​阵列信号处理

资 源 简 介

​阵列信号处理

详 情 说 明

阵列信号处理概述

阵列信号处理是利用多个传感器（阵列）接收信号，并通过空时联合处理技术提取有用信息的过程。其核心在于处理空间传播波携带的信号，不仅关注时间维度的特征，还结合空间维度进行多维分析。

基本理论与方法

信号获取 阵列中的传感器按特定几何结构排列，接收来自不同方向的信号。由于信号的传播存在时延和相位差，阵列能够通过空间采样获取更丰富的信息。 空时多维信号处理 传统的单通道信号处理仅分析时间域信息，而阵列信号处理则结合空域（空间）和时域（时间）进行联合处理，提升信号分析的精度和鲁棒性。

参数估计 用于估计信号的方向（DOA，Direction of Arrival）、频率等关键参数。常用算法包括： 基于子空间的方法（如MUSIC、ESPRIT） 最大似然估计（ML） 波束扫描法（如常规波束形成）

自适应波束形成 阵列通过自适应算法调整权重，增强目标方向信号，抑制干扰和噪声。常见方法有： 最小方差无失真响应（MVDR） 最小均方（LMS）算法 递归最小二乘（RLS）算法

应用与扩展 阵列信号处理广泛用于雷达、声纳、通信（如5G MIMO）及医学成像等领域。通过学习空时多维信号处理理论，可以优化系统性能，提升信号检测与参数估计的准确性。