本书主要介绍非高斯信号处理(包括基于高阶统计量和分数低阶统计量的信号处理)的理论、方法及其应用。全书分为9章,内容包括：高斯过程与二阶统计量，高阶累积量和高阶谱，Alpha稳定分布与分数低阶统计量，基于以上信号的处理方法，基于分数低阶统计量数字信号处理的应用等。 第1章 绪论 1.1 预备知识 1.1.1 信号与信号处理的概念 1.1.2 随机变量及其分布 1.1.3 随机信号及随机过程 1.1.4 统计信号处理的原理与方法 1.2 矩理论简介 1.2.1 矩及统计量的概念 1.2.2 二阶统

MIMO雷达的发射端发射相互正交的信号，使得发能量在全空域均匀分配，发射增益降低，雷达信号被截获概率相应减小。接收端同时多波束形成， 并增加脉冲积累数以获得与相控阵同的作用距离。 本文基于MIMO雷达试验平台，对正交波形 MIMO 雷达信号处理算法以及工程实现流程进行研究 。西安电子科技大学 学位论文独创性(或创新性)声明 秉承学校严谨的学风和优良的科学道德,本人声明所呈交的论文是我个人在 导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标 注和致谢中所罗列的内容以外,论文中

雷达的数字波束形成第卷增刊1 邱文杰译:雷达的数字波束形成 在数字处理器中,加权运算的精确和可预测的性质最终可以最佳和最快地控制天线波束 形状 13接收机校准方便 在任何系统中,至少有一部分波束形成过程是在多个接收机之后进行的,系统在接收机 各通道以及天线中的增益和相位误差是敏感的。这些误差的范围将直接影响波束形状的“质 量’,所以必须将它们或保持在可接受的低电平上,或用某些方式来补偿。正如后面第14节 中指出的,数字波束形成法允许选择后一方案,从而避免了要求接收机通道内有非常严格的 绝对公差或

1 引 言 　　自适应数字波束形成(ADBF)是一种目前常采用的抗干扰处理方法，能在恶劣的敌方干扰和电磁兼容环境中大大提高系统的抗干扰能力，广泛应用于通信、雷达等领域。其中，并行性能较好的QR分解(正交分解)算法已经在实际系统中得到了应用。文献[3]提出了一种比传统QR分解ADBF算法性能更优越的MQR分解(混合QR分解)SMI(采样矩阵求逆)算法，他能避免传统QR分解算法需要通过前、后向回代才能得到自适应权向量的缺点，能做到真正意义上的实时权向量提取。在这些处理方式中一般采用标准Given