用自如，但是毕竟让我学到了研究问题的根本方法和分析解决问题的根本步骤。我相信，这些知识对我今后的科学研究和工程实践很有帮助，并必将在应用中不断
14、得到提高和深化。3.文献调研13-21由于采用多传感器天线按一定空间排列来共同接收或发送信号，阵列信号处理比一般信号处理多了信号的空间维度信息，因此带来对信号的诸如波达方向DOA测量、数字波束成形DBF、多波束成形、自适应干扰对消等技术，在多目标探测跟踪、雷达反干扰等方面极具优势，是现代信号处理的一个重要开展方向。但阵列信号处理也需要解决一些问题。阵列接收机相当于空间分布的多个并行接收机，不仅增加了硬件结构的复杂度，还存在需要处理的数据的显著增加；多个通道的幅度、相位响应很难保持一致，带来误差测量和校准问题；传感器天线之间的互耦问题；相干源信号的有效分辨问题以及阵列信号处理的超分辨等问题。我主
15、要针对均匀圆阵UCA测向技术和均匀线阵ULA的互藕问题进行了重点学习，学习方式主要通过与研究室相关人员交流和文献阅读。对均匀圆阵列来说，由于它能提供360度的方位角覆盖；能通过循环移动阵列鼓励，简单而灵活地操纵波束方位；可以在方位上形成无方向性方向图，而在俯仰方向上也有较理想的方向特性；可以根本维持天线的波束形状和天线增益；并可以大体上保持互耦平衡。所以圆阵列天线有可能防止线阵和平面相控阵所具有的缺点和缺乏，因而得到广泛应用。UCA测向算法主要存在如下几个难点：1信号源数的估计，在常用的阵列测向算法中，一般认为信号源数是先验的，这与实际不符合。在实际中为了准确的估计信号源的方向，事先必须估计信号源数，所以信号源数的估计是空间谱估计的一个重要环节；2低快拍数下的到达角估计，由于在实际环境中不允许有太多的采样数，因此低快拍数下的到达角估计也是超分辨测向中的一个难点；3阵列流型存在误差条件下的到达角估计算法，由于电磁波的相互影响，以及各阵元的响应不完全相同，所以不可防止的阵列流型会存在互耦影响或幅相误差，因此研究存在误差条件下的DOA估计也是有必要的。通过文献
