Adaptive Detection for Multichannel Signals in Non-Ideal Environments (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: Taylor & Francis Ltd, London, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
Vendedor de AbeBooks desde 12 de octubre de 2005
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Paperback. This book systematically presents adaptive multichannel signal detection in three types of non-ideal environments, including sample-starved scenarios, signal mismatch scenarios, and noise plus subspace interference environments.The authors provide definitions of key concepts, detailed derivations of adaptive multichannel signal detectors, and specific examples for each non-ideal environment. In addition, the possible future trend of adaptive detection methods is discussed, as well as two further research points namely, the adaptive detection algorithms based on information geometry, and the hybrid approaches that combine adaptive detection algorithms with machine learning algorithms.The book will be of interest to researchers, advanced undergraduates, and graduate students in sonar, radar signal processing, and communications engineering. This book systematically presents adaptive multichannel signal detection in three types of non-ideal environments, including sample-starved scenario, signal mismatch scenario, and noise plus subspace interference environment. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9781032769615
- Título
- Adaptive Detection for Multichannel Signals in Non-Ideal Environments (Paperback)
- Autor
- Zeyu Wang
- Editorial
- Taylor & Francis Ltd, London
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1032769610
- ISBN 13
- 9781032769615
This book systematically presents adaptive multichannel signal detection in three types of non-ideal environments, including sample-starved scenarios, signal mismatch scenarios, and noise plus subspace interference environments.
The authors provide definitions of key concepts, detailed derivations of adaptive multichannel signal detectors, and specific examples for each non-ideal environment. In addition, the possible future trend of adaptive detection methods is discussed, as well as two further research points – namely, the adaptive detection algorithms based on information geometry, and the hybrid approaches that combine adaptive detection algorithms with machine learning algorithms.
The book will be of interest to researchers, advanced undergraduates, and graduate students in sonar, radar signal processing, and communications engineering.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Zeyu Wang is an associate research fellow with School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications. Her research interests include statistical signal processing and radar target detection. She has authored and co-authored more than 20 scientific publications in international journals and conferences.
Weijian Liu is an associate professor at Wuhan Electronic Information Institute, Wuhan, China. His research interests include multichannel signal detection, statistical and array signal processing. He is an editorial board member with several international journals, including IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Signal Processing, and Digital Signal Processing.
Hongmeng Chen (Senior Member, IEEE) is a Senior Engineer with the Beijing Institute of Radio Measurement, Beijing. His research interests include synthetic aperture radar (SAR)/inverse SAR (ISAR) imaging, forward-looking radar (FLR) imaging, ground moving target indication (GMTI), and motion parameter estimation. He has authored and co-authored more than 50 scientific publications in international journals and conferences. He is an editorial board member with several international journals, including Journal of Radars, and Aero Weaponry. He is also an excellent reviewer of the journal Digital Signal Processing.
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