① 结构完整。近年来，国内外虽然己经出版了多本涉及空间谱估计内容的优秀著作，但各有侧重。本书不仅包括空间谱估计，还覆盖非圆信号信源定位、分布式信源定位和近场信源定位等前沿技术。
② 内容选材广。传感器阵列信源定位理论丰富、应用广泛，为了写好此书，著者收集了大量国内外文献资料，并做了精心组织，以期尽可能反映出这一学科中的精华内容。本书对传感器阵列信源定位的传统方法做了详细介绍，同时对一些新方法，如平行因子方法、压缩感知等进行了研究。文中详细列出40多种信源定位算法。
③ 可读性强。对于许多读者来说，传感器阵列信源定位所涉及的内容难学、难懂、难理解，尤其是专业论文不易读懂。本书注意到了这一问题，尽量在表述时做到由浅入深，特别注重表达的清晰性、易懂性和可读性。需要说明的是，为了方便读者查找，各章涉及的算法、定理、推论等均按照其所在节编号，并未全章统一编号。比如，算法3.2对应的节为3.2节。
众所周知，信号处理的基本原则是尽可能地利用、提取和恢复包含在信号特征中的有用信息。随着信息理论和技术的日益发展，能否在复杂的电磁环境中对信号参数进行有效检测和精确估计就显得尤为重要。信号处理技术最初是从一维时域信号处理中得到发展的。长期以来，人们在一维信号的检测和分析方面取得了许多重要的成果。进入20世纪60年代以来，研究人员开始将一维信号处理逐渐延伸到多维信号处理领域中，通过传感器阵列或天线阵列把时域采样变成时空采样，将时间频率扩展到空间频率（角度），从而将时域信号处理的许多理论成果推广到空域，开辟了传感器阵列信号处理这一新的研究领域。近年来，传感器阵列信号处理逐渐成为信号处理领域的一个重要分支。与采用传统的单个定向传感器相比，用传感器阵列接收空间信号具有灵活的波束控制、较高的信号增益、极强的干扰抑制能力及更高的空间分辨能力等优点，因此传感器阵列信号处理技术具有重要的军事、民事应用价值和广阔的应用前景。具体来说，传感器阵列信号处理技术已在雷达、声呐、通信、地震勘探、射电天文及医学诊断等多种国民经济、科学研究和军事应用领域得到应用。
本书是关于传感器阵列信源定位的著作，以信源定位为研究对象，主要研究波达方向估计算法、二维空间谱估计、角度跟踪、非圆信号信源定位、分布式信源定位及近场信源定位等问题。
本书力图实现3个特色：
① 结构完整。近年来，国内外虽然己经出版了多本涉及空间谱估计内容的优秀著作，但各有侧重。本书不仅包括空间谱估计，还覆盖非圆信号信源定位、分布式信源定位和近场信源定位等前沿技术。
② 内容选材广。传感器阵列信源定位理论丰富、应用广泛，为了写好此书，著者收集了大量国内外文献资料，并做了精心组织，以期尽可能反映出这一学科中的精华内容。本书对传感器阵列信源定位的传统方法做了详细介绍，同时对一些新方法，如平行因子方法、压缩感知等进行了研究。文中详细列出40多种信源定位算法。
③ 可读性强。对于许多读者来说，传感器阵列信源定位所涉及的内容难学、难懂、难理解，尤其是专业论文不易读懂。本书注意到了这一问题，尽量在表述时做到由浅入深，特别注重表达的清晰性、易懂性和可读性。需要说明的是，为了方便读者查找，各章涉及的算法、定理、推论等均按照其所在节编号，并未全章统一编号。比如，算法3.2对应的节为3.2节。
本书被江苏省列为十三五重点教材项目（J081006）。著者从2017年开始动笔，至2018年完成，写作历时2年。本书在编写过程中，参考了大量的著作和论文，得到国家自然科学基金（61371169，61301108，61071164）和南京航空航天大学研究生院精品教材项目的支持，在此一并表示感谢。
本书由南京航空航天大学的张小飞教授、李建峰博士、徐大专教授编写。本书在编写过程中还得到了时娜、程骞琳、夏忠喜、杨东林、郑旺、张立岑、李书等硕士研究生和博士研究生的帮助。由于时间仓促，笔者水平有限，加上这一领域仍然处于迅速发展之中，书中不当之处在所难免，敬请读者批评指正。
张小飞
2018年8月
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