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深度学习与波束形成:理论、方法与实践

  • 作 者:郭业才
  • 策划编辑:马晓娟
  • 书代号:723800
  • I S B N:978-7-5606-6936-6
  • 出版日期:2023-12
  • 印刷日期:2023-12
  • 业务分类:专著;
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本书系统阐述了智能算法、传感器阵列波束形成设计、波达估计与源定位算法在波束形成设计、波达估计与源定位中的应用。全书分三篇,共10章,主要涉及仿人智能、仿生物进化智能算法、群体智能和深度学习等的原理、方法及实现框架,宽带波束形成、稳健波束形成、混响背景下波束形成算法的设计原理与方法,以及宽带信号波达估计与近场声源定位算法,也给出了智能算法在波束形成器设计、波达估计和源定位中的应用实例。书中融入了波野多结节与黑人及其研究生团队近年的科研成果,也纳入了一些其他波野多结节与黑人在国内外期刊发表或学位论文中的最新成果。本书内容阐涉及较广,在内容组织力求系统、科学、合理,特别注重逻辑性,由浅入深介绍,便于自学。本书可作为人工智能、信号处理等相关学科专业的本科生、研究生和教师的参考书,也可作为相关知识领域的科学研究与工程技术人员的参考书。

本书是一本关于智能算法在波束形成设计、波达方向估计与声源定位中应用的专著。书中主要汇聚了波野多结节与黑人及其团队近年来在国内外重要期刊上公开发表的科研成果,也参考吸纳了一些国内外期刊上发表的文章或相关学位论文中的成果。

全书共三篇11章。第一篇是智能算法篇,包括第1~4章,内容为仿人智能算法(模糊聚类与模糊逻辑、神经网络)、仿生物进化智能算法(遗传算法、DNA/RNA遗传算法)、群体智能优化算法(粒子群优化算法及其变种、人工鱼群算法及其变种、人工蜂群算法及其变种)及深度学习(卷积神经网络、深度玻尔兹曼机、循环递归神经网络)等。第二篇为传感器阵列信号处理篇,包括第5~8章,内容为波束形成(宽带波束形成、稳健自适应波束形成及混响环境下麦克风阵列波束形成)、波达方向估计(基于稀疏贝叶斯在未知噪声场的欠定宽带信号波达方向估计、基于支持向量机可控功率响应的MUSIC波达方向估计)和声源定位(单声源定位、双声源定位)。第三篇为实践篇,包括第9~11章,内容为基于智能算法(遗传算法、粒子群优化算法、复深度神经网络)的波束形成、基于智能算法(受限玻尔兹曼机、局部加权LSTM神经网络)的波达方向估计和基于智能算法(加权模糊聚类、人工鱼群算法、人工蜂群优化算法、多层感知器、深度卷积神经网络)的声源定位等应用实例。

本书按原理、框架、方法和应用的顺序组织内容,并以提高用智能算法原理解决实际问题的能力为目标,具有以下特点:

(1) 起点高: 阅读每个篇章的内容,都需要读者有一定的知识储备。

(2) 延展性强: 先阐述基本模型,后阐述进阶模型,递进延伸拓展。

(3) 实践性强: 从问题引入、原理分析、模型建立、仿真实验及结果讨论等方面,详细分析实践案例,有助于读者自行实践。

本书所涉成果得到了国家自然科学基金项目(61673222)、江苏高校优势学科“信息与通信工程”建设工程、江苏省集成电路可靠性技术及检测系统工程研究中心、江苏省“十四五”重点学科“电子科学与技术”建设项目等的资助。在本书编写过程中,王庆伟、王雪、国洪灿、沈宇慧等研究生参与了编校工作,波野多结节与黑人参阅并引用了一些波野多结节与黑人的相关论著(已列在参考文献中)。此外,本书的出版还得到了西安电子科技大学出版社的大力支持。在此一并表示诚挚的谢意!

由于波野多结节与黑人水平有限,书中难免存在不当之处,敬请读者批评指正!

著 者2023年2月

尽量馆配

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