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DOA（波达方向定位技术）_百度百科

波达方向定位技术）_百度百科 网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心DOA是一个多义词，请在下列义项上选择浏览（共11个义项）展开添加义项DOA播报讨论上传视频波达方向定位技术收藏查看我的收藏0有用+10DOA，是电子、通信、雷达、声呐等研究领域的行业内用语，通过处理接收到的回波信号，获取目标的距离信息和方位信息。中文名波达方向外文名Direction Of Arrival目录1功能2原理功能播报编辑波达方向（Direction Of Arrival）估计，又称为角谱估计（Angle spectral estimation）、波达角（Angle Of Arrival）估计。一个信源有很多可能的传播路径和到达角。如果几个发射机同时工作，每个信源在接收机处形成潜在的多径分量。因此，接收天线能估计出这些到达角就显得很重要，目的是估计出哪个发射机在工作以及发射机所处的方向，简单的说就是利用己方雷达接收来自目标发射机的来波方向进行估计；其物理原理是利用电磁波的直线传播原理。通过测量辐射信号的波达方向（DOA全称Direction Of Arrival）或波达角（AOA）来估测辐射源的位置。理论上这种估计只需要两个接收阵元就可以确定辐射源的位置，但在实际中，由于受到角度分辨率、多径和噪声限制，所需阵元通常要多于两个。原理播报编辑DOA定位技术原理是利用接收机处的阵列天线和波达方向（DOA）估计技术来确定一个从接收机到信源的波达方向线，即为方向线（LOB），最后利用多个接收机估计的DOA进行三角测量，方向线的交点就是信源的估计位置。新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号 京公网安备110000020000

DOA（到货即损）_百度百科

到货即损）_百度百科 网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心DOA是一个多义词，请在下列义项上选择浏览（共11个义项）添加义项收藏查看我的收藏0有用+10DOA播报讨论上传视频到货即损本词条缺少概述图，补充相关内容使词条更完整，还能快速升级，赶紧来编辑吧！DOA是到货即损的英文Dead On Arrival的缩写。外文名DOA英文全称Dead On Arrival释义电子产品的行业内用语。经销商收到厂家的货后，开箱就是坏的，就可以退货和更换，但是这是有个期限的（一般7天到60天不等）。如果超过DOA期限，就属于RMA：坏品维修期限过了，是不能退货的。新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号 京公网安备110000020000

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DOA（授权决策体系）_百度百科

授权决策体系）_百度百科 网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心DOA是一个多义词，请在下列义项上选择浏览（共11个义项）添加义项收藏查看我的收藏0有用+10DOA播报上传视频授权决策体系本词条缺少概述图，补充相关内容使词条更完整，还能快速升级，赶紧来编辑吧！DOA是Delegation Of Authority的缩写，中文含义为授权决策体系。外文名DOA含    义授权决策体系DOA的主要作用是：通过梳理组织的决策事项在不同范围的提案者、审核者和决策者，明确组织内决策事项的汇报线和权限范围，用标准化的二维表格形式展现出关键决策流程和适用范围新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号 京公网安备110000020000

什么是阵列信号处理中的doa算法？有没有相关的文献资料？ - 知乎

什么是阵列信号处理中的doa算法？有没有相关的文献资料？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答​切换模式登录/注册数学数字信号处理什么是阵列信号处理中的doa算法？有没有相关的文献资料？最近写毕业论文,课题是阵列信号处理中的doa算法,尤其目前是要写文献综述,要求对doa的大概内容和历史了解,希望有人能不吝赐教,指点下文献资料参考书目…显示全部 ​关注者90被浏览84,874关注问题​写回答​邀请回答​好问题 13​添加评论​分享​12 个回答默认排序四舅母​中国民航大学 航空工程硕士​ 关注DOA估计，又叫波达方向估计或空间谱估计，是阵列信号处理的两个主要方向之一，阵列信号处理的另一个方向是波束形成。二者相辅相成，很多地方是共通的，实质上是一个整体。总体上说，空间谱估计侧重于一个“空”字，也就是利用阵列的不同阵元接收信号在相位上的区别来处理信号，注意，一般来说，这只利用了阵元接收信号的相位差异这一个空间特性，而并没有利用信号的时域特性，比如，信号的载波，基带的波形等等。所以，传统的空间谱估计和时域信号处理是完全分开的。（传统的时域信号处理仅用单天线接收一个通道的信号即可分析，时域处理不用来测向，而是用来分析信号的其他一些特性，比如分析频谱和功率谱，做目标识别和检测等）下面介绍一下传统的空间谱估计算法，传统的DOA估计的方法主要包括：1、基于传统波束形成的空间谱估计算法（CBF，Conventional Beamforming）；2、Capon方法，又叫MVDR（最小方差无畸变响应）算法或MVM算法（最小方差方法）；3、子空间方法（利用的是阵列接收数据矩阵的协方差在分解后形成的噪声子空间和信号子空间正交的原理），包括：（1）MUSIC（多重信号分类）方法；（2）ESPRIT（旋转不变子空间）方法。以上，1和2是传统方法，无法突破瑞利限；3是超分辨率方法，可以突破瑞利限，但有克拉美劳界。近年来，出现了一些其他的推广，比如，为了扩大阵列孔径和增加阵元数量，提高分辨率，稀疏布阵和虚拟阵列平移的方法被提出来，稀疏布阵就可以应用压缩感知技术。鉴于本人学识有限，了解不多，这类就不再详细介绍。重要的是，以上大部分方法是基于平稳信号和信源不相干的假设，但实际信号很多都不是平稳的，并且存在相干，如果存在相干，那么阵列接收数据矩阵的协方差就会出现秩亏，此时就需要研究基于信源相干情况下的补秩操作。像我之前提到的，空间谱估计仅仅利用了“空”这一个维度，即由于阵元的空间位置差异，导致的阵元接收信号出现相位差异。而信号的时域特性就被浪费掉了，如果能够利用信号的时域特性，估计结果是不是会更好呢?答案是否定的，空间谱估计本来就只利用空间特性就好了，但是时域特性可以帮助我们有其他的用途，比如，利用信号时域特性，识别干扰和有用信号，在估计的时候自动过滤干扰，只保留有用信号的参数估计结果，这就是所谓的空时二维处理。所以，还可以结合时域特性联合进行空间谱估计，这里我举一个例子：大部分人造信号都不是平稳的，但是具有循环平稳特性，这主要体现在信号的二阶或高阶统计量具有周期平稳特性，这样的信号叫做循环平稳信号。通俗来讲就是如果将信号频移alpha，频移后的信号和原信号呈现强相关性，那么频移的alpha就称作信号的循环频率，信号就有循环平稳特性。那么假如空间中有三个来波，一个是具有循环平稳特性的有用信号，其他两个是不具有循环平稳特性的杂波或干扰，那么就可以借助信号的这种特性，在DOA估计时自动过滤掉杂波，这就是所谓的信号分选。这种算法叫做Cyclic算法，是典型的结合时域特性的空域处理方法。下面推荐几本中文参考书：1.《空间谱估计理论与算法》王永良、彭应宁等著这本书详细且系统地讲解了空间谱估计的理论和算法，讲解清楚明白，推导基本正确，适合入门。程序可以在网上搜集，也可以私信我取得。2.《阵列信号处理的理论和应用》张小飞等著3.《阵列信号处理及Matlab实现》张小飞等著以上两本同是南航张小飞所著，内容基本相同，第二本附加了部分程序的Matlab代码（但不是全部），这两本书比较系统地介绍了波束形成与空间谱估计，但是有的地方有错误，推导不明确，不适合单独看。4.《矩阵分析与应用》张贤达著这本书的地位不需多言，重量级。本书在介绍矩阵的子空间算法时以经典的MUSIC子空间算法作为例子，通俗易懂，并且书中对ESPRIT算法也做了介绍。其实以上书籍，单看推导可能一时半会儿看不懂或者比较懵圈，因为毕竟是一堆抽象的数学公式，所以最好是结合程序看和学习，有了matlab仿真的直观结果，理解起来也更加容易，所以一定要理论与实践相结合才能更快更好地学好空间谱估计。最后，我上面提到的时空二维处理的例子，多两句嘴。对于循环平稳信号，我最近在研究这方面，所以啰嗦的比较多，提一句：Gardner W. A. 是循环谱理论的开创者，对于具有循环平稳特性的信号，他提出了Cyclic算法等空间谱估计算法。资料：链接：https://pan.baidu.com/s/1IMegLzm2ykPNFTU5AoKMcA 提取码：20un 编辑于 2021-04-15 09:27​赞同 170​​50 条评论​分享​收藏​喜欢收起​知乎小朋友​ 关注以上是本人对doa估计算法中的经典算法之一MUSIC算法的一些粗浅理解，欢迎交流讨论。编辑于 2019-11-23 20:23​赞同 29​​4 条评论​分享​收藏​喜欢

读书笔记 | 自动驾驶中的雷达信号处理（第6章 到达方向(DOA)估计算法 ） - 知乎

读书笔记 | 自动驾驶中的雷达信号处理（第6章 到达方向(DOA)估计算法 ） - 知乎首发于自动驾驶中的雷达处理算法切换模式写文章登录/注册读书笔记 | 自动驾驶中的雷达信号处理（第6章 到达方向(DOA)估计算法 ）调皮连续波​大家好，又和大家见面了，今天是《自动驾驶中的雷达处理算法》专栏的第7篇文章，其余文章可以在下面的链接中阅读：6.1介绍DOA 估计算法在汽车应用雷达处理中非常重要，它构成了雷达数据立方体（距离、速度和角度）的第三个部分——角度。实际上，会有多个未知数量的源信号同时被接收阵列接收，且幅度未知，因此DOA 估计算法十分复杂。此外，接收到的源信号几乎总是被加性噪声破坏并且存在杂波。除了这些挑战之外，我们还存在多径问题需要处理。尽管 DOA 估计算法并不简单，但经过50多年的发展，有许多算法可用于估计源信号的数量及其方向。本文目的：提供一些可用且持续被人们研究的 DOA 估计算法，这些算法是汽车雷达处理算法的关键。但需要注意的是，本文并没有详细分析每种算法的原理，只是简要论述了最流行算法的优势和局限性。若要对DOA估计算法有深入的研究，我推荐各位读者阅读下面这两本书：两本书都在【雷达开源资料库】中：或者下面这几本书：《现代数字信号处理》——王展，李双勋等《最优阵列处理技术》——Harry L. Van Trees…《The Difference Between Capon and MUSIC Algorithms》 Huiping Huang6.2 DOA估计算法分类DOA 方法可以大致分为二次预测（传统法）、线性预测和子空间法 ，如数字波束形成可分为二次法、前向后线性预测法和MUSIC子空间法。6.3 DOA估计算法已被广泛使用的几种 DOA 估计算法如下表中所示，但目前还在进行改进研究，一直在不断地对这些方法在各种期刊、会议论文集等中从性能和应用的角度进行比较。 即使在技术进步的情况下，似乎也没有什么神奇的方法可以解决角度分辨率、算法复杂性和性能鲁棒性等问题。 在汽车应用中，由于天线尺寸和位置的限制，我们对这些算法的要求变得更加严格。6.3.1信号模型每种算法都需要定义一个信号模型，故考虑一个由 M 个传感器（天线阵元）阵列组成的雷达系统，接收来自 K 个源（目标）的信号，则接收到的信号可以表示为：X(t)=A(\theta) s(t)+N(t)（6.1） 其中 X(t) = [x_1(t), . . . , x_M(t)]^T 是 M × 1 接收到的传感器数据向量， A(θ) = [a(θ_1), . . . , a(θ_K )] 是 M × K 流形矩阵（也称为方向矩阵）， s(t) = [s_1(t), . . . , s_K (t)]^T 是 K \times1 源信号向量， N(t) = [n_1(t), . . . , n_M(t)]^T 表示方差 σ^2 的 M \times1 传感器噪声向量。 方向矩阵的元素由定义的转向向量组成：\boldsymbol{a}\left(\theta_{i}\right)=\left[1, \mathrm{e}^{-\frac{j 2 \pi d \sin \left(\theta_{i}\right)}{\lambda}}, \ldots, \mathrm{e}^{-\frac{j 2 \pi d(N-1) \sin \left(\theta_{i}\right)}{\lambda}}\right]^{\mathrm{T}}（6.2） 其中， d 是天线阵元间距，采用均匀线阵（ ULA）， λ 是传播信号的波长， θ_i 是来自第 i 个源的信号的到达方向（角度）， “ T ”表示转置操作， 信号模型如图 1 所示。图1 信号模型的示意图。到达方向θ对应于任何源方向θi d是天线单元间距，天线阵元的最小数目为2个。在一些需要优化权重的算法中，如 DBF 和 Capon，需要考虑传感器的加权输出， 在这种情况下，传感器输出的加权线性组合可以表示如下：y(t)=\sum_{m=1}^{M} w_{i}^{*} x_{i}(t)=w^{H} X（6.3） 其中， w_i^* 是第 i 个传感器的权重， 星号 (*) 表示复共轭，而 H 表示共轭或 Hermitian 转置，则传感器阵列的输出功率 P(w) 可以表示如下：P(\mathbf{w})=E\left[|y(t)|^{2}\right]=w^{H} E\left[X X^{H}\right] w=w^{H} \boldsymbol{R} w(6.4) 其中 E[·] 表示期望，其中 R 表示输入信号的协方差矩阵。 6.3.2 DOA估计方法在下面的几节中，我们将详细介绍各种常见DOA算法的原理。（1）数字波束形成(DBF)DBF算法通过优化权值向量，使特定方向的输出功率最大化，最优权向量由下式给出：\boldsymbol{w}_{\mathrm{opt}}=\frac{\boldsymbol{a}(\theta)}{\sqrt{\boldsymbol{a}^{H}(\theta) \boldsymbol{a}(\theta)}}（6.5） 将最优权向量代入式(6.4)，得到DBF功率谱如下：P_{\mathrm{DBF}}(\theta)=\frac{\boldsymbol{a}^{H}(\theta) \boldsymbol{R} a(\theta)}{\boldsymbol{a}^{H}(\theta) a(\theta}（6.6） 性质DBF只需要计算接收数据向量的协方差矩阵 R ，计算复杂度较低。通过在期望的间隔内建立一个等间距角度的转向向量，谱搜索后则可以得到与最大功率相对应的角度作为DOA。但DBF无法分辨密集目标，不过它可以作为第一步来缩小高分辨率方法的目标范围，如先进行初步角度搜索，然后再进行精细搜索。（2）Capon算法Capon 算法旨在为从特定方向到达的信号保持恒定增益，同时赋予噪声较小的权重 。 它是最大似然法的替代算法，用于求解阵列的最小方差无失真响应 (MVDR)，从而使信干比最大化。 优化问题可以表示为：\min (P(\mathbf{w})) \text { subject to } w^{H} a(\theta)=1（6.7） 得到的最佳权重向量由下式给出：w_{\mathrm{opt}}=\frac{\boldsymbol{R}^{-1} a(\theta)}{a^{H}(\theta) \boldsymbol{R}^{-1} a(\theta)}（6.8） 将最优权重向量代入方程。 (6.4) 给出 Capon 功率谱如下：P_{\text {Capon }}(\theta)=\frac{1}{\boldsymbol{a}^{H}(\theta) \boldsymbol{R}^{-1} \boldsymbol{a}(\theta)}（6.9） 性质Capon 方法在分辨紧密相邻的目标方面为 DBF 提供了卓越的性能 ，此外，主要计算是从数据中确定逆协方差矩阵，这使得它在许多需要高分辨率的情况下非常有吸引力。还值得注意的是，Capon 和 DBF 都不需要事先了解信号源的数量，可以同时估计源信号的 DOA 和功率。 Capon 分离多个目标的能力仅受 SNR 和接收器阵列大小的限制，这是大多数高分辨率 DOA 方法的常见限制。 Capon 方法的缺点在于需要稳定计算，确定近奇异协方差矩阵的逆矩阵并非易事，尤其是在接收信号因噪声和杂波而劣化的汽车应用中。由于天线的孔径有限，如果没有某种形式的方法作为预处理的一部分，就无法可靠地计算协方差矩阵。然而，计算协方差矩阵的这个障碍并没有阻止 Capon 的使用。当然，如上所述，必须应用一些预处理技术。（3）Multiple Signal Classifier (MUSIC)MUSIC 采用子空间法来解决 DOA 估计问题 ，它利用特征分解作为主要工具。 特征分解背后的理论可以在文献[8]中找到，在这里，我们给出要点。 子空间方法背后的主要假设是信号和噪声子空间是正交的，则使用正交性原理，可以计算伪谱， 协方差矩阵可以分为信号和噪声分量。根据定义， R = E[XX^H] 可以写为:\begin{aligned} \mathbf{R} &\left.=E\left[(\boldsymbol{A}(\theta) \boldsymbol{s}(t)+\boldsymbol{N}(t))(\boldsymbol{A}(\theta) \boldsymbol{s}(t)+\boldsymbol{N}(t))^{H}\right)\right] \\ &=\boldsymbol{A}(\theta) \boldsymbol{E}\left[\boldsymbol{s}(t) \boldsymbol{s}^{H}(t)\right] \boldsymbol{A}(\theta)^{H}+E\left[N(t)(\boldsymbol{N}(t))^{H}\right.\\ &=\boldsymbol{A}(\theta) \boldsymbol{R}_{s} \boldsymbol{A}(\theta)^{H}+\sigma^{2} \boldsymbol{I} \end{aligned}(6.10) 其中 R_s 是未观察到的源信号协方差矩阵，I 表示单位矩阵。 为简单起见，等式 (6.10)中对时间 t 已被省略。 可以观察到，协方差矩阵可以分为与 θ 无关的信号子空间和噪声子空间。 通过特征分解，协方差矩阵 R 可以分解为特征向量和特征值矩阵。由于信号子空间的大小为 K ，因此 R 的 M - K 个特征值属于噪声子空间， 如果 u_i 是 R 的特征向量，那么我们可以写成：\mathbf{R} \boldsymbol{u}_{i}=\left(\boldsymbol{A}(\theta) \boldsymbol{R}_{s} \boldsymbol{A}(\theta)^{H}+\sigma^{2} \boldsymbol{I}\right) \boldsymbol{u}_{i}=\lambda_{i} \boldsymbol{u}_{i}（6.11） 其中 λ_i , i = 1, . . . , M 是 R 的第 i 个特征值。 R 的特征值可以划分为 λ_i = σ_i^2 +σ^2 , i = 1, . . , K 和 λ_i = σ^2 , i = K +1, . . . , M ，由于 R_s 是正定的，我们可以写成：\boldsymbol{u}_{i}^{H}\left(\boldsymbol{A}(\theta) \boldsymbol{R}_{s} \boldsymbol{A}(\theta)^{H}\right) \boldsymbol{u}_{i}=0, i=K+1, \ldots, M（6.12） \left(A(\theta)^{H}\right) \boldsymbol{u}_{i}=0, i=K+1, \ldots, M（6.13） \left(a\left(\theta_{k}\right)^{H}\right) u_{i}=0, k=1, \ldots, K, i=K+1, \ldots, M（6.14） 根据公式(6.14)， MUSIC 算法找到信号子空间与噪声子空间正交的角度 θ_k ，噪声子空间的特征向量定义为：\boldsymbol{U}_{N}=\left[\boldsymbol{u}_{K+1}, \ldots, \boldsymbol{u}_{M}\right]（6.15） 基于公式(6.15)，可以使用以下表达式计算 MUSIC 伪谱：P_{\text {MUSIC }}(\theta)=\frac{1}{\boldsymbol{a}^{H}(\theta) \boldsymbol{U}_{N} \boldsymbol{U}_{N}^{H} a(\theta)}（6.16） 性质MUSIC 算法是DOA估计的高分辨率技术之一。 它能够可靠地从严重劣化的接收信号中分辨出角度间隔低至 1° 的目标，伪谱中的杂散峰值非常少。 由于 MUSIC 计算接收信号的伪频谱，它不能用于估计信号源的功率。 对于功率估计，DBF 或 Capon 可以与 MUSIC 结合使用。 通过增加用于频谱估计的快拍数量，可以提高 MUSIC 分离多个目标的能力，调皮哥提醒各位读者，这句话要深刻理解。 尽管具有高分辨能力，但 MUSIC 需要事先了解信号子空间的大小，另外还取决于需要高计算复杂度的特征分解。（4）Root-MUSIC这是一种 MUSIC 算法的变体，其中 DOA 估计通过找到多项式的根来执行 ，等式(6.16) 中P_{MUSIC}(θ) 的分母可以表示为多项式 P(z) ，使得：P(z)=a^{H}(\theta) \boldsymbol{U}_{N} \boldsymbol{U}_{N}^{H} \boldsymbol{a}(\theta)（6.17） 其中：\boldsymbol{a}(\theta)=\left[\begin{array}{lllll} 1 & z^{1} & z^{2} & \ldots & z^{M-1} \end{array}\right]^{\mathrm{T}}（6.18） 且有：z=\mathrm{e}^{-\frac{j 2 \pi d}{\lambda} \sin (\theta)}（6.19） 因此，我们可以将 P(z) 展开成这种形式的多项式：P(z)=\sum_{k=-M+1}^{M-1} C_{k} z^{k}（6.20） 在理想条件下， P(z) 的根将在单位圆上，其角度对应于接收信号的 DOA。 在实际情况下，噪声的存在会导致幅度从单位圆发生偏移。 因此，最接近单位圆的 P(z) 的根可以被视为 MUSIC 伪谱的极点， 则根可以写成：z_{k}=\left|z_{k}\right| \mathrm{e}^{\arg \left(z_{k}\right)}（6.21） 从幅度最接近 1 的根，DOA 可以估计为：\theta_{k}=\arcsin \left(\frac{\lambda}{2 \pi d} \arg \left(z_{k}\right)\right), k=1, \ldots, K（6.22） 性质Root-MUSIC 具有与 MUSIC 相似的性能。 在某些需要考虑相位噪声的情况下，Root-MUSIC可以提供更好的性能。 与其他子空间算法一样，仍然需要提前知道目标源的数量。 在噪声和杂波严重的情况下，根的大小可能会远离单位圆，从而难以得到取感兴趣的根。（5）Estimation of SignalParameters viaRotational InvarianceTechnique (ESPRIT)ESPRIT 是一种子空间方法，它采用与 MUSIC 不同的方法，因为它将阵列分解为两个子阵列，由一个已知向量置换，无需计算昂贵的峰值搜索过程就可以从中估计 DOA 。 图 2 显示了将单个阵列分解为两个子阵列的示意图。 应该注意，物理上存在一个单独的 ULA 阵列，从该阵列创建子阵列。 ESPRIT 还通过放宽天线几何结构减轻了校准任务的负担，因为子阵列不必具有相同的天线元件，并且它们的物理位置可以任意选择 。图2 （a）原始阵列图2 （b）两个子阵列对于由 x 和 y 表示的大小为 M 的两个子阵列，接收到的数据向量可以由以下等式表示：\begin{aligned} &\mathbf{x}(t)=\sum_{i=1}^{K} a\left(\theta_{i}\right) s_{i}(t)+n_{x}(t)=A s(t)+n_{x}(t) \\ &\mathbf{y}(t)=\sum_{i=1}^{K} a\left(\theta_{i}\right) \mathrm{e}^{j \gamma_{i}} s_{i}(t)+n_{x}(t)=A \Phi s(t)+n_{y}(t) \end{aligned}（6.23） 其中， \gamma_{i}=\frac{\omega_{0} \Delta}{c} \sin \theta_{i}, \Phi=\operatorname{diag}\left(\mathrm{e}^{j \gamma_{1}}, \ldots, \mathrm{e}^{j \gamma_{K}}\right), c 是光速， \omega_0 是中心频率， \Delta 是两个阵列之间的平移位移。 diag(·) 运算符将序列转换为对角矩阵，流形矩阵 A 的大小为 M × K 。 ESPRIT 旨在从旋转算子估计DOA， 这可以通过首先定义一个 2M × 1 向量 z(t) 来实现，使得：\mathbf{z}(t)=\left[\begin{array}{l} \mathbf{x}(t) \\ \mathbf{y}(t) \end{array}\right]=\left[\begin{array}{c} A \\ \mathbf{A} \boldsymbol{\Phi} \end{array}\right] s(t)+\left[\begin{array}{l} n_{x}(t) \\ n_{y}(t) \end{array}\right]=A_{z} s(t)+n_{z}(t)（6.24） z(t) 的协方差矩阵由下式给出：\boldsymbol{R}_{z}=E\left[\mathbf{z}(t) \mathbf{z}(t)^{H}\right]=A_{z} \boldsymbol{R}_{s} A_{z}^{H}+\sigma^{2} \boldsymbol{I}（6.25） R_z 的特征分解使得特征向量具有大小为 K 的信号子空间和大小为 2N - K 的噪声子空间。假设 K ≤ M ，并将 2N × K 信号子空间特征向量表示为 E_s，从广义特征分解可知 E_s 和 A_z 具有相同的跨度，存在一个非奇异变换矩阵 T 使得：E_{s}=A_{z} T（6.26） 此外， E_s 可以划分为 K 秩的 E_x 和 E_y ，如下所示：E_{s}=A_{z} T=\left[\begin{array}{c} A \\ \mathbf{A} \Phi \end{array}\right] T=\left[\begin{array}{c} A T \\ \mathbf{A} \Phi \mathrm{T} \end{array}\right]=\left[\begin{array}{l} E_{x} \\ E_{y} \end{array}\right]（6.27） 定义一个大小为 N × 2K 且秩为 K 的 Exy =\left[ E_x E_y \right] 矩阵，存在一个 2K × K 矩阵 F 使得:\begin{aligned} &0=E_{x y} F=\left[E_{x} E_{y}\right]\left[\begin{array}{l} \boldsymbol{F}_{x} \\ \boldsymbol{F}_{y} \end{array}\right] \\ &\boldsymbol{E}_{x} \boldsymbol{F}_{x}+\boldsymbol{E}_{y} \boldsymbol{F}_{y}=A T \boldsymbol{F}_{x}+\mathbf{A} \boldsymbol{\Phi T} \boldsymbol{F}_{y}=0 \\ &\mathbf{A} \Phi \mathrm{T}=-A T \boldsymbol{F}_{x} \boldsymbol{F}_{y}^{-1} \end{aligned}（6.28） 上面的表达式意味着 F 跨越 \left[ E_x E_y\right] 的零空间，因为我们正在假设 K ≤ M。由于 T 是满列秩，它的逆存在，则有：\begin{aligned} &\mathrm{A} \Phi=-A T F_{x} F_{y}^{-1} \mathrm{~T}^{-1} \\ &\Phi=T F_{x} F_{y}^{-1} \mathrm{~T}^{-1}=T \psi \mathrm{T}^{-1} \end{aligned} （6.29） 其中， \psi=-F_{x} F_{y}^{-1} 。ψ 的特征值等于 \Phi 的对角元素，由此可以估计DOA。由于测量中存在噪声和校准误差，通常使用TLS算法计算 \Phi 。（6）TLS ESPRIT 算法TLS算法可以概括为以下步骤：1) 根据测量值计算 R_z 的估计值。2) 对 R_z 进行广义特征分解，得到 R_z E_z = \Sigma _z E_z \Lambda _z 。3）估计信号子空间大小K。4) 估计 E_s 并分解为 E_x 和 E_y。5) 定义矩阵 E_D 并进行特征分解如下：E_{D}=\left[\begin{array}{c} E_{x}^{H} \\ E_{y}^{H} \end{array}\right]\left[\begin{array}{ll} \boldsymbol{E}_{x} & \boldsymbol{E}_{y} \end{array}\right]=\boldsymbol{E} \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{E}^{H}（6.30） 6) 将 E 分解为 4K × K 矩阵，如下所示：E=\left[\begin{array}{ll} \boldsymbol{E}_{11} & \boldsymbol{E}_{12} \\ \boldsymbol{E}_{21} & \boldsymbol{E}_{22} \end{array}\right]（6.31） 7) 计算ψ = −E_{12}E_{22}^{-1} 的特征值得到:\hat{\phi}_{k}=\lambda_{k}\left(-\boldsymbol{E}_{12} \boldsymbol{E}_{22}\right), k=1, \ldots, K（6.32） 8) DOA 估计是通过下面等式计算得到：\hat{\theta}_{k}=\sin ^{-1}\left(c \frac{\arg \left(\hat{\phi}_{k}\right)}{\omega_{0} \Delta}\right)（6.33） 其中，特征值是从 ψ 中提取的，如上所述。文献中存在 ESPRIT 算法的几种变体和改进，例如单一 ESPRIT 和 波束空间 ESPRIT，其详细信息可在文献 [1] 中找到。性质如上所述，ESPRIT 的优点是不需要穷举峰值搜索来确定 DOA ，因此，它在计算复杂度方面更具优势。 然而，额外传感器的需求可能会导致噪声 DOA 估计。 与所有算法一样，算法性能的关键在于准确计算协方差矩阵的能力，不过，随着更多传感器的可用性，协方差估计可以得到改进。6.3.3空间平滑从上述算法可以看出，协方差矩阵 R 的估计是 DOA 估计过程的关键。 校正矩阵的大小由接收数据向量的大小决定，而向量大小又取决于接收天线阵列的长度。 例如，在汽车雷达应用中，由于对雷达传感器尺寸的限制，通常使用小于10个阵元的接收天线阵列， 通常，天线元件的数量可以少到4个。 这些阵元接收的数据是协方差矩阵估计方法的输入（这是重点内容）， 在大多数情况下，为了降低计算复杂度，接收信号通过离散傅里叶变换变换到频域，几乎总是采用FFT实现。对于基于特征的算法，DOA 估计只有在协方差矩阵是非奇异的情况下才有可能，这意味着信号是非相干或不相关的。 相干性的来源是由于多径等自然传播特性，也可能是干扰等人工信号的结果。 用于去相关信号的一种方法是空间平滑（SS）。 空间平滑是通过首先将天线阵列从可以计算的平均协方差矩阵划分为子阵列来实现的。 假设数组可以划分为 M 个子数组，并将每个子数组计算的协方差矩阵表示为 R^f_m , m = 1, …, M ，上标表示正向计算，即增加元素 如图 3 所示，我们可以使用以下表达式计算协方差矩阵。R_{\mathrm{SS}}^{f}=\frac{1}{M} \sum_{m=1}^{M} R_{m}^{f}（6.34） 图3 空间平滑处理子阵列构造示意图 空间平滑协方差矩阵 R^f_{SS} 可用于计算 DOA 估计的特征值和特征向量。 如果子阵列中的元素个数是 p ，那么子阵列的数量 M = N – p + 1 。为了检测 K 个源， p 必须大于等于 K + 1 ，则所需的阵元将是 2K 。因此，空间平滑有效地将可检测目标的数量减少了一半，对于最多 N-1 个的 N 阵元阵列，与相干情况下的 N/2 相比，在非相干情况下无需空间平滑即可检测到目标。 这意味着对于固定数量的阵列阵元，必须在子阵列数量和可检测目标之间进行权衡。作为对空间平滑目标检测问题的改进，在文献[12]中提出了前向后空间平滑（FBSS）。 顾名思义，FBSS 方法对前向计算的协方差矩阵进行平均，如 SS 方法中所述，以及从第 N 个阵元计算回第一个阵元的协方差矩阵。 使用交换矩阵 J 可以有效地完成反向计算。使用以下表达式计算整体协方差矩阵 RFBSS：R_{\mathrm{FBSS}}=\frac{\boldsymbol{R}_{\mathrm{SS}}^{f}+\boldsymbol{J}\left(\boldsymbol{R}_{\mathrm{SS}}^{f}\right)^{H} J}{2}（6.35） 其中：\mathbf{J}=\left[\begin{array}{ccc} 0 & \cdots & 1 \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ 1 & \cdots & 0 \end{array}\right]（6.36） 对于 N 个阵元的阵列，可检测的相干源数量增加到 2N/3。作为DOA估计的例子，我们考虑了三种广泛使用的方法：DBF、Capon和MUSIC。光速，c：3.0e8 [m/s]中心频率，f0：77.5e9 [Hz]ULA 天线单元数，N：5天线间距，d：0.5 * λ，（λ为波长）目标源数量，N：2目标源 1， \theta_ 1的到达方向：-10 [deg]，-2 [deg]目标源 2， \theta_ 2 的到达方向：+10 [deg]、+2 [deg]噪声方差：0.015。使用四阵元长度的子阵列将空间平滑应用于协方差矩阵。 这总共给出了两个子阵列用于平均，仿真结果如图 4、5 和 6 所示。图 4 DBF方法在−10[deg]和+10[deg]两个源下使用五元ULA天线估计DOA 图5 使用五元ULA天线，在−10度和+10度两个源处使用Capon方法估计DOA 图6 使用五元ULA天线，在−10和+10两个源处使用MUSIC方法估计DOA 结果表明，与更传统的 DBF 和 Capon 方法相比，子空间方法 MUSIC 提供了更清晰的频谱选择。 如图 7、8 和 9 所示，当源在−2 [deg] 和 +2 [deg] 处更靠近时，MUSIC 比 DBF 和 Capon 更好地解析它们。 图7 DBF方法在−2[度]和+2[度]处使用五元ULA天线进行DOA估计 图8 使用五元ULA天线对源2在−2[度]和2[度]处的Capon算法估计DOA 图9 使用五元ULA天线，在−2[度]和2[度]两个源下，MUSIC方法估计DOA 关于几种DOA估计方法的效果，【雷达技术交流群】里有大佬做出过总结：通过瑞利准则算出来角度分辨率是4，那么FFT算法的分辨率就是4，MUSIC算法（子空间类）可能是2，压缩感知算法可能是1。如果再增大孔径，瑞利准则算出来2，FFT算法的角度分辨率为2，MUSIC算法（子空间类）可能是1，压缩感知算法0.5，以此类推。然后再结合上面的三个效果图，自然就能够分析清楚各种算法的在角度分辨率上的优劣，但仅仅是在角度分辨率上做比较，其他方面则需要重新考虑，各种算法计算量不同。6.3.4其他DOA算法除上述算法外，还有一些算法如ML、LP和WSF也存在[1]。然而，其稳定性和计算复杂度的问题使其难以在汽车应用中应用。这并不一定意味着这些算法较差，但它们受到当前可用技术的限制，无法用于实时情况。最近的一些方法，如传播子方法，完全避免了特征分解，而采用最小二乘法，这使它们值得探索。下面我们将简要地解释其中的一些算法。（1）Minimum Norm Method（最小范数法）最小范数法是最古老的 DOA 估计高分辨率方法之一 [15]。 从估计的协方差矩阵 R 中，执行奇异值分解 (SVD) 以获得 U、S 和 V矩阵。噪声子空间特征向量被提取为 E_N = U(:, K + 1: N)，这意味着所有列 从第 (K + 1) 列到第 N 列的 U矩阵。 频谱是基于位于第一个元素等于 1 的噪声子空间中的最小范数向量构造的。频谱由以下表达式计算：P_{\mathrm{MinNorm}}(\theta)=\frac{1}{\left|a(\theta) E_{N} E_{N}^{H} u\right|^{2}}（6.37） 其中 u = [1 ,0, 0 , . . 0]^T 和 a(θ) 是前面定义的转向向量。 由于最小范数方法属于基于特征的方法，它不能用于可靠地估计源信号的功率。 它主要用于DOA的估计。 必须事先知道有关来源数量的信息。 在退化环境中估计 DOA 是可能的，但在频谱中获得杂散峰的趋势增加。（2）Maximum Entropy Method (MEM)最大熵法MEM 是基于自相关函数外推的频谱估计方法，旨在通过使用自回归 (AR) 系数 [16] 来最大化信号熵（“不确定性”）。 AR 系数 a 使预测误差最小化，即受制于 a^He_1 = 1 的约束，其中 e_1 = [1， 0 ， . . 0]^T 。 估计 AR 参数的其他抗噪方法的详细信息可以在 [17] 中找到。 使用拉格朗日方法，AR 系数可以计算为\mathbf{a}=\operatorname{argmin}\left\{a^{H} R\right\}(6.38) a=\frac{R^{-1} e_{1}}{e_{1}^{T} R^{-1} e_{1}}(6.39) 频谱估计是使用:P_{\mathrm{MEM}}(\theta)=\frac{1}{\left|a(\theta)^{H} C_{j}\right|^{2}}(6.40） 其中 C_j 表示协方差矩阵的逆矩阵的第 j 列。j 的选择是任意的，会影响 MEM 的性能。AR 参数和谱估计之间的关系基于自相关函数存在且外推有效的。 这些假设的有效性存在一些问题，这些问题已在 [16] 中进行了概述。 MEM 可能很难扩展到多维 DOA 估计问题。（3）Linear Prediction 线性预测线性预测（LP）方法广泛用于音频和语音处理。 LP 背后的想法是最小化平均输出功率，前提是阵列中任意选择的元素的权重是统一的。 数组权重向量由下式给出：w=\frac{R^{-1} u}{u^{H} R^{-1} u}（6.41) 其中 u 是 N × N 单位矩阵的第 i 个列向量，对应于数组的第 i 个选定元素。 功率谱可以使用表达式计算:P_{\mathrm{LP}}(\theta)=\frac{u^{H} R^{-1} u}{\left|u^{H} R^{-1} a(\theta)\right|^{2}}(6.42) LP 方法的性能会因噪声的存在而降低，并且通常在 SNR 较高时运行良好。（4）Propagator Method 传播算子法传播子方法是一种基于线性算子的方法，该算子可以通过对流形矩阵的分块从接收数据矩阵中轻松提取出来。不需要对协方差矩阵进行特征分解或奇异值分解来估计DOA。 到达方向估计可以表述如下。 流形矩阵被划分使得我们有：\mathrm{A}=\left[\begin{array}{ll} A_{1} & A_{2} \end{array}\right]^{\mathrm{T}}（6.43） 其中 A_1 是 K × K 矩阵， A_2 是 (N - K) × K 矩阵。 矩阵 A2 是 A1 的线性变换，假设 A1 是非奇异的。 子矩阵之间的关系由下式给出:A_{2}=P^{H} A_{1}(6.44) 其中 P 称为投影矩阵。 根据投影矩阵，可以构造矩阵 Q 使得:Q=\left[P^{H}-I_{N-P}\right](6.45) 其中 I 是单位矩阵。 由于 Q^HA = 0，可以从以下关系中提取伪谱：P(\theta)=\frac{1}{\left|a(\theta) Q Q^{H} a(\theta)\right|}(6.46) 与 MUSIC 一样，伪频谱中的峰值对应于接收信号的到达角。 从协方差矩阵 R =\left[ EXX^H \right] 估计投影矩阵 P。 然后将协方差矩阵分成两个矩阵，使得:\mathbf{R}=\left[\begin{array}{ll} R_{1} & R_{2} \end{array}\right](6.47 ) 在零噪声接收信号的情况下，投影矩阵计算如下:\boldsymbol{R}_{2}=\boldsymbol{P}^{H} \boldsymbol{R}_{1}(6.48) 在正常情况下存在噪声的情况下，可以使用最小二乘法通过 Frobenius 范数(F-范数)的最小化来估计投影矩阵 || R_2 - P^H R_{1 F}|| 。 这导致表达式： P^{H}=R_{2}\left(R_{1}^{H} R_{1}\right)^{-1} R_{1}^{H}(6.49) （5）Weighted Subspace Fitting (WSF)在像 MUSIC 这样的子空间方法中，必须从有限的数据中估计协方差矩阵 R 。 这导致违反信号和噪声子空间之间的正交性假设。 加权子空间试图通过使用最小二乘法进行子空间估计来克服这一限制。加权子空间拟合模型可以表示为 :[\hat{A}, \hat{T}]=\underset{A, T}{\operatorname{argmin}}\left\|M W^{1 / 2}-A(\theta) T\right\|_{F}^{2}(6.50) 其中,W是正定加权矩阵，下标“F”表示 Frobenius 范数。 经过一些操作，问题减少到:\hat{\theta}=\underset{\boldsymbol{\theta}}{\operatorname{argmax}} \operatorname{Tr}\left\{\boldsymbol{P}_{\boldsymbol{A}(\boldsymbol{\theta})} \hat{E}_{s} \boldsymbol{W} \hat{E}_{s}^{H}\right\}(6.51) 其中\boldsymbol{P}_{A}=\mathbf{A}\left(\mathbf{A}^{H} \mathbf{A}\right)^{-1} A^{H}是投影在 A 的列空间上的投影矩阵， T_r 表示矩阵的迹线， \hat{E}_{S} 是信号的估计子空间特征向量。 可以以不同的方式选择数据的矩阵 M 表示，从而导致不同的成本函数。 T 表示 A 和 M 之间的匹配程度的度量。例如，选择 M 可以导致 WSF、多维 MUSIC、加权 ESPRIT 等。对于 WSF，选择 M 为 \hat{E}_{s} \boldsymbol{W}_{\mathrm{opt}}^{1 / 2} ，其中 通过将协方差矩阵特征分解为信号和噪声子空间来计算最佳加权矩阵，从而得到以下表达式：\mathrm{R}=E_{s} \boldsymbol{\Lambda}_{s} E_{s}^{H}+E_{n} \Lambda_{n} E_{n}^{H} （6.52） W_{opt} 的估计值由下式给出:\boldsymbol{W}_{\mathrm{opt}}=\left(\hat{\boldsymbol{\Lambda}}_{s}-\hat{\sigma}^{2} \boldsymbol{I}\right)^{2} \hat{\Lambda}_{s}^{-1}(6.53) 其中 σ^ 2 是噪声方差的估计值，可以通过平均噪声子空间特征值来计算。 有关详细信息，请参阅参考文献 [20]。6.3.5多维DOA算法在本章中，我们主要关注 DOA 估计的一维（1D）算法。在汽车应用中，出于多种原因，通常对执行多维 DOA 估计非常感兴趣。其中包括越来越需要以动态方式测量道路物体和道路基础设施（如行人、车辆和桥梁）的高度。通常，通过前面部分中概述的一维技术来估计方位角 DOA 就足够了，以固定目标位置。由于需要增加仰角，因此有必要采用 2D DOA 估计算法。有两种方法可用。第一种方法是在方位角和仰角方向上分别执行一维 DOA，如图 10 所示。图 10二维DOA估计的一维方法示意图 这种方法的优点是可以方便地使用已经过测试和信任的一维算法，缺点是必须对估计的方位角和仰角进行配对，这不是一项简单的任务，并且可能导致错误配对和错误的位置估计，进而可能导致致命事故。另一方面，第二个可用选项是使用 2D DOA 算法，从该算法可以直接提取方位角和仰角，无需配对，如图 11 所示。图11 2D DOA估计 这些算法已经以 2D DBF、2D MUSIC、2D ESPRIT 等形式存在。缺点是算法所需的计算负载增加。增加的计算也使实时实现和天线设计复杂化。但是，如果有选择，人们会更喜欢 2D 算法并找到优化计算的策略。6.3.6 最邻近估计可以可靠分离的目标数量受阵列孔径的限制，或者简单地说，受天线元件数量的限制。然而，增加的孔径会增加天线的尺寸，这从成本和车辆集成的角度来看是不可取的。为了克服孔径问题，最近研究了虚拟阵列处理作为一种可能的解决方案，这个想法是使用多个发射天线来扩大阵列孔径，如图12 所示。图12 由两个中转天线单元和三个接收天线单元得到六元虚拟阵列天线构造示意图通过基于接收器天线单元间距适当选择发射天线间隔，可以将虚拟阵列天线单元的数量增加到 Ntx∗ Nrx ，其中 Ntx 是发射天线单元的数量， Nrx 是接收阵列天线单元的数目。对于 ULA，发射天线间距由 dtx = d *Nrx 给出，其中 d 是接收天线间距。在图 12 中，我们从2个发射天线和3个接收天线中得到了一个由6个接收天线组成的虚拟阵列。有时被称为虚拟阵列或 MIMO 雷达的优势在于能够使用小尺寸物理天线扩展孔径。将高分辨率算法应用于生成的虚拟阵列可以显着增加可分离的目标数量。此外，虚拟阵列方法可应用于旨在减少接收器天线元件数量的稀疏阵列，稀疏阵列中缺失的阵元可以作为虚拟阵元内插。参考文献1. Van Trees, H.: Optimum Array Processing Part IV. Wiley-Interscience (2002)

2. Karim, H., Viberg, M.: Two decades of array signal processing research. IEEE Sign. Process.

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3. Gupta, P., Aditya, K., Datta, A.: Comparison of conventional and subspace based algorithms

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4. Cho S., et al.: A new direction-of-arrival estimation method using automotive radar sensor

arrays. Int. J. Distrib. Sens. Netw. 13(6), 1–12 (June 2017)

5. Van Veen, B.D., Buckley, K.M.: Beamforming-A versatile approach to spatial filtering. IEEE

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6. Capon, J.: High-resolution frequency-wavenumber spectrum analysis. Proc. IEEE 57,

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7. Schmidt, R.O.: Multiple emitter location and signal parameter estimation. IEEE Trans. Antennas

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8. Golub, G.H., Van Loan, C.F.: Matrix Computations, 3rd edn. Johns Hopkins University Press,

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9. Forsythe, K.W.: Utilizing waveform features for adaptive beamforming and direction finding

with narrowband signals. Lincoln Lab. J. 10(2), 99–126 (1997)

10. Roy, R., Kailath, T.: ESPRIT—estimation of signal parameters via rotational invariance techniques.

IEEE Trans. Acoust Speech Sign. Process. 37, 984–995 (1989)

11. Shan, T.J., Wax, M., Kailath, T.: On spatial smoothing for direction-of-arrival estimation of

coherent sources. IEEE Trans. Acoust. Speech Sign. Process. 33(4), 806–811 (August 1985)

12. Pillai, U., Kwon, B.H.: Forward/backward spatial smoothing techniques for coherent signal

identification. IEEE Trans. Acoust. Speech Sign. Process. 37(1), 8–15 (January 1989)

13. Munier, J., Delisle, G.Y.: Spatial analysis using new properties of the cross-spectral matrix.

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14. Marcos, S., Marsal, A., Benidir, M.: The propagatormethod for source bearing estimation. Sig.

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15. Tufts, D.W., Kumaresan, R.: Estimation of frequencies of multiple sinusoids: making linear

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16. Kay, S.M.: Modern Spectral Estimation: Theory and Application. Prentice Hall, Englewood

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17. Gamba, J.:OnNoise-CompensatedTechniques forTimeDelayEstimation. Ph.D.Thesis (2005)

18. Makhoul, J.: Linear prediction: a tutorial review. Proc. IEEE 63(4), 561–580 (1975)

19. Paulraj, A., Ottersten, B., Roy, R., Swindlehurst, A., Xu, G., Kailath, T.: Subspace methods for

directions-of-arrival estimation. In: Bose, N.K., Rao, C.R. (eds.) Handbook of Statistics, vol.

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20. Viberg,M., Ottersten, B.: Sensor array processing based on subspace fitting. IEEE Trans. Sign.

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21. Chen, C.-Y., Vaidyanathan, P.P.: Minimum redundancy MIMO radars. In: 2008 IEEE International

Symposium on Circuits and Systems, pp. 45–48 (2008)感谢阅读，如果本文对你有帮助，希望能够给我点一个赞！写在最后大家好！我是调皮连续波，可以叫我调皮哥，感谢关注我。我创建了一个【雷达技术交流群】，汇集雷达业内诸多大佬，想加入的可以见主页联系方式，或关注公众号【调皮连续波】即可。编辑于 2022-10-22 22:03自动驾驶雷达系统雷达信号处理​赞同 63​​6 条评论​分享​喜欢​收藏​申请转载​文章被以下专栏收录自动驾驶中的雷达处理算法自动驾驶中的雷达信号处理、雷达数据处理、AI

DOA是什么意思? - DOA的全称 | 在线英文缩略词查询

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首页 › 3 个字母 › DOA

DOA 是什么意思?

你在寻找DOA的含义吗？在下图中，您可以看到DOA的主要定义。 如果需要，您还可以下载要打印的图像文件，或者您可以通过Facebook，Twitter，Pinterest，Google等与您的朋友分享。要查看DOA的所有含义，请向下滚动。 完整的定义列表按字母顺序显示在下表中。

DOA的主要含义

下图显示了DOA最常用的含义。 您可以将图像文件下载为PNG格式以供离线使用，或通过电子邮件发送给您的朋友。如果您是非商业网站的网站管理员，请随时在您的网站上发布DOA定义的图像。

DOA的所有定义

如上所述，您将在下表中看到DOA的所有含义。 请注意，所有定义都按字母顺序列出。您可以单击右侧的链接以查看每个定义的详细信息，包括英语和您当地语言的定义。

首字母缩写词定义DOA-Des Orgues 阿尔萨斯DOAAce 的黎明DOADenrée 以物DOADesignateddelegated 选项授权DOADomaine de l'AngoisseDOA专用的宅男动漫DOA亚伯拉罕的女儿DOA代表团选项授权DOA公契的协议DOA农业部门DOA分布式的对象和应用程序DOA到货日期DOA到达日期DOA到达时即已DOA刺客的巢穴DOA剂量的忠告DOA剥夺了年龄DOA动态避障DOA区主任协会DOA占主导地位的视神经萎缩DOA唯一的定期存款DOA在到达时的缺陷DOA在沥青上的魔鬼DOA域操作体系结构DOA多伊奇 OstafrikaDOA天使的巢穴DOA天的弹药DOA奖的日期DOA妄想的充分性DOA实施日期DOA应用程序的一天DOA度的角DOA意外发生日期DOA拒绝访问DOA指定的检修活动DOA指定被委派选项授权DOA按所需的顺序的到来DOA无政府状态的门徒DOA机场部DOA权力下放DOA死了还是活着DOA汽车驱动程序DOA波达方向DOA湮没的弟子DOA滥用药物DOA狗伯特就业机构DOA独立的新风DOA直接义务管理局DOA简并超频匿名DOA管理系DOA罗宁业主协会DOA美国的女儿DOA老龄问题的部门DOA考古部DOA自动调谐的死亡DOA航空部DOA荷兰掩协会DOA获委任的日期DOA行动的持续时间DOA行政主任DOA行政司DOA设计组织批准DOA调度的军队DOA迪纳摩露天DOA退行性骨关节炎DOA部的上诉DOA部的帐户DOA酸的狗DOA门徒们的启示DOA门打开报警DOA陆军部DOA需求 d' AFNIC 进行的普查结果。DOA首字母缩写词字典

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什么意思_DOA的翻译_音标_读音_用法_例句_爱词霸在线词典首页翻译背单词写作校对词霸下载用户反馈专栏平台登录DOA是什么意思_DOA用英语怎么说_DOA的翻译_DOA翻译成_DOA的中文意思_DOA怎么读,DOA的读音,DOA的用法,DOA的例句翻译人工翻译试试人工翻译翻译全文DOA英 [ˌdi:əʊ'eɪ]美 [ˌdioʊ'eɪ]释义abbr.dead on arrival 到达前死亡; 送到时已死的大小写变形:doaDoaDoA点击 人工翻译，了解更多 人工释义实用场景例句全部Responsible for Lenovo DT DOA business charge of DOA index performance.负责联想台式DOA业务,保证台式DOA指标达成.互联网Matlab code - DOA estimation, array antenna to wave analysis.DOA估计, 阵列天线来波分析.互联网A novel method for estimating 2 D direction of arrival ( DOA ) of broadband signals is proposed.提出了一种新的宽带信号二维来波方向 ( DOA ) 估计方法———二维广义谱相关子空间拟合方法.互联网A method of estimating Direction Arrival ( DOA ) based on Multistage Weiner Filtering ( MSWF ) is proposed.提出一种基于多级维纳滤波器 ( MSWF ) 的信号波达方向 ( DOA ) 估计算法.互联网A target multipath DOA estimation algorithm based on frequency agility for phased array radar is introduced.介绍了频率捷变在相控阵雷达目标多径DOA估计 中的应用,并采用修正的MUSIC算法 (MMUSIC) 以提高多径信号DOA估计性能.互联网Direction of arrival ( DOA ) estimation is one of the key technologies of ultra - wideband ( UWB ) location.对信号到达角 ( DOA ) 的估计是 超宽带 定位的关键技术之一.互联网Direction - of - arrival ( DOA ) estimation of narrow - band signals in complex symmetric α - stable ( S α S ) noise environ - ment is studied in this paper.本文研究了对称α稳定 ( SαS ) 噪声环境中窄带信号源的 DOA 估计问题.互联网Direction of Arrival ( DOA ) estimation algorithm based on iterative QR decomposition is proposed in this paper.提出了一种基于迭代QR分解的信源到达角 ( DOA ) 估计技术.互联网Based on an Lshape array, a novel method for estimating twodimensional direction of arrival ( DOA ) was presented.提出了一种在高斯白噪声环境下基于L型阵列的二维 DOA 估计的新方法.互联网The simulation experiments show the new DOA estimation algorithm can provide exact and stabilization DOA estimation.提出的新DOA估计算法具有估计精度高、稳定性好、同时估计DOA个 数不受天线阵元数限制的优点.互联网DOA realize that this source is estimated in the TCT algorithm, to guarantee the result.此源码实现DOA估计中的TCT算法, 保证出结果.互联网DOA information can be used in initializing the weights of the adaptive beamforming.利用DOA信息,初始化自适应波束成形的权值.互联网Assure the good operation of DT DOA order related business keeping satisfactory customer relationship.保证台式DOA商务业务运营,维护良好的客户关系.互联网The performance of DOA estimator is studied via Monte Carlo simulations.仿真结果验证了该方法的有效性.互联网She made me doa couple push - ups.她让我做两组伏地挺身.互联网收起实用场景例句行业词典计算机= Digital Output Adapter,数字输出适配器   释义实用场景例句行

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DOA（到貨即損）_百度百科

DOA（到貨即損）_百度百科

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DOA是一個多義詞，請在下列義項上選擇瀏覽（共11個義項）

▪死或生

▪己二酸二辛酯

▪權力下放

▪退行性骨關節炎

▪日本樂隊

▪波達方向定位技術

▪面向數據的體系結構

▪澤野弘之創作的歌曲

▪到貨即損

▪授權決策體系

▪Rich Brian演唱歌曲

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DOA

（到貨即損）

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DOA是到貨即損的英文Dead On Arrival的縮寫。

外文名

DOA

英文全稱

Dead On Arrival

釋義電子產品的行業內用語。經銷商收到廠家的貨後，開箱就是壞的，就可以退貨和更換，但是這是有個期限的（一般7天到60天不等）。如果超過DOA期限，就屬於RMA：壞品維修期限過了，是不能退貨的。

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（2023-06-13）

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DOA - 搜狗百科

- 搜狗百科DOA是Delegation Of Authority的缩写，中文含义为授权决策体系。网页微信知乎图片视频医疗汉语问问百科更多»登录帮助首页任务任务中心公益百科积分商城个人中心添加义项DOA是一个多义词，您可以选择查看以下义项（共9个义项）：DOA乐队游戏波达方向定位技术己二酸二辛酯死或生授权决策体系面向数据的体系结构泽野弘之创作的歌曲日本乐队DOA编辑词条添加义项同义词收藏分享分享到QQ空间新浪微博授权决策体系DOA是Delegation Of Authority的缩写，中文含义为授权决策体系。词条标签：电子游戏免责声明搜狗百科词条内容由用户共同创建和维护，不代表搜狗百科立场。如果您需要医学、法律、投资理财等专业领域的建议，我们强烈建议您独自对内容的可信性进行评估，并咨询相关专业人士。词条信息词条浏览：861次最近更新：20.08.17编辑次数：3次创建者：﹍浚：尒寶_突出贡献者：新手指引了解百科编辑规范用户体系商城兑换问题解答关于审核关于编辑关于创建常见问题意见反馈及投诉举报与质疑举报非法用户未通过申诉反馈侵权信息对外合作邮件合作任务领取官方微博微信公众号搜索词条编辑词条 收藏 查看我的收藏分享分享到QQ空间新浪微博投诉登录企业推广免责声明用户协议隐私政策编辑帮助意见反馈及投诉© SOGOU.COM 京ICP备11001839号-1 京公网安备110000020000

DOA（面向数据的体系结构）_百度百科

面向数据的体系结构）_百度百科 网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心DOA是一个多义词，请在下列义项上选择浏览（共11个义项）添加义项收藏查看我的收藏0有用+10DOA播报讨论上传视频面向数据的体系结构本词条缺少概述图，补充相关内容使词条更完整，还能快速升级，赶紧来编辑吧！大数据时代，软件体系结构的研究已显得尤为迫切。受软件体系结构的局限，信息技术领域长期存在的问题在大数据时代愈发突出：系统间的信息难以共享；已建系统的功能扩展困难；海量、异构、多源、动态、实时变化和爆发式增长的大数据难管理，难分析，难挖掘；面向业务的软件工程开发过程复杂，维护困难，生命周期短；信息安全关系到国家安全、社会稳定、企业利益和个人隐私，在互联网开放环境下，问题更为突出；数据提供者的利益得不到保障等。面向数据的体系结构（DOA），采用“面向数据和以数据为核心”的思想，通过数据注册中心（DRC）、数据权限中心（DAC）和数据异常中心（DEC）统一定义数据、 管理数据和提供数据服务；通过数据应用单元（DAUs）对各种应用进行管理和服务，建立一种数据大平台与碎片化应用的数据生态系统，为构建大数据时代从数据保护到授权应用 整套机制的软件体系结构进行有益的探索。中文名面向数据的体系结构外文名DOA，Data Oriented Architecture提    出苗放教授提出时间 2012年目录1基本信息2意义3目标4主要内容5关键科学问题6特色与创新7预期成果8前期成果9总结基本信息播报编辑面向数据的体系结构（DOA，Data Oriented Architecture），建立在云计算的硬件架构之上，采用“面向数据和以数据为核心”的思想，通过数据注册中心（DRC,Data Register Center），数据权限中心（DAC, Data Authority Center），数据异常控 制中心（DEC, DataException Control Center）来统一定义数据、管理数据和提供 数据服务，通过数据应用单元（DAUs, Data Application Units）对各种应用进行管理和服务，建立一种数据大平台与碎片化应用的数据生态系统，构建起从数据保护到授权应用的整套机制，为有效解决大数据时代所面临软件体系结构的问题提供基础理论和方法技术支撑。以上表述的数据是大数据时代下的广义数据，是真实世界映射成虚拟世界的各种类型的数据，应用则是由政府、企业和个人在互联网和移动互联网中随时随地、随心随意的各种需求产生出的碎片化和个性化的应用。数据生态系统可以简单形象地比喻为“肥沃的数据土壤上生长着茂盛的应用森林”。理解为：将不断积累和丰富的各种数据定义为数据土壤，那么建立在数据之上的各种碎片化、个性化和不断增长的应用则是应用森林。应用森林中的某一棵应用之树是具有生命周期的，可能会被淘汰或死亡，但整个森林是生态的、枝繁叶茂的和可持续发展的。一个生态系统的好坏取决于这个生态系统的构成和运行机制，而面向数据的软件体系结构（DOA）就是探索一种解决数据与应用之间自生长、自适应、自管理和可持续发展的机制，也包括数据的安全机制和应用中数据的授权使用机制。数据注册中心（DRC），是 DOA 的核心部件，通过它来构建逻辑的数据资源池，并管理数据和提供数据服务。DRC 按照统一标准进行设计，可以将各个 行业或不同规模的 DRC 进行互联和关联，从而可以构成更大规模的 DOA 系统。数据权限中心（DAC），是 DOA 的关键部件，对数据的安全存储、传输及应用授权进行管理。对数据实行“天生加密、授权使用”的机制，将数据分成存储和传输时保持加密的“数据态”和在应用中授权使用时解密的“应用态”，充分保证数据的安全及使用的授权。数据异常控制中心（DEC），是 DOA 的重要部件，对数据资源池进行自适应管理，也是数据生态系统的主要构成。数据应用单元（DAUs），是 DOA 的关键部件，关联应用对数据的访问，对各种应用提供支持。类似于构件系统，在数据资源池之上，以模块和积木方式提供应用程序接口（API,Application Programming Interface），供应用系统直接调用，可以由易到难，由简到繁地构建生态的应用系统。意义播报编辑李国杰院士在关于大数据应用与研究所面临的问题与挑战中指出，大数据时代，“需要考虑对整个 IT 架构进行革命性的重构”。广义上讲，革命指推动事物发生根本性变革，引起事物从旧制到新制的飞跃。我们认为 IT 架构的革命性重构应该从硬件和软件两个方面来考虑。云计算已经较好地解决了硬件方面的问题，并且为软件方面的革命性重构奠定了重要基础。但软件方面，在软件的体系结构上，目前还没有很好的解决方案。受软件体系结构的局限，信息技术领域长期存在的问题在大数据时代愈发突出：（1）信息共享。经过数十年来信息技术发展和信息化应用的积累，政府部门和企业中建立的各种业务信息系统越来越多。但这些系统间很难实现信息共享，甚至新建的信息系统也难以和其他系统共享信息。信息“孤岛”和信息“烟囱” 现象普遍存在，而且问题越来越严重。采用“接口”和“信息交换平台”或“数据交换平台”等方案，不能从根本上解决问题。（2）系统扩展。信息系统建设完成后，应用需求发生变化就要重新修改代码才能实现功能更改，造成应用信息系统对软件开发者的依赖。一旦需求变化成为常态，系统的功能扩展问题就变得非常突出。（3）数据管理。过去的信息系统涉及的多是结构化数据，通过关系型数据库管理系统（RDBMS, Relational Data Base Management System）就能很好地对数据进行管理。现在面临的大数据具有海量、异构、多源、动态、实时变化和爆发式增长的特点，数据来源多样，种类繁多，动态变化，包括来自物联网的物理空间数据，社交网络的网络空间数据等，至今没有统一的数据定义和管理办法。（4）大数据分析和挖掘支持。大数据需要通过处理、分析和挖掘才能产生价值，才能为决策提供支持。但目前对具有上述特点的大数据缺乏符合数据密集 型模式的数据管理机制和平台，因而对大数据的处理、分析和挖掘难以获得具有持续、全面、科学和客观的大数据分析和挖掘结果。（5）软件工程。传统的面向业务的软件开发过程复杂，开发和维护成本高，无法应对处于常态的业务应用需求变更，软件生命周期短，更新、淘汰和重新开发带来的投入大。在互联网和移动互联网时代，强调一切业务数据化，就意味着要采集、记录、存储和管理一切业务过程中产生的数据，这对于需求分析、数据模型和业务应用等，都充满了不确定性，也和传统的软件开发中要尽量有一个稳定、明确的需求正好相反，这给传统的面向业务的软件工程带来了严峻的挑战。（6）信息安全。信息安全涉及国家安全、社会稳定、企业利益和个人隐私。传统的信息安全多是封闭环境下的信息安全，强调的是网络安全、系统安全和应用安全。在信息安全上，我国采用的是分级保护和等级保护的信息安全制度。传统的数据安全，多强调的是数据中心的安全，虽然有备份、灾备等技术保障数据的安全，但还存在着越权访问等数据泄露隐患。在云计算、互联网和移动互联网应用以及大数据时代下，环境更为开放，对数据安全的要求更高，给信息安全带来了更为严峻的挑战。所以，信息安全除了网络安全和系统安全保障之外，在安全的软件体系结构和安全的数据保护机制等方面还要有更深入的研究。（7）数据提供者利益保障。在大数据时代，以数据建设和提供信息（数据）服务的企业和部门越来越多，对这类数据提供者的利益保护愈发重要。但由于信息具有易复制、易传输、难保护的特点，现有的技术体系缺乏对数据保护和授权使用的机制，不足以保障数据提供者的利益，不利于这类企业或部门的发展。目标播报编辑针对软件体系结构的局限导致信息技术领域长期存在且在大数据时代愈发突出的一系列问题， 采用“面向数据和以数据为核心”的思想，提出并设计一种面向数据的软件体系结构（ DOA, Data-Oriented Architecture），为建立一种数据大平台与碎片化应用的数据生态系统的构建机制，为从数据保护到数据授权应用的全过程管理，为有效解决大数据时代所面临的软件体系结构问题，提供基础理论和方法技术支撑。主要内容播报编辑DOA 主要包括以下内容：面向数据的体系结构的机制、面向数据的体系结构的组成、数据注册中心的机制、 数据权限中心的机制、数据异常控制中心的机制、数据应用单元的机制等。（1）面向数据的体系结构的机制包括： 面向数据和以数据为核心的指导思想；大数据时代对体系结构的需求；数据的定义和分类；数据的载体及与云计算的关系；数据生态系统的含义及 DOA作用； DOA 与数据和应用的关系； DOA 对数据的管理和服务模式； DOA 与应用的业务逻辑和数据逻辑关系； DOA 下数据安全的基本原理；等。面向数据和以数据为核心的指导思想。 数据是有生命的，具有生命周期，生命过程需要全记录。数据是有属性的，具有安全属性、身份属性、时间和空间属性。数据要天生加密，穿戴盔甲，加密呈现，具有不同的加密级别和深度。数据是独立于系统的，数据是应用的基础，不依赖于特定的硬件环境和软件环境。同一数据可以支撑不同的应用。数据的访问和应用是基于授权的，特定的访问者，特定的场合（环境），特定的时间（时段），数据的使用和用户适合于网络安全的授权、认证和计帐（ AAA， Authorization， Authentication， Accounting）机制。数据是加密存储与传输的（数据态），授权后解密使用（应用态）。数据系统是生态的，变化和发展的，是可持续发展的，自生长、自管理、自适应的。虚拟世界由数据组成，是真实世界的映射。建立数据生态系统，就要面向数据和一切以数据为核心。数据生态系统包括生态的各种应用，是“肥沃的数据土壤上生长着茂盛的应用森林”。数据生态系统需要构建逻辑的数据资源池，支持数据大平台与碎片化和不断增长的应用，支持数据共享和系统可扩展。基于数据：一切可测，一切可联，一切可操作，一切可实现。大数据时代对体系结构的需求。 大数据时代，我们从信息技术（IT,Information Technology） 时代来到了数据技术（ DT, Data Technology） 时代。从关注技术（T）到关注信息（I），再到关注数据（D）。信息是因人而异的，是功利性的、利己的，强调的是我，信息技术是为自己的；数据具有普适性，可以产生信息，是公益性的、利他的，强调的是我们，数据技术是为大家的。 马云提出，人类已经从 IT 时代走向 DT 时代， IT 时代是以自我控制、自我管理为主，而DT时代，它是以服务大众、激发生产力为主的技术。 数据技术包括信息技术，数据技术范围更广，内涵更丰富；信息技术更具体，针对性更强。数据系统包括信息系统，信息系统是数据系统的子集。云计算为数据技术时代的到来提供了可能：云存储具有几乎无限的海量数据存储能力。数据技术时代，需要新的世界观，即数据世界观，数据安全观。数据技术时代，也就是大数据时代，需要相适应的软件体系结构，支持数据安全，支持一切业务数据化，管理海量、异构、复杂、变化和爆发式增长的大数据，并提供挖掘有价值信息的支持。现有系统架构大都是小数据时代遗留和发展的技术架构，现有安全体系也是建立在小数据时代技术架构之上的。以信息技术（小数据时代）发展而来的技术和信息安全技术，不能适应大数据时代的要求。 Hadoop、MapReduce 等技术，只解决了大数据的静态和量大的一部分问题。需要重新审视数据，站在数据的角度审视技术、架构、安全体系。数据的定义和分类。 百度百科和维基百科分别给出的“数据”定义是： “数据就是数值，也就是我们通过观察、实验或计算得出的结果。数据有很多种，最简单的就是数字。数据也可以是文字、图像、声音等。数据可以用于科学研究、设计、查证等”， “数据，或称资料，指描述事物的符号记录，是可定义为意义的实体，它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述，是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的‘原料’，如图形、声音、文字、数、字符和符号等”。我们研究的大数据时代的数据是广义数据： 就是真实世界映射成虚拟世界的内容。 除了我们理解的计算机可以直接处理的数据外，还可以是能被注册的各类事物：如设备，服务，APP，人，物等。这就需要研究大数据时代下的数据定义或广义数据定义。可以从不同角度来分类数据：结构化/非结构化数据，关系型数据库/NoSQL，动态数据/静态数据，变化的数据/历史数据，简单数据/复杂数据，自有数据/共享数据/公开数据，不断变化和不断积累增长的大数据，等。图1 数据-DOA平台-应用架构图数据的载体及与云计算的关系。 云计算可以从弹性计算和存储服务两个方面来划分类型，典型如亚马逊的弹性计算云（ EC2, Elastic Compute Cloud）和简单存储服务（S3, Simple Storage Service）。在架构上习惯上分为基础设施作为服务（IaaS, Infrastructure as a Service）、平台作为服务（PaaS, Platform as a Service）和软件作为服务（SaaS,Software as a Service）三层，本质上云计算就是云服务，但还应有数据作为服务（DaaS, Data as a Service）这重要的一层。从数据角度，云计算更多是数据的存储服务，是 IaaS 和DaaS，通过分布式和虚拟化技术，将基础设施与数据融为一体（ I+D, Infrastructure plus Data），为终端用户提供弹性的、可计量的、个性化的数据和计算服务，可以简称“云”。一切皆在云中，包括所有的基础设施，如网络、服务器、存储设备等，更重要的是包括所有的数据，网络世界和物理世界的数据等。以数据为内容定义云，可以分为存储云、网络云和物理云。存储云数据举例：基础数据，影像数据，历史数据，行业数据等；网络云数据举例： QQ，微信，百度，博客，短信，淘宝，电子邮件， APP 软件等；物理云数据举例：雨量，温度，视频，PM2.5，交通流量，设备，人员等。数据生态系统的含义及 DOA 作用。 数据生态系统，是“肥沃的数据土壤上生长着茂盛的应用森林”， DOA 是数据与应用之间可持续发展的关系描述。一个数据生态系统能够成立，关键是要建立一种有效的作用机制，这就是面向数据的体系结构（DOA）。 DOA， “是一个信息系统的体系结构，针对任何数据类型，基于云服务的概念，与具体的硬件平台和软件系统无关，通过以数据为核心和面向数据的理念来建立构建复杂信息系统的机制，以数据标识作为数据的识别和定位标记，建立数据的分类体系和访问权限，通过数据注册和登记中心实现数据的管理和交换，通过建立各种数据功能单元，可以由简到繁、由易到难地构建复杂应用系统，实现多系统间的数据共享、访问和协同”。DOA 与数据和应用的关系。 人类通过包含计算机网络在内的计算机硬件和软件系统建立了虚拟世界，通过虚拟世界去认识、建设、改造和适应真实世界，于是产生了大量的数据和各种应用。 DOA 就是建立在云计算支撑的数据和各种应用之间的、分别可以对数据和应用进行管理和服务的一种机制、一个平台，形成一个以这种机制和平台的相对不变来应对数据和应用万变的数据和应用的生态系统。这种关系和机制，也可以实现从实时数据到实时应用的支持。数据、DOA 平台和应用所构成的三层架构如图1所示。DOA 对数据的管理和服务模式。 DOA 面对的数据是广义数据。要对广义数据进行管理和服务，首先要解决对各种类型数据的统一标识和管理问题。其次，要考虑数据的价值保护，要对数据进行属性管理，对数据进行权限和授权管理。再次，在分布式应用和有数据冗余的情况下，要考虑数据的一致性问题。据此提出数据注册中心（ DRC）、数据权限中心（ DAC）和数据异常控制中心（ DEC），互相配合实现对各种类型数据的统一管理，并为应用提供数据服务。DOA 与应用的业务逻辑和数据逻辑关系。 传统的应用信息系统构建逻辑大都是面向业务的逻辑，即根据需求，按照业务流程进行需求分析，就事论事地对系统进行设计和开发。按照业务逻辑，要求信息处理流程、数据结构等都按照业务过程的要求进行设计，好处是信息流程与业务流程比较一致，但缺点是，在今后一旦业务流程发生变化，信息处理流程、数据结构等都要做相应的变化,给系统开发和维护带来不可预测的困难。 DOA 要求面向数据，即要将应用的业务逻辑转换为数据逻辑，这样，就要求将业务流程按照对数据资源池访问的周期梳理成一个个小的面向数据的流程，最后再将这些面向数据的流程整合成面向业务的流程，完成应用信息系统的开发。这样做的好处是一旦构建了数据资源池，构建面向数据的业务流程会比较便捷，而且业务流程发生变化，不会影响整个数据逻辑和数据流程，只需增加变化的部分或调整一些数据流程去适应新的变化即可。缺点是，要将业务逻辑转换为数据逻辑，需要做一个思想转变。DOA 下数据安全的基本原理。 传统的信息安全，首先是建立一个封闭和相对安全的环境，通过各种方式来保证这个封闭环境是安全的或可信的，但在这里面的数据却大多是“裸露”的。一旦有不速之客通过漏洞进入到这个环境， “裸露”的数据就面临着极大的危险。在互联网和云计算的开放环境下，按照这种封闭环境下的信息安全策略进行数据保护，将面临着极大的挑战。DOA 是面向数据和以数据为核心的。数据是有属性的，具有安全属性、身份属性、时间属性和空间属性。要明确数据的主人、朋友和敌人。从数据角度考虑安全问题，要保证数据的完整性、机密性和可用性。数据要“天生加密，授权使用”。数据具有自保护功能，要穿戴盔甲，以加密方式呈现，具有不同的加密级别和深度。数据的使用要经过授权。数据具有两种状态：存储和传输时的“数据态”以及授权使用中的“应用态”。 “数据态”是加密状态， “应用态”是解密状态。一旦完成“应用”或离开了应用环境，数据应立即“变”为加密的“数据态”。 DOA 提供一种加解密机制和授权使用机制，使得数据在存储和传输时是不可访问和使用的，而经过授权的用户在访问数据或通过应用使用数据时，是透明的，即感觉不到数据的加密和解密过程。因此， DOA 下的数据安全策略是， “数据态”的数据，既适合于封闭环境，也适合于开放环境，而“应用态”的数据，仅适合于“封闭”环境。这样，数据安全问题就化解为数据加密和授权使用机制、数据自我保护和自动加解密机制、应用环境安全等几个关键问题了。（2）面向数据的体系结构的组成包括： DOA 的组成及完备性；数据注册中心（ DRC）基本功能；数据权限中心（ DAC）基本功能；数据异常控制中心（ DEC）基本功能；数据应用单元（ DAUs）的基本功能；面向数据的软件工程原理初步探索；等。DOA 的组成及完备性。 DOA 是一种构建在云计算环境之上的软件体系结构，不涉及直接对具体硬件的控制和访问。作为协调数据和应用之间的关系以及构建数据生态系统的一种机制， DOA 应具有对广义数据进行全面管理和服务的功能，以及对各类应用进行全面管理和服务的功能。初步考虑的 DOA 组成包括：对广义和各类数据进行登记注册管理的数据注册中心（ DRC），对数据进行授权、认证和计帐（授权及访问过程记录）管理的数据权限中心（ DAC），对数据的一致性进行管理的数据异常控制中心（ DEC），以及对各类应用进行管理、服务提供支持的数据应用单元（ DAUs）。这些中心和应用单元，构成了 DOA 的基本框架，它们之间既相互独立，又相互关联，形成一个有机的整体。相互独立，体现在它们的任务和功能互不相同；相互关联，体现在它们之间的互为依赖。例如，DAC、 DEC 和 DAUs，都要依赖于 DRC。数据注册中心（DRC）基本功能。 数据注册中心对各种类型的数据和广义数据进行登记注册，形成逻辑的数据资源池，方便应用对数据的访问。其功能涉及但不限于：数据注册信息定义，数据属性信息，数据分类，元数据标准，元数据分类，不同类型数据的注册方法，数据索引，元数据索引，数据检索，广义数据模式识别，分布式部署，数据注册内容随需自适应机制，数据生成自动注册机制，历史数据注册与管理，等。数据权限中心（ DAC）基本功能。 数据权限中心对数据进行权限管理，功能涉及但不限于：数据安全属性定义，数据合法性鉴别，数据访问权限定义，用户权限认证，应用授权，用户授权，数据授权与 PKI，计帐算法及机制，数据透明加解密机制，高效数据加解密算法等。数据异常控制中心（DEC）基本功能。 数据异常控制中心对分布式环境下有数据冗余时的数据一致性进行处理，功能涉及但不限于：数据维护，自适应管理，异常探测与处理，巡检，异常与冲突发现，同步处理，冗余处理，负载均衡等。数据应用单元（ DAUs）的基本功能。 数据应用单元是在数据资源池之上的一系列应用单元模块，针对应用管理和服务，通过类似于基于构件的软件开发模式（ COA）的搭积木方式和应用程序接口（ API, Application Programming Interface）调用，以“数据驱动应用”，快速满足用户的各种应用功能需求。其功能应根据各种具体应用的需求，涉及但不限于：根据不同数据类型提供不同功能的数据功能单元（ DFU, Data Function Unit），以推送方式提供服务的数据服务单元（ DSU,Data Service Unit），数据加解密单元（ DEU, Data Encryption Unit），数据授权调用单元（ DIU, Data Invocation Unit），数据应用组合单元（ DCU, Data CombinationUnit），数据可视化单元（ DVU, Data Visualization Unit），数据处理单元（ DPU,Data Processing Unit），等。面向数据的软件工程原理初步探索。 面向数据的体系结构 DOA 为软件开发提供了新的方法。区别于传统的面向业务的软件工程，新的面向数据的软件工程具有新的活力。拟开展以下研究：具有生命周期的应用软件与数据生态系统的关系研究；业务逻辑转化为数据逻辑的开发过程研究；逻辑的数据资源池建设和运行维护机制研究；基于成长型数据生态系统的应用软件开发模式研究；基于DAUs 的面向数据的应用软件快速构建机制研究；已有系统的数据整合方法研究；等。（3）数据注册中心（DRC）的机制包括：数据注册内容定义及元数据标准；数据属性信息定义；数据分类及分类标准；数据注册方法；元数据索引和检索方法；广义数据模式识别；数据注册中心分布式部署模式；数据注册内容随需自适应机制；数据生成自动注册机制；历史数据注册与管理；等。数据注册内容定义及元数据标准。 广义数据包括云中存储的各种类型的数据，也包括互联网中传递的实时变化的数据，还包括物理世界存在的实体对象和状态所表征的数据，如果用云的概念来表达数据，就是存储云（数据）、网络云（数据）与物理云（数据）。对这些数据进行注册，就要针对这些数据的特征定义注册内容，最重要的是要指出这些数据的名称和存在的位置，作为统一管理数据的唯一标识。此外，还需要有数据的描述、数据的属性、数据的权限等内容。这些内容体现为元数据，需要制定统一的数据注册元数据标准。数据属性信息定义。 数据具有属性，不同的数据具有不同的属性。数据都具有价值， DRC 需要管理数据的共性属性。例如，数据权人（数据主人），数据的生命周期，数据的权限，数据的状态，数据的性质，数据的合法性，数据的质量等。数据分类及分类标准。 数据可以分为不同的大类和子类，对于分类的标准、分类的方法、分类的类别和分类的应用等，需要开展研究。为了提高数据检索效率，还需对元数据进行进一步的分类研究。数据注册方法。 根据不同的数据类型，不同的数据性质，要采用相适应的数据注册方法，可以分为手动注册、半自动注册和全自动注册方法。在数据注册的同时，建立数据索引。应用产生数据，应用产生的数据应该自动进行注册。元数据索引和检索方法。 数据注册中心是为应用提供数据访问服务的，访问效率取决于索引和检索方法。由于数据注册中心的体量可以很大，根据不同系统，其规模可以达到TB级甚至PB级。因此，建立高效的元数据索引和检索机制和研究高效的索引和检索方法，是非常必要的。广义数据模式识别。 数据注册中心注册的内容可以是广义数据，例如物理世界的实体。要快速检索这些广义数据，需要采取新的识别技术。例如可以采用基于模糊理论的模式识别技术来建立索引等方法。数据注册中心分布式部署模式。 数据注册中心的数据虽然是数据的注册信息，其体量和实体数据相比约占千分之一，当实体数据达到 PB 量级，注册中心的数据将达到 TB 级，因此，数据注册中心也要部署到云的分布式环境中。为高效地运行数据注册中心，需要对其进行分布式部署模式研究。（4）数据权限中心（DAC）的机制DOA 意在从架构角度对未来数据系统进行全方位设计，包括数据安全在内。DAC 通过数据权限的管理对数据进行保护，并提供数据授权使用的机制，也可以保护数据拥有者的利益。因此，DAC 的机制涉及但不限于：开放环境下数据安全基本理论；数据的状态机制；数据固有安全属性；数据访问控制权限及管理机制；数据合法性鉴定；数据权限中心的作用和运作机制；用户认证机制及证书授权（ CA, Certificate Authority）技术；数据授权机制及与公共密钥基础设施（ PKI,Public Key Infrastructure）关系；数据使用记录及其溯源机制；计帐机制；多级授权及认证机制；单个数据与批量数据或大数据量授权使用机制；密钥体系；数据透明加解密策略和算法；加解密效率与安全性及授权过程的妥协关系；传统数据传输加密技术适应性；应用环境安全保障；数据非法使用识别及数字水印技术；数据权人权利和知识产权相关问题；等。开放环境下数据安全基本理论。 开放环境下，要做到数据本身的安全，并能够安全使用，首先就是数据要进行加密，数据应该具有“天生加密，授权使用”的特性。不妨假设数据在使用中是不加密状态，那么数据不在使用中就应该保持加密状态。因此，设定数据具有两种状态：存储和传输时处于加密状态的“数据态”以及授权使用中处于解密状态的“应用态”。 DOA 作为一种机制，就要保证数据能够在这两种状态中与授权和加解密技术关联起来。目前有关数据安全的理论和方法体系、网络的授权、认证和计帐的 AAA 技术、CA技术、PKI技术、密钥体系、加解密技术等，以及网络安全技术、系统安全技术、应用环境安全技术等，都是适用的，但要从面向数据和以数据为核心的角度进行重新梳理，从数据安全的理念、理论、方法和受保护数据的应用机制等方面，进行适应性研究和更进一步的探讨。数据的状态机制。 可以以面向对象的观点来看待数据，数据除了其自身应具有的价值外，还具有内部属性和外部状态。从外部看，数据应具有“数据态”和“应用态”两种状态。要研究数据状态的定义，数据状态的设置和获取，数据状态的转化，数据状态的作用，数据状态对环境的要求，数据状态与数据加解密关系及作用机制，等。数据固有安全属性。 数据的内部属性包括关键的数据安全属性。要研究数据安全属性的定义，数据安全属性的内容，数据具有的访问权限，数据安全性说明，数据状态，数据的主人（数据权人）、朋友（被授权人）、陌生人（未授权人）和敌人（不受权人），数据读写权利，数据追加历史记录，数据的数字水印与防伪鉴别，数据授权记录，等。数据访问控制权限及管理机制。 数据访问控制依赖于数据安全属性，又与数据的加解密关系密切。过去的数据访问控制权限是由软件所控制，由访问软件控制数据的访问，而数据本身则有可能加密也有可能不加密。当另外的软件访问数据时，有可能绕过权限控制，例如越权访问数据，造成数据的非法访问和重要信息泄露。本项研究立足于数据“天生加密，授权使用”的观念，数据的访问依据数据的安全属性和访问者的身份，通过应用授权、用户授权，再确定数据授权，依据授权的方式和应用的环境，提供解密密钥或解密算法，实现数据的安全使用。涉及数据的使用，还有数据的读写权限、修改权限、追加权限、数据的获取及数据权人的确定，以及按照数据权人的身份信息进行数据自动加密和自动注册等。依照不同的应用类型、不同的应用场景、不同的用户表现方式，这种数据访问控制方法及权限管理机制，需要深入开展研究。数据权限中心的作用和运作机制。 数据权限中心负责对数据进行安全保护，并对数据的使用进行授权管理和应用安全管理。因此，数据权限中心要管理数据安全属性，鉴别数据的合法性，设定数据的访问权限，认证用户和应用，对数据进行用户和应用授权，对授权过程进行记录和计帐，对数据进行加解密，等。数据权限中心要与数据注册中心配合，有关数据的属性和权限等数据，需要在数据注册中心进行注册和登记，数据权限中心根据注册的信息，对数据进行监控、授权、回收权利、认证、计帐、加解密和新数据安全属性注册等操作。从内部看，数据的使用过程就是数据的授权和不断扩大授权范围的过程，计帐就是对这些授权的记录，可以为后续的商业应用奠定基础。未来任何一个 DOA 平台，在提供数据管理和服务的同时，也具备了数据商业运作的基本能力。用户认证机制及证书授权（CA）技术。 数据应用授权是建立在用户认证的基础上的。用户认证与用户的属性相关，认证过程是用户注册和管理维护过程。登记用户信息是数据注册中心（DRC）重要的数据注册内容，也是数据权限中心（DAC）需要用到的重要数据。用户认证技术，可以采用传统的 CA 技术，需要有第三方权威中心或局部中心向用户颁发用户证书（私钥）。同时，数据和用户之间通过数据安全属性建立关联关系。数据授权机制及与公钥基础设施（PKI）关系。 向用户授权使用数据，就需要将经数据权人（数据的主人）公钥加密的数据转变成用被授权用户（数据的朋友）公钥加密的数据，再提供给被授权用户下载使用。当遇到体量较大的数据，为提高加解密效率，用公钥加密的应该是对数据进行对称加密的密钥，而不是数据本身。数据权限中心（DAC）要提供这种基于 PKI 的加解密授权机制和方法。（5）数据异常控制中心（DEC）的机制DEC对数据资源池（数据注册中心注册的数据）进行一致性管理，对数据资源进行维护，保证数据的唯一性和一致性。因此，DEC的机制涉及但不限于：数据一致性维护机制，数据动态变化自适应管理机制，数据一致性异常探测与处理机制，数据巡检算法，数据异常与冲突发现算法，数据同步处理算法，数据冗余处理算法，热数据自动复制技术，冷数据自动删除技术，系统负载均衡，等。（6）数据应用单元（DAUs）的机制DAUs在数据注册中心DRC以及数据权限中心DAC的基础上，建立一系列应用单元模块，通过类似于基于构件的软件开发模式（COA）的搭积木方式和应用程序接口（API）调用，以“数据驱动应用”，快速满足用户的各种应用功能需求，对各类应用进行管理和服务。因此，DAUs的机制涉及但不限于：数据应用单元的结构规范，程序调用参数规范，数据访问规范，应用注册管理规范，应用扩展机制，授权数据访问机制，非授权数据访问识别，数据功能单元，数据服务单元，数据加解密单元，数据授权调用单元，数据应用组合单元，数据可视化单元，数据处理单元，等。关键科学问题播报编辑（1）大数据时代下计算机软件体系结构的问题大数据时代，计算机软件体系结构急需进行革命性的变革，以应对信息技术领域长期存在且在大数据时代愈发突出的问题，涉及到：信息共享，系统功能扩展，大数据管理，大数据分析和挖掘支持，软件工程，信息安全，数据企业利益保障等方面。虽然针对这些问题有着各种各样的解决方法和技术，但都不能彻底地或从根本上解决。现有的软件方法和软件体系结构，例如面向对象的编程（ OOP,Object-Oriented Programming）解决的是复杂系统的编程方法问题，面向服务的体系结构（ SOA, Service-Oriented Architecture）解决的是异构系统的服务调用和整合问题，基于构件的软件开发方法或面向构件的体系结构（ COA, ComponentOriented Architecture）解决的是软件按组件方式的快速构建机制问题，它们都无法解决前述问题。（2）面向数据的软件体系结构对建立可持续发展的软件系统的支持问题作为一个大数据时代下的软件体系结构，基于它所构建的大数据系统——我们定义为数据生态系统，应具有伴随数据的可持续发展的能力。推而广之，以面向数据，以数据为核心的软件体系结构（理论）来构建的软件系统及其计算机系统、信息系统的实现形式，也应该具有面向数据的可持续发展的能力。这也是我们需要探索和解决的科学问题。（3）面向数据的软件体系结构对数据保护与授权应用的支持问题面向数据，就要以数据为核心，对数据进行保护，也要对应用进行支持。这种新的软件体系结构，为数据的安全、信息的安全、数据的应用、信息的应用等，带来了新的挑战和解决问题的新方法、新机制，这些都需要探索和解决。（4）面向数据的软件体系结构对应用增长和需求变化的支持问题应用的不断增长和需求的不断变化，在面向数据的体系结构下应能够自动适应。这是新的机制、新的方法，需要深入研究和实现。特色与创新播报编辑（1）提出了一种大数据时代下的面向数据的软件体系结构（ DOA），是大数据时代面向数据和以数据为核心的数据系统和信息系统的构建机制。（2）提出了一种建立在云计算环境之上的 DOA 平台构建方法，既可对各种数据进行统一管理和服务，也可对各种个性化应用进行管理和服务，为构建成长型的数据生态系统，为从数据保护到授权应用全过程可控管理，提供理论和方法技术支持。预期成果播报编辑通过对面向数据的体系结构（ DOA）进行理论和机制探讨， 为建立新一代的数据生态系统并从数据保护到数据的授权使用提供理论和方法技术支持。针对前述的信息技术领域长期存且在大数据时代愈发突出的七个方面的问题， 可以得到有效地解决：（1）信息共享。 DOA 建立了以 DRC 为核心和以 DAC 为重点的数据资源池或数据大平台，所有的应用都“生长”在其上， 各应用系统都在一个“池子”里依照权限去获取所需的数据，各应用系统不需要去和其他应用系统去共享数据和信息， 因此没有信息“孤岛”和信息“烟囱”，从根本上解决了信息共享的问题。如果两个以上的不同数据生态系统需要进行数据“共享”，只需将这些系统的 DRC进行相互认证和相互关联，不同的应用就可以在不同的数据资源池中找到所需要的数据了。（2）系统扩展。 DOA 支持碎片化应用，因此，系统功能的扩展过程就是数据（应用）生态系统不断建设和发展的过程，数据可以不断积累，应用也可以不断增加和扩展。对于已有系统， 可以通过数据来进行整合。 将这些系统产生的数据不断“导入”到新的数据资源池中，再通过在数据资源池上不断开发和积累一些小的碎片化应用， 缓慢和逐渐替代原有系统， 完成从原来的应用系统到数据生态系统的过渡和迁移。（3） 数据管理。 DOA 是通过 DRC 以元数据方式，管理各种类型甚至包括网络空间和物理空间实时动态变化的数据，通过建立不同的分类方式和不同的数据索引检索方式，实现对数据的统一管理和提供应用服务支持。 通过 DRC、DEC 建立逻辑的数据资源池来管理数据并为应用提供服务，解决了数据唯一性保证和数据的一致性问题， 可以实现一个数据支持多种应用，丰富应用方式，避免数据冲突带来的严重后果。 这一点，在众多行业应用中都具有重要的意义，特别是在互联网和移动互联网的碎片化互动应用中， 更具有重要意义。 DRC本身也是利用云存储在分布式网络中，以应对大规模数据和大用户量及高并发访问，以保证数据访问的可靠性和高效性。（4）大数据分析和挖掘支持。大数据分析和挖掘需要有方便数据管理的架构，需要有方便和高效积累的数据。 DOA 提供不断积累的、包含有中间计算结果的数据源泉，并提供成长型的数据生态系统和可行的数据安全管理机制， DRC提供快速和便捷的数据检索机制，并支持对复杂数据实现关联分析的算法， 可以基于 DOA 建立用于数据密集型大数据分析和挖掘的决策支持平台， 使基于大数据的预测、判断和决策更科学、客观和可持续。（5）软件工程。 DOA 以数据为核心， 建立的数据资源池可以适应任何数据变化，也可以应对任何业务需求的变化。在 DOA 支持下，传统的面向业务的软件工程将转变为面向数据的软件工程。它迎合、满足、解决未来对于大数据及其应用分析挖掘不确定性的平台需求。在种种不确定下，仍然能够让用户自己就能快速简单地管理与分析不断变化与增长的数据，完成传统应用软件、传统中间件做不了的事情。它颠覆传统，不强调软件生命周期，而是强调数据生态系统，即数据大平台与碎片化应用系统，建立的是“肥沃的数据土壤上生长着茂盛的应用森林”；不考虑数据共享问题；是将业务逻辑转化为数据逻辑的开发过程；是基于成长型数据生态系统的应用软件开发模式；数据资源池的框架建立好后， 边调研边开发，开发过程就是系统扩展过程；是分阶段分期开发模式，可以保护已有投资，容易实现定制化开发。（6）信息安全。因为 DOA 建立的是数据“天生加密，授权使用”机制，这样可以使数据在开放环境下进行存储和传输，既可以适应传统封闭的安全环境下的应用，增强了信息的安全保障，又可以在开放环境下保证数据的安全和不被越权访问。 DOA 安全理念和技术，与现在发展的网络空间安全、系统安全、应用环境安全等技术相结合，可以有效提高信息安全保障。（7）数据提供者利益保障。数据必须经过授权才能够使用。 DOA 数据的使用过程就是数据的授权过程。通过计帐机制和计费手段，以及数据授权使用溯源机制，可以充分保障数据提供者的利益，也使得互联网和大数据时代的信息交易、数据应用等变得有序和有法可依。前期成果播报编辑自2007年到2014年，从提出G/S模式到提出DOA及开展应用，得到了包括863、国家自然科学基金等多个项目的支撑和验证，得到多位行业专家的肯定。目前，课题组申报国家发明专利2项，可为基于DOA架构下信息系统的相关研究和构建方法提供基础。课题研究组成员先后在国际会议、国内期刊上发表了数篇与本课题研究内容相关的文章,其中EI检索、核心期刊数十篇（相关研究论文见代表性研究成果列表）。项目负责人及其团队成员都是多年从事信息技术的研究人员，熟悉DOA构架的相关理论，具有丰富的研究经验和可持续的研究能力。时间事件备注2007年在北京香山科学会议第303次会议——“数字中国”发展战略论坛上做“数字地球平台与数字中国技术体系架构”主题报告。提出了G/S模式，亦即今天的端/云模式。2008年作为技术负责人，国家发改委“基于遥感与卫星导航的数字旅游服务系统”项目。通过了四川省科技厅主持的成果鉴定，被认为“达到了国内领先水平”。2010年1、负责国家自然科学基金项目“客户端聚合服务的空间信息网络服务模式研究”。2、申请中国发明专利：一种空间信息网络服务模式。专利申请号：201010113244.2，公开号：CN102164155A关于G/S模式的深入科学研究。2011年参与国家863项目“绕月探测工程科学数据应用与研究”。与会专家称“基于G/S模式的探月数据分析与成果共享基础平台”为探月科学研究中的新课题。2007年-2012年连续6年受邀参加“数字中国高层论坛”（DCDF）大会，并做大会和分论坛报告。阐述和交流数字地球平台、G/S模式及空间信息的网络服务模式应用进展。2012年参加“第六届软件、知识、信息、管理和应用国际研讨会”（SKIMA2012）,并作大会主题报告。提出面向数据的体系结构（DOA）概念。2014年1、2014年9月28日在峨眉山召开的“首届四川国际旅游交易博览会（SCITE）”的“中国智慧旅游的探索与发展趋势论坛”上作了题为“以数据为核心打造智慧旅游平台探讨”的报告。2、2014年11月15日在成都召开的主题为“IT技术发展的最新进展与未来”四川省计算机学会学术年会上作了题为:“大数据时代面向数据的系统构建技术探讨”的学术报告。3、2014年12月2日在北京召开的2014全国智慧教育高教论坛上作了题为“智慧教育大数据平台与碎片化应用系统构建技术探讨”的报告。4、2014年12月12日在成都召开的由四川省计算机学会主办的“2014'云时代大数据与信息安全研讨会”上作了题为“面向数据的体系结构及在信息安全中的应用探讨”的报告。5、申请中国发明专利：一种面向数据的信息技术系统。专利申请号：201410341092.X，公开号：CN104076906A交流DOA理念、原理和理论方法体系。2012年-2014年以DOA为核心实施或获批的项目：1、2012年，四川省人民政府应急办项目：“四川省人民政府应急指挥系统”（已结题验收）。2、2013年，成都大学信息科学与技术学院项目：“基于云面向数据的学院教育信息化综合管理与服务平台”。3、2014年，四川省教育厅项目：“四川省教育资源公共服务平台”。4、2014年，国家发改委绵阳市北斗卫星导航产业区域综合示范项目：“基于北斗导航的智慧旅游、智能公共交通系统”。2015年2015年3月18日，在国家自然科学基金网站上正式提交了2015年国家自然科学基金面上项目的申请。项目名称：大数据时代下面向数据的软件体系结构初步研究，申请代码：F020201，受理编号：6157051674。2015年3月31日，代表四川省教育厅专家组向来自四川省各地市州教育局的领导介绍了四川省教育资源公共服务平台一期建设情况及服务能力情况。整个项目的架构以DOA为核心构建。总结播报编辑DOA是一个信息系统的体系结构，针对任何数据类型，基于云服务的概念，与具体的硬件平台和软件系统无关，通过以数据为核心和面向数据的理念来构建复杂信息系统，以数据标识作为数据的识别和定位标记，建立数据的分类体系和访问权限，通过建立各种数据功能单元，可以由简到繁、由易到难地构建复杂应用系统，实现多系统间的数据共享、访问和协同，通过数据注册中心（ DRC）、数据权限中心（ DAC）和数据异常中心（ DEC）统一定义数据、管理数据和提供数据服务；通过数据应用单元（ DAUs）对各种应用进行管理和服务，建立一种数据大平台与碎片化应用的数据生态系统，为构建大数据时代从数据保护到授权应用整套机制的软件体系结构进行有益的探索。任何数据类型，是指：结构化/非结构化数据；实时/存档/历史数据；空间/非空间数据；本地/互联网/第三方数据；公共/私有数据；授权/未授权数据；服务型/应用型数据等。关于云计算概念，本质是云服务，核心是基础设施作为服务（IaaS）和数据作为服务（DaaS），通过分布式和虚拟化技术，将数据与基础设施融为一体，为终端用户提供弹性的、可计量的、个性化的信息服务。可以简称“云”，一切皆在云中，包括所有的基础设施，如网络、服务器、存储设备等，更重要的是包括所有的数据、物理世界和网络世界的数据等。图2 DOA与数据云及应用终端关系示意图以数据为内容定义云，可以分为存储云、物理云和网络云。以应用类别划分，则是公有云、私有云或行业云等。数据注册中心（DRC，Data Register Center），是统一的数据定义和命名环境，通过元数据来定义和注册各种类型的数据。DOA研究以数据为中心的系统构建机制，包括数据的获取，传输，存储，管理，调度，权限控制，数据的价值挖掘，数据检索与服务等机制的研究。DOA采用通用浏览器/服务云（G/S，General browser/Service cloud）工作模式，如图2所示。G：代表具有时空增强的通用浏览器，可以是各类面向人类的信息终端；S：代表以数据为核心构成的服务云，它由三类数据云所组成：物理世界数据感知云，网络世界数据感知云以及各类数据的存储云。相对来说，前两者为动态云，后者为静态云，其中物理世界数据感知云，就是狭义的物联网概念。G端主要实现以下功能：(1) 时-空增强的通用浏览器客户端（不是简单的页面式的终端）(2) 采用请求-聚合的工作机制（客户端汇聚信息、聚合服务）(3) 个性化的按需服务（不同终端用户的界面和功能不同）(4) 多客户端协同（不同客户在G端借助于S端协同做一件事情）(5) 时-空可视化（3D、4D：基于时间序列的空间信息展示和表达）(6) 不同终端：桌面PC、平板、智能手机（Windows，Mac OS X，Linux，iOS，Android，Windows Phone等）(7) 简单的操作和控制（从鼠标到手指）S端的组成和功能如下：(1) 物理世界数据感知云(2) 网络世界数据感知云(3) 管理多源、海量、异构等数据的存储云(4)分布式计算引擎(5) 数据注册、分类与访问权限管理(6) 对大数据的存储和管理采用分布式和分散存储的技术(7) 动态冗余、负载均衡、自适应(8) 对客户端提供有效的数据处理、访问和服务支持从数据的角度看任何系统在技术上都存在的八个复杂度问题：1.空间复杂度（对数据的存储能力）2.时间复杂度（对数据的计算能力，提供服务的响应能力）3.空间时间复杂度（数据在网络上的传输能力）4.表达复杂度（人机界面——数据可视化能力）5.操控复杂度（人机界面——对数据的操控能力）6.关系复杂度（数据与数据之间的关系描述能力）7.分析复杂度（从数据提取信息的能力）8.技术复杂度（数据和信息系统的成本，性价比）通过DOA和G/S模式，开发基于云的具有可视化表达能力和容易操作的客户端，就可以有效降低和化解前5个复杂度问题。新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号 京公网安备110000020000

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阵列信号处理方向前景？ - 知乎

阵列信号处理方向前景？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答​切换模式登录/注册科研通信行业通信工程数字信号处理电子信息工程阵列信号处理方向前景？目前大四，研究生方向应该是阵列信号处理方向，空间谱估计，目标识别，一些定位技术相关的。不知道这个方向以后如何。希望有了解或从事相关领域研究和工作的人介…显示全部 ​关注者98被浏览124,561关注问题​写回答​邀请回答​好问题 5​添加评论​分享​9 个回答默认排序H.Huang德国博士，瑞典博士后，玛丽居里学者​ 关注我将从以下四个方面回答这个问题。有偏颇之处还请谅解并指正。第一，个人情况我是在读硕士生，现在研三，2018年秋毕业。硕士方向即是阵列信号处理。第二，阵列信号处理概述阵列信号处理主要包括DOA估计和波束形成两个大的研究方向。DOA估计是指估计出信号的来波方向，波束形成是指空间滤波即抑制干扰信号并滤出感兴趣的目标信号。经典的技术和算法包括MUSIC算法（多重信号分类算法）、ESPRIT算法（旋转不变子空间算法）、Capon方法、最大似然估计法、压缩感知方法等等。这个研究领域自上个世纪六七十年代子空间类算法的提出以来，热度一直很高，也属于传统的古老的研究方向之一。目前国内外有许多优秀的专家教授置身于该研究领域，这里我就不举具体的研究学者的名字了。第三，阵列信号处理培养方式这个研究方向培养的更多的是工程师和研究学者，而比较少程序员。所谓的培养工程师，是指这个研究方向培养学生搭载阵列系统，调试系统模型，然后使用阵列系统收集环境当中的信号数据，并对这些数据进行处理。所谓的培养研究学者，是指学生可以纯粹通过读文献，推导公式，设计算法，使用matlab进行仿真，写文章并投稿发表，未来就业是高校或科研所或公司的研发部，这种，读博是必要的。所谓的不太培养程序员，是指该研究方向不太会让学生学习C，JAVA，Python等一系列编程语言。当然，对于这个培养方式和就业方向，我不敢保证一定如此，上述为我个人观点，必有偏见之处。学生在读期间学习的东西，以及毕业之后的就业去向，也和导师以及所在实验室的研究重点密切相关。第四，建议对于研究生生涯的建议，就是要么认真学习一门技术（可以是一门编程语言，硬件设计等），要么多读文献多发表文章。编辑于 2023-05-14 17:35​赞同 109​​49 条评论​分享​收藏​喜欢收起​zzzzdhz​ 关注更新一下: 阵列信号处理是一个很有用的东西，如果做实际系统的话还是很不错的。但是实际系统一般的地方是做不起的，学校里面一般都是做理论，跑仿真，然而我个人认为我能认知到的理论研究价值已经不大了，能刨的坑已经差不多了。天天绞尽脑汁推公式，不如多学学写代码，好找工作。之所以说大部分文章都不行，是因为理论和实际系统还是不太一样的，理论往往建立在理想的假设下，所推结论只有在这种条件下成立（而且本身性能提升一般也都不大），放在实际系统里面难以work。总之，我觉得做系统还是不错的（阵列的具体设计方案，完整的数字处理方案等），但是理论还是不太好。//个人见解：如果准备读博，努力发TSP申请好学校，如果不读博，好好锻炼写代码的能力，毕业就转行吧。Array Signal Processing 是 Signal Processing里面早就凉的透透的一个方向了，虽然现在每年还有大量paper出现，但大部分都是垃圾。以前流行的MUSIC，最近流行的Sparse，理论上Performance可能有提升，放到实际系统中统统不得行。这个方向的上限是被Uncertainty Principle限定死了了的，除非毫米波或者其他需要Array的方向大火，要不然真的没啥搞头了。编辑于 2018-07-21 10:33​赞同 19​​13 条评论​分享​收藏​喜欢

DoA 估计：多重信号分类 MUSIC 算法（附 MATLAB 代码） - 知乎

DoA 估计：多重信号分类 MUSIC 算法（附 MATLAB 代码） - 知乎切换模式写文章登录/注册DoA 估计：多重信号分类 MUSIC 算法（附 MATLAB 代码）零妖阁专业知识分享：雷达信号处理；MIMO 雷达；电磁波天线理论。本文首次在公众号【零妖阁】上发表，为了方便阅读和分享，我们将在其他平台进行自动同步。由于不同平台的排版格式可能存在差异，为了避免影响阅读体验，建议如有排版问题，可前往公众号查看原文。感谢您的阅读和支持！DoA 估计是指根据天线阵列的接收信号估计出单个或多个信号源的方位信息。由于激励信号和方向图之间存在傅里叶关系，DoA 估计也可以等效为谱估计问题。多重信号分类（Mutiple Signal Classification）算法，简称 MUSIC 算法，是一种常用的 DoA 估计方法。它的基本思想是将任意阵列输出数据的协方差矩阵进行特征分解，从而得到与信号分量相对应的信号子空间和与信号分量相正交的噪声子空间。信号模型 假设空间中存在 M 个不同方向的信号，入射到由 N 个天线单元构成的均匀直线阵上。第 i 个信号源的方向为 \phi_i（i = 1,\dots,M），第 i 个信号源的信号为 \alpha_i(t)。假设 M < N 。令第 n 个天线单元的噪声为 n_n(t)。在窄带远场条件下，第 n 个天线单元的输出信号 x_n(t) 可表示为\begin{aligned} x_n(t) &= \sum\limits_{i=1}^{M} \alpha_i(t) e^{jkz_n\sin\phi_i} + n_n(t) \\ &= \sum\limits_{i=1}^{M} \alpha_i(t) s_n(\phi_i) + n_n(t) \end{aligned} \\将 N 个天线的输出信号表示成向量形式 \bf x (t)，则上式可归纳为\mathbf{x}(t) = \mathbf{S} \mathbf{\alpha}(t) + \mathbf{n}(t) \\\left[\begin{matrix} x_1(t) \\ x_2(t) \\ \dots \\ x_N(t) \\ \end{matrix}\right] = \left[\begin{matrix} &e^{jkz_1\sin\phi_1} &e^{jkz_1\sin\phi_2} &\dots &e^{jkz_1\sin\phi_M} \\ &e^{jkz_2\sin\phi_1} &e^{jkz_2\sin\phi_2} &\dots &e^{jkz_2\sin\phi_M} \\ &\dots &\dots &\dots &\dots \\ &e^{jkz_N\sin\phi_1} &e^{jkz_N\sin\phi_2} &\dots &e^{jkz_N\sin\phi_M} \\ \end{matrix}\right] \left[\begin{matrix} \alpha_1(t) \\ \alpha_2(t) \\ \dots \\ \alpha_M(t) \\ \end{matrix}\right] + \left[\begin{matrix} n_1(t) \\ n_2(t) \\ \dots \\ n_N(t) \\ \end{matrix}\right] \\其中，\mathbf{S} 为阵列的流型矩阵，矩阵规模为 N\times M，具体可表示为 M 个不同方向对应的阵列导向矢量：\mathbf{S} = [\mathbf{s}(\phi_1), \mathbf{s}(\phi_2), \dots, \mathbf{s}(\phi_M) ] \\由于 M < N，流型矩阵 \mathbf{S} 为列满秩矩阵，\mathrm{Rank}(\mathbf{S}) = M。MUSIC 算法思想 假设不同信号源的信号之间是相互正交的，噪声与信号之间是正交的，则阵列输出信号 \mathbf x(t) 的协方差矩阵为\begin{aligned} \mathbf R &= \mathrm E [\mathbf x(t) \mathbf x(t)^H] \\ &= \mathrm E [\mathbf{S} \mathbf{\alpha}(t) \mathbf{\alpha}(t)^H \mathbf{S}^H + \mathbf{n}(t)\mathbf{n}(t)^H ] \\ &= \mathbf{S} \mathbf A \mathbf{S}^H + \sigma^2 \mathbf I \\ &= \mathbf{R}_S + \sigma^2 \mathbf I \\ \end{aligned} \\其中，\mathbf A 为不同信号源之间的协方差矩阵，由于不同信号源之间是相互正交的，\mathbf A 为正定对角矩阵：\mathbf A = \left[\begin{matrix} &\mathrm E [\mathbf |\alpha_1(t)|^2] &\dots &\dots &\dots \\ &\dots &\mathrm E [\mathbf |\alpha_2(t)|^2] &\dots &\dots \\ &\dots &\dots &\dots &\dots \\ &\dots &\dots &\dots &\mathrm E [\mathbf |\alpha_M(t)|^2] \\ \end{matrix}\right] \\由于信号协方差矩阵 \mathbf R_S 的规模为 N\times N，秩为 M， \mathbf R_S 存在 N - M 个特征值为 0 的特征向量，令这种特征向量为 \mathbf q_m，则\mathbf R_S \mathbf q_m = 0 \\\Rightarrow \mathbf{S} \mathbf A \mathbf{S}^H \mathbf q_m = 0 \\\Rightarrow \mathbf q_m^H \mathbf{S} \mathbf A \mathbf{S}^H \mathbf q_m = 0 \\\Rightarrow \mathbf{S}^H \mathbf q_m = 0 \\上述推论说明，\mathbf R_S 的特征值为 0 时对应的特征向量 \mathbf q_m 与信号源对应的 M 个导向矢量均正交。令 \mathbf R_S 的 N-M 个特征值为 0 时对应的特征向量构成矩阵 \mathbf Q_n ，其规模为 N \times (N-M)，则\mathbf{S}^H \mathbf Q_n = 0 \\则 MUSIC 算法的谱估计公式为P_{\mathrm{MUSIC}}(\phi) = \frac{1}{|| \mathbf Q_n^H \mathbf s(\phi) ||^2} \\当上式中的 \phi 与信号源方向相同时，分母为零，此时 MUSIC 谱估计为无穷大。因此，MUSIC 谱估计的尖峰数目与信源数目相同，尖峰对应的方向即为信号源的方向。如何根据阵列输出信号 \mathbf x 计算 \mathbf Q_n ？ 通过记录多组阵列输出信号快拍，可以计算出输出信号协方差矩阵的近似值\mathbf R = \frac{1}{K} \sum\limits_{k=1}^K \mathbf x_k \mathbf x_k^H \\那么，如何根据输出信号的协方差矩阵 \mathbf R 估计出信号协方差矩阵 \mathbf R_S 对应的特征值为 0 的特征向量矩阵 \mathbf Q_n 呢？对于 \mathbf R_S 的任意特征向量 \mathbf q_m \in \mathbf Q ，有\mathbf R_S \mathbf q_m = \lambda_m \mathbf q_m \\\begin{aligned} \Rightarrow \mathbf R \mathbf q_m &= \mathbf R_S \mathbf q_m + \sigma^2 \mathbf I \mathbf q_m \\ &= (\lambda_m + \sigma^2)\mathbf q_m \end{aligned} \\因此，信号协方差矩阵 \mathbf R_S 的特征值 \lambda_m 对应的特征向量与输出信号协方差矩阵 \mathbf R 的特征值 \lambda_m+\sigma^2 对应的特征向量相同。因此，\mathbf R 的特征分解可表示为\begin{aligned} \mathbf R &= \mathbf Q (\mathbf \Lambda + \sigma^2 \mathbf I) \mathbf Q^H \\ &= \mathbf Q \left[\begin{matrix} &\lambda_1 + \sigma^2 &0 &\dots &0 &0 &\dots &0 \\ &0 &\lambda_2 + \sigma^2 &\dots &0 &0 &\dots &0 \\ &\dots &\dots &\dots &\dots &\dots &\dots &\dots \\ &0 &0 &\dots &\lambda_M + \sigma^2 &0 &\dots &0 \\ &0 &0 &\dots &0 &\sigma^2 &\dots &0 \\ &\dots &\dots &\dots &\dots &\dots &\dots &\dots \\ &0 &0 &\dots &0 &0 &\dots &\sigma^2 \\ \end{matrix}\right] \mathbf Q^H \end{aligned} \\上式表明，将输出信号矩阵 \mathbf R 进行特征分解，得到的 N-M 个较小且相等的特征值对应的特征向量即可构成 \mathbf Q_n。MATLAB 仿真 clc; clear; close all;

%% 参数设置

%%% 工作频率

c = 3e8;

freq = 10e9;

lambda = c/freq; % 波长

k = 2*pi/lambda; % 波数

%%% 阵列参数

N = 10; % 阵元数量

d = 0.5*lambda; % 阵元间隔

z = (0:d:(N-1)*d)'; % 阵元坐标分布

%%% 信号源参数

phi = [-10, -30, 60]'*pi/180; % 来波方向

M = length(phi); % 信号源数目

%%% 仿真参数

SNR = 10; % 信噪比(dB)

K = 1000; % 采样点数

%% 阵列接收信号仿真模拟

S = exp(1j*k*z*sin(phi')); % 流型矩阵

Alpha = randn(M, K); % 输入信号

X = S*Alpha; % 阵列接收信号

X1 = awgn(X, SNR, 'measured'); % 加载高斯白噪声

%% MUSIC 算法

%%% 阵列接收信号的协方差矩阵的特征分解

R = X1*X1'/K; % 阵列接收信号的协方差矩阵

[EV, D] = eig(R); % 特征值分解

EVA = diag(D); % 提取特征值

[EVA, I] = sort(EVA, 'descend'); % 降序排序

Q = EV(:, I); % 特征向量构成的矩阵

Q_n = Q(:, M+1:N); % 噪声子空间

%%% 计算MUSIC谱估计函数

phi_list = linspace(-pi/2, pi/2, 200)';

S1 = exp(1j*k*z*sin(phi_list')); % 不同方向对应的流型矢量构成矩阵

P_MUSIC = 1./sum(abs(Q_n'*S1).^2); % MUSIC 谱估计公式

%%% 转换为dB

P_MUSIC = abs(P_MUSIC);

P_MUSIC_max = max(P_MUSIC);

P_MUSIC_dB = 10*log10(P_MUSIC/P_MUSIC_max);

%%% 提取信号源方向

[P_peaks, P_peaks_idx] = findpeaks(P_MUSIC_dB); % 提取峰值

[P_peaks, I] = sort(P_peaks, 'descend'); % 峰值降序排序

P_peaks_idx = P_peaks_idx(I);

P_peaks = P_peaks(1:M); % 提取前M个

P_peaks_idx = P_peaks_idx(1:M);

phi_e = phi_list(P_peaks_idx)*180/pi; % 估计方向

disp('信号源估计方向为：');

disp(phi_e);

%%% 绘图

figure;

plot(phi_list*180/pi, P_MUSIC_dB, 'k', 'Linewidth', 2);

xlabel('\phi (deg)');

ylabel('Pseudo-spectrum (dB)');

axis([-90, 90, -40, 0]);

grid on;

hold on;

plot(phi_e, P_peaks, 'r.', 'MarkerSize', 25);

hold on;

for idx = 1:M

text(phi_e(idx)+3, P_peaks(idx), sprintf('%0.1f°', phi_e(idx)));

end

参考文献 [1] 王永良. 空间谱估计理论与算法[M]. 清华大学出版社, 2004.[2] 张小飞, 陈华伟, 仇小锋. 阵列信号处理及MATLAB实现[M]. 电子工业出版社, 2015.- END -编辑于 2023-03-23 14:54・IP 属地陕西music（空间谱估计算法）​赞同 54​​17 条评论​分享​喜欢​收藏​申请

无线电技术 | 无线定位技术TDOA是什么？（一） - 知乎

无线电技术 | 无线定位技术TDOA是什么？（一） - 知乎首发于虹科技术切换模式写文章登录/注册无线电技术 | 无线定位技术TDOA是什么？（一）虹科虹科，您可靠的解决方案供应商。随着移动终端的逐渐普及，由PC等“固定终端”向智能手机、平板电脑等“移动终端”发展。然后，通信网络和定位系统的快速发展促进了基于位置服务的应用的出现。许多商业公司已经开始广泛使用LBS来根据其地理位置提供服务。目前，LBS为人们提供了交通导航、近邻兴趣点查询、网络交友和广告推送等多个方面的便捷服务。而LBS的实现要依靠于精准的定位技术，那么定位技术到底有哪些？目前火热的TDOA又到底是什么？无线定位技术利用通信和参数测量确定移动终端位置，而定位信息又可以用来支持位置业务和优化网络管理，提高位置服务质量和网络性能。定位技术大致可以分为三种类型：基于三角关系和运算的定位技术基于场景分析的定位技术基于临近关系的定位技术基于三角关系和运算的定位技术是目前最为主流的方式，其中的利用距离与角度的方式实现最为简单且效果较好，因此目前主流的算法基本都采用这两种思路。随着无线通信技术的发展，定位技术也逐渐衍生出了基于无线通信的实现方式，将其主要归纳为下面三种机制：1）基于网络的定位技术，这一类技术依靠于监测网络的部署，利用多基站联合工作的方式，实现定位，而TDOA算法也是基于这个思路实现的；2）基于移动台的定位方法；3）卫星定位系统，这其中最具代表性的就是基于GPS系统实现的GPRS全球定位系统，当然，目前随着“北斗”的全面部署，北斗全球定位系统也成为一大主力。无线定位算法根据上文叙述，基于距离与角度的思路有很多算法，在这里，列举四个主流的算法：1.RSS（信号强度分析法）根据模型参数，通过接受到的信号来计算待测点距离；因此其需要严苛的模型设计，且覆盖范围有限，一般不会单独使用。2.AOA（到达角度分析法）通过获取被测点到两个接收机的信号到达角度进行定位，计算接收节点和锚节点之间的相对方位或角度，然后再利用三角测量法或其他方式计算出未知节点的位置。需要配置复杂的天线系统，且角度误差对定位精度的影响远比测距误差大。3.TOA（到达时间定位法）2个以上的参考节点接收机（基站），通过测量到达不同接收机所用的时间，得到发射点与接收点之间的距离，然后以接收机为圆心，所测得的距离为半径做圆，圆的交点即为被测点所在的位置。这要求参考节点与被测点需要严格的时间同步。微小的时间检测误差也会导致很大的距离估计误差。另外时钟同步也是引起定位误差的原因，如果接收端与发送端无法做到精确的时钟同步，也会导致很大的定位误差，这就要求TOA定位算法需要精确的时间检测装置，硬件设备要求较高。4.TDOA（到达时间差定位法）到达时间差定位法（TDOA）以监测站为焦点，距离差为长轴作双曲线，双曲线的交点就是信号的位置。而这其中，获取时间差就是十分关键，目前主要有两种时间差的获取方式: (1)利用移动台到达2个基站的时间TOA，取其差值来获得，这时仍需要基站时间的严格同步，但是当两基站间移动信道传输特性相似时，可减少由多径效应带来的误差 (2)将一个基站接收到的信号与另一个基站同时接收到的信号进行相关运算，从而得到TDOA的值，这种算法可以在基站和移动台不同步时，估计出TDOA的值。对于蜂窝网中的移动台定位而言，TDOA更具有实际意义，这种方法对网络的要求相对较低，且定位精度较高。 在确定TDOA测量的准确性时，首先要考虑的是时序准确性。记录的时间误差将直接转化为距离测量的误差。这些误差可以分为两个部分：第一，每个接收器记录的时间的不确定性，这将取决于每个接收器使用的时钟；第二，接收器之间的同步精度。这在下一期TDOA的介绍中会着重描述。 但不管如何，上述两种方式都需求基站之间需要时间同步。由于不需要检测信号传输时间，系统对时间同步的要求大大降低。基站之间进行同步（因为基站的位置是固定的，基站之间进行同步与基站和移动终端之间进行同步要容易实现得多。） 总的而言，TDOA相比TOA，尽管需要多一个基站，但是却有着更低的复杂度与更高的精度，因此目前TDOA定位的应用非常广泛。时间同步对于之前TDOA的时间同步过程而言，其一般可以采用多种时间同步方式实现。利用ThinkRF的可网络化部署频谱分析仪来讲，其由于优秀的网络化特性与便携特性，因此在TDOA的使用中可以更加适用。在这里,以ThinkRF R5750为例，提供了以下几种时间同步方式：1）NTP时间同步，通过网络时间服务器实现接收机之间的时间同步；2）GNSS时间同步，使用GPS来进行时间同步，并可利用GNSS模块的嵌入式10MHz参考时钟源来为VRT时间戳提供参考；3） 用外部物理连接实现同步，利用外接1PPS或TRIGGER IN 的方式，来实现接收机的同步扫描设置。关于虹科卫星通信与无线电事业部虹科凭借其先进的测试测量方案十年前已经进入卫星测试领域，近几年来，虹科与世界领域内顶级专家【SAF,ThinkRF,Rover,Insutrument,Progira,Novotronik】等深度合作，正式大规模进入卫星与无线电通信领域。提供的方案包括【频谱分析与射频测试解决方案，卫星通信信号分析与地面信号分配方案，射频矩阵开关系统，广播网络规划方案】等。事业部所有成员都受过国内外专业培训，并获得专业资格认证，平均4年+的技术经验和水平一致赢得客户极好口碑。我们的用户群体包括【卫星地面站系统集成商，无线电监测与侦察机构，信息情报机构，技术监视对抗机构，电信网络运营商，广播公司】。此外，我们积极参与行业协会的工作，为推广先进技术的普及做出了重要贡献。至今，我们的目标是为领域内更智能的卫星运营商和服务提供商提供业内顶尖水平的卫星通信载波监控、VSAT自动调试、干扰监测与定位等解决方案，为中国卫星与无线电通信事业贡献力量。使其成长为卫星通信行业的最佳合作伙伴。编辑于 2020-08-14 10:27移动终端卫星导航系统LBS 位置​赞同 16​​1 条评论​分享​喜欢​收藏​申请转载​文章被以下专栏收录虹科技术为大家带来虹科最新的技术与

惠普产品DOA流程 - 百度文库

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            惠普产品DOA政策流程 

1DOA是什么？ 

DOA的意思是"到货即损" ,  也就是说经销商收到厂家的货后, 如果开箱就发现硬件故障，就可以根据DOA流程，在规定期限时间内，申请退货和更换。 

2惠普DOA涵盖哪些产品？ 

打印机，扫描仪，PC台式机，笔记本，工作站都有相应的DOA服务，但不同产品的DOA流程可能有所不同。 

3惠普DOA判断标准？ 

打印机，扫描仪符合以下条件，可申请DOA： 

• 

符合DOA期限：最终用户购机15个自然日内，同时满足惠普授权分销商出货一定期限内（每条产品线的限定时间不同，DOA申请系统可自动判断是否符合期限） 

• 确认为中国地区销售的产品（以惠普系统为准），确认为惠普的非测试产品、非样机 • 

耗材的质量问题不可以进行产品DOA，请通过耗材更换流程更换耗材，耗材DOA申请，请咨询5500@hp.com 

• 申请DOA的硬件产品的耗材必须是随机耗材。 

• 附件的故障（电源适配器）不能申请DOA, 应通过维修流程解决。 

• 

原外包装箱完好无损（无撕裂，无破口，无受潮，无坍塌，无凹陷），必须无物理损伤。（注：物理损伤请联系运输商索赔）。 

• 随机附件完整无缺（以装箱清单为准）。 • 机体上各类标签完整无缺。 • 

必须为原厂装配的硬件。 

波达方向_百度百科

_百度百科 网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心收藏查看我的收藏0有用+10波达方向播报讨论上传视频空间信号的到达方向波达方向（Direction of arrival, DOA）是指空间信号的到达方向（各个信号到达阵列参考阵元的方向角，简称波达方向）。它是空间谱估计理论中一个重要概念，而空间谱估计又是阵列信号处理两大研究方向之一。空间谱估计主要研究空间多传感器阵列所构成的处理系统对感兴趣的空间信号的多种参数进行准确估计的能力 [1]，主要目的是估计信号的空域参数或信源位置，而波达方向（DOA）正是其中最主要的一个参数之一。中文名波达方向外文名Direction of arrival, DOA含    义空间信号的到达方向类    型空间谱估计理论中一个重要概念目录1应用2发展应用播报编辑随着阵列天线的发展，阵列处理被移入移动通信领域很快形成了一个新的研究热点-智能天线，它能根据信号入射的方向适应调节其方向图、跟踪强方向、减少甚至抵消干扰信号，从而达到增大信干比、提升移动通讯系统容量、提高移动通信系统频谱利用率和增加发射信号效率的效果。而波达方向（DOA，Direction of Arrive）的估计是智能天线的重要组成部分。它使通信资源不再局限于时间域(TDMA)、频率域(FDMA)或码域(CDMA)而拓展到了空间域，属于空分多址(SDMA)体制。发展播报编辑主要的DOA算法包括波束形成类算法、子空间类算法、解卷积算法等。常规的波束形成法应用广泛，但是受Rayleigh限的限制，估计精度有限。基于协方差矩阵特征分解理论的子空间类算法将DOA估计的精度提高到了新的高度，这类算法的代表包括Schmidt提出的MUSIC（multiple signal classification）法。新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号 京公网安备110000020000

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己二酸二异辛酯(Bis(2-ethylhexyl) adipate)

CAS: 103-23-1

化学式: C22H42O4

主页 产品有机原料分子砌块 DOA

己二酸二异辛酯，化学式为C8H14O4，是一种有机化合物。以下是关于己二酸二异辛酯的性质、用途、制法和安全信息的介绍：

性质：

- 己二酸二异辛酯是一种无色至黄色液体，具有特殊气味。

- 它的密度较低，熔点约为-58°C，沸点约为248°C。

- 在常温下具有较好的稳定性，不溶于水，可溶于大多数有机溶剂。

- 它的蒸气比空气重，具有一定的蒸汽压。

- 它是易燃液体，遇到明火或高温会发生燃烧。

用途：

- 己二酸二异辛酯广泛应用于涂料、油墨、塑料、橡胶等领域作为增塑剂、可溶剂和稀释剂。

- 它还可以用作合成皮革、纺织品和柔软剂等工业产品的原料。

- 由于其低毒性和良好的稳定性，它也被用于医药工业中的领域，如药物载体和溶剂。

制法：

- 己二酸二异辛酯通常是通过将异辛醇与己二酸在催化剂存在下进行酯化反应得到的。

- 常用的催化剂有硫酸、硼酸等。

安全信息：

- 己二酸二异辛酯具有一定的挥发性，应避免吸入蒸气。

- 它是易燃液体，避免与明火或高温接触，防止引发火灾。

- 在使用和储存过程中，应注意使用防爆设备和通风系统。

- 若要进行工业生产，应遵循相关的安全操作规程和建议，确保安全生产。

- 若不慎接触皮肤、眼睛或吞食，应立即用大量清水冲洗，并寻求医疗救助。

最后提醒使用者，在操作过程中请遵守相关法规和安全操作流程，确保安全使用己二酸二异辛酯。最后更新：2023-12-21 00:21:33

中文名 己二酸二异辛酯英文名 Bis(2-ethylhexyl) adipate别名 肥酸二辛酯己二酸二辛酯己二酸二异辛酯己二酸二乙基己基酯己二酸(2-乙基己酯)肥酸二(2-乙基己基)酯己二酸二(2-乙基己)酯己二酸双(2-乙基己基)酯己二酸二(2-乙基己基)酯双(2-乙基己基)己二酸酯英文别名 DOAvestinoloawitamol320wickenol158WITAMOL 320Wickenol 158Witcizer 412DOA Plasticizerdioctyl hexanedioateBis(2-ethylhexyl) adipateBis(2-ethylhexyl)hexanedioatebis(2-ethylhexyl) hexanedioateAdipic acid bis(2-ethylhexyl) esterAdipic acid di(2-ethylhexyl) ester, DOA Plasticizer, DOACAS 103-23-1EINECS 203-090-1化学式 C22H42O4分子量 370.57InChI InChI=1/C22H42O4/c1-5-9-13-19(7-3)17-25-21(23)15-11-12-16-22(24)26-18-20(8-4)14-10-6-2/h19-20H,5-18H2,1-4H3/t19-,20+密度 0.925g/mLat 20°C(lit.)熔点 -67 °C沸点 417 °C闪点 >230°F水溶性 immiscible折射率 n20/D 1.447(lit.)PH值 7 (H2O, 20℃)存储条件 Store below +30°C.稳定性 稳定。与氧化剂、水、硝酸盐不相容。外观 固体比重 0.99颜色 Clear colorlessBRN 1803774爆炸极限值 0.24%(V)物化性质 无色或微黄色油状液体。沸点210℃（0.67kPa），175℃（0.27kPa），167℃（0.130kPa），相对密度0.990（20/4℃），折光率1.4470。闪点193℃。溶于多数有机溶剂，微溶于乙二醇类，不溶于水。有特殊气味。危险品标志 Xi - 刺激性物品

Xn - 有害物品

T - 有毒物品

F - 易燃物品

风险术语 R36/38 - 刺激眼睛和皮肤。

R40 - 少数报道有致癌后果。

R39/23/24/25 -

R23/24/25 - 吸入、皮肤接触及吞食有毒。

R11 - 高度易燃。

安全术语 S26 - 不慎与眼睛接触后，请立即用大量清水冲洗并征求医生意见。

S36 - 穿戴适当的防护服。

S45 - 若发生事故或感不适，立即就医(可能的话，出示其标签)。

S36/37 - 穿戴适当的防护服和手套。

S16 - 远离火源。

S7 - 保持容器密封。

S24/25 - 避免与皮肤和眼睛接触。

危险品运输编号 UN 1230 3/PG 2WGK Germany 1RTECS AU9700000TSCA Yes海关编号 29171290Hazard Class 9Packing Group III上游原料 己二酸 2-乙基己醇 下游产品 2-乙基己基己二酸氢酯

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山东西亚化学有限公司现货供应产品名: 己二酸二辛酯

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超分辨DOA估计——MUSIC算法 - 知乎

超分辨DOA估计——MUSIC算法 - 知乎首发于信号处理工程师的日常切换模式写文章登录/注册超分辨DOA估计——MUSIC算法qwe14789cn​​中国民航大学 信息与通信工程硕士终于到了我想说的重点了，MUSIC谱估计算法，经过了这么长时间的铺垫，讲清楚了2件事情1.向量的垂直我在这篇文章强调的就一个！记住即可这个东西很重要，记住看到转置就是在判断垂直！这个东西很重要，记住看到转置就是在判断垂直！这个东西很重要，记住看到转置就是在判断垂直!2.协方差矩阵的特性先看再看那么这两篇大家需要记住一个，那就是特征分解后的特征向量是正交矩阵记住了这两个结论，那么我们整合一下。特征分解后的特征向量矩阵刚好就是正交矩阵正交矩阵的各个轴都是正交的，既然他们互相垂直就有Q^{-1}Q=I\\ Q^TQ=I\\ Q^{-1}=Q^T 注意到第行的 Q^TQ 为什么出来是单位阵？因为垂直！所以乘完了只有对角线剩下来，那可不就是单位阵 I 补充了上述知识，我们终于可以开始讲MUSIC算法的DOA估计了关于阵列信号处理建模的部分我就不在这里写了，随便找个课本都有，如果你对这个感兴趣的话，我个人建议是如果需要补一下线性代数的基本知识 我很喜欢这本MUSIC估计我感觉讲的比较好的其实是这本这次我先把结论提前放前面，带着直觉去看这个算法MUSIC算法的核心就是搜索的导向矢量 是否 属于信号子空间，当导向矢量一定在信号子空间的时候，必然和噪声子空间的特征向量 正交！这里有个细节，我看到好多地方没有去讲注意：阵列流形和导向矢量由于是收发互换，因此信号的旋转方向相反，所以导向矢量和阵列流形一定为共轭特性，什么意思？理解1：就是说如果电磁波，经过目标反射再回来，我们从自己视角看向目标的方向，收发的旋转方向从顺时针变为逆时针，因此刚好差一个共轭符号理解2：信号差个相位差回来，你目的是信噪比最大化，当然要把相位拉齐啊，回来的阵元信号如果相位是0° 30° 60° 你当然要补偿0° -30° -60°这样子出来都是0° 0° 0° 才可以矢量叠加补偿的时候，负号刚好就是复数的共轭。以这个图为例，传播方向（黑线），从左往右和从右往左看刚好是顺时针和逆时针的区别假设阵列流形为 \begin{matrix}[ 1 & e^{j\varphi}&e^{j2\varphi}&e^{j3\varphi}&... ] \end{matrix} 那么导向矢量必然为 \begin{matrix}[ 1 & e^{-j\varphi}&e^{-j2\varphi}&e^{-j3\varphi}&... ] \end{matrix}在搜索信号子空间的时候不断的调整导向矢量，那么当其与噪声子空间的特征向量正交的时候必然就是信号的方向。MUSIC的算法是在复数轴上，无法可视化！这个非常讨厌，脑子没法想象图形。但是我们根据之前的工作和知道了一些有趣的事情，在PCA这个例子里面，我们手里的东西是实特征向量在PCA这个例子中，主成分是第2，3特征向量，第1特征向量和2，3特征向量必然正交，那么这时候我们把第一特征向量给他升维到复矢量，哎呦我去复矢量好复杂啊，那怎么办？在复矢量里面去搜索，找到何时正交！所以MUSIC算法可以理解为PCA中的特征向量1 是否和特征向量2+3正交，然后我们需要将其升维到复数矢量里面，然后去搜索他在判断垂直的过程中，例如特征向量1和特征向量2+3判断，V(:,1)'*V(:,2:3)他结果不是一个，是2个！好烦！那怎么办？那我直接让你平方和算了，反正我就喜欢一个数字，那干脆最后就这么写(V(:,1)'*V(:,2:3))*(V(:,2:3)'*V(:,1))这个就是MUSIC算法中的伪谱那么最后我们来看看标准的MUSIC算法仿真clear;clc;

%--------------------------------------------------------------------------

% 参数设置

%--------------------------------------------------------------------------

N = 8; %阵元个数

M = 3; %信源个数

theta = [-30 0 50]; %信号来向

snr = 10; %信噪比

K = 1024; %快拍数

%--------------------------------------------------------------------------

% 生成3个来向的阵列流形信号相位差

%--------------------------------------------------------------------------

lambda = 1;

dd = 0.5; %阵元间距d = lambda/2

d = 0:dd:(N-1)*dd; %构建阵列坐标

A = exp(1j.*2*pi*d.'*sind(theta)/lambda); %构建阵列流形，即信号来向

%--------------------------------------------------------------------------

% 发射三组随机信号，长度1024

%--------------------------------------------------------------------------

S = randn(M,K) + 1j.*randn(M,K); %构建不相关信号

X = A*S; %对信号来向进行仿真

X1 = awgn(X,snr,'measured'); %加入噪声，产生小特征值

%--------------------------------------------------------------------------

% 构建信号的协方差矩阵

%--------------------------------------------------------------------------

Rxx = X1*X1'/K; %构建协方差矩阵

[EV,D] = eig(Rxx); %拿到特向量EV + 特征值D 新版本matlab已经从小到大排序好了

figure(7)

bar3(D);title('特征值矩阵排列')% 循环搜索特征向量正交的时候

idx = 1;

[SP,SP_inv] = deal(zeros(181,1));

scale = -90:90;

for angle_degree = scale

a =exp(1j.*2*pi*d*sind(angle_degree)/lambda).'; %构建信号导向矢量，用共轭转至全部加负号

En = EV(:,1:end-M); %用前面的几个小特征值的特征向量

SP(idx) = (a'*En)*(En'*a); %利用前面讲的正交来判断结果

SP_inv(idx) = 1/abs((a'*En)*(En'*a)); %用倒数翻转一下 变成峰值

idx = idx + 1;

end

SP_db = db(SP); %转换为dB

SP_inv_db = db(abs(SP_inv)); %转换为dB

figure(8)

subplot(211);plot(scale,SP_db);

xlabel('入射角/(degree)');ylabel('空间谱/(dB)');

grid on;title('正交表示目标信号来向')

subplot(212);plot(scale,SP_inv_db);

xlabel('入射角/(degree)');ylabel('空间谱/(dB)');

grid on;title('用伪谱表示目标信号来向')是不是挺简单的？最后，有不足之处欢迎指正，评论区不能及时回复，望见谅，转载请注明知乎来源，谢谢~编辑于 2022-02-20 23:17music（空间谱估计算法）雷达通信​赞同 249​​95 条评论​分享​喜欢​收藏​申请转载​文章被以下专栏收录信号处理工程师的日常什么都研究的工程

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死或生（日本3D格斗游戏系列）_百度百科

日本3D格斗游戏系列）_百度百科 网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心死或生是一个多义词，请在下列义项上选择浏览（共5个义项）添加义项收藏查看我的收藏0有用+10死或生播报讨论上传视频日本3D格斗游戏系列《死或生》（Dead or Alive，デッド・オア・アライヴ）是日本游戏公司Tecmo旗下的Team Ninja小组所制作以3D格斗游戏为主的系列游戏 [1]。中文名死或生原版名称Dead or Alive，デッド・オア・アライヴ别    名生死格斗、生或死游戏类型3D格斗游戏开发商Tecmo发行公司Tecmo目录1游戏特色▪猜拳系统▪危险区域▪团队组合▪乳摇▪网络对战▪一起来拍照▪人际关系2背景音乐3制作人4作品年表5游戏系列6游戏角色游戏特色播报编辑猜拳系统《死或生》DOA整体精髓所在，采用攻击克摔技 [2]，摔技克反击（Hold），反击克攻击所构成三者相克的猜拳系统，对于整个系统中最核心的HOLD技（返技）有分为上段返中段返与下段返，在DOAU中中段返又再次被细化为前中段返（主返中段腿攻击）与后中段返（主返中段拳攻击）的模式，如此一来DOA最核心的HOLD技完全成熟，在游戏中已经不能在依靠运气来获胜，相反高级玩家要熟悉所有角色的连击技，浮空技，以及骗投时机等，并预读对手行动在第一时间作出正确的反应才能制敌取胜。DOA4更是被列为WCG指定比赛项目。获得更多玩家的注意。并与《VF》（VR战士）《铁拳》并称三大经典3D徒手格斗游戏。危险区域《死或生》危险区域（Danger Zone），“危险区域”是指格斗场地中会让角色受到伤害的区域。一代时危险区域只限于格斗场地边缘的地板，只要将对手逼至边缘，并使其掉落于危险区域就能造成对手极大的损伤；而二代将危险区域的概念扩大，发展出掉落的概念，并且将一代中的的地板改成墙壁，而造就此游戏特有的“墙边攻防”；而四代可能会加入随机出现的危险区域（例如车辆），来造成格斗场上的变量。团队组合团队组合（TAG battle），从二代开始游戏所新增的模式，让你可以选择一位与自己所不同的角色来共同战斗，并且某些角色的配对可以使出“团队组合攻击”。乳摇乳摇（也可称为RY），当生死格斗推出第一代大型机台版本，便以第一个会乳摇（胸部晃动）的格斗游戏来做宣传，但是3D格斗游戏发展至今，没有一个游戏不会乳摇的，所以乳摇已经不再是本游戏的特色了，但是因为游戏中还是有许多美型的女性角色与性感的服饰，再加上当初以乳摇为作为号召，所以这游戏的印象已经深植许多玩家的心中。网络对战生死格斗是世界第一款支援网络对战的3D格斗游戏，Dead or Alive Ultimate是系列作中开始支援的第一款作品，而后面出的4代也支援网络对战，根据制作人说法，未来的生死格斗的续作都将支援网络对战；不过受限于网络架构、传输速度与技术，不能够达到与画面更新频率相同的每秒60次反应，导致网络对战时与一般单机时的游玩感觉全然不同。一起来拍照只要玩家储备足够的资金，就可以购买和使用道具“相机”，对游戏中登场的佳丽们拍照。拍照的操作相当简单。而且还提供多种视角供玩家选择，相信制作一本养眼的相册应该不是什么难事。人际关系在本作中，人际关系将会影响游戏好玩的程度，许多关卡都是需要同伴相助的，玩家可以使用金钱攻势、送小礼物，或是相约海滩散步、进行水上摩托车竞赛、顶人大赛、沙滩抢旗赛……等方法增进与美少女之间的感情，而面貌姣好、身材曼妙的女主角们身上的“比基尼”当然是最大卖点，游戏中收录了超过150套以上的泳装、100段情景动画、数百种道具、礼物以及刺激的水上游戏，让玩家享受搜集的乐趣。背景音乐播报编辑PSP版《死或生：热带天堂》将支持使用玩家自定义音乐，玩家可以使用存储在记忆棒上的MP3当做游戏的背景音乐，操作同样方便。并且还可听到为原创角色丽奥配音地井上麻里奈演唱的《Goddess Of Victory》（胜利女神）这首歌曲。制作人播报编辑板垣伴信（1967~），日本著名游戏制作人，毕业于日本早稻田大学法律系。2008年7月1日从TECMO 辞职。现任英灵殿游戏工作室代表取缔役CTO。他喜欢赌博，时常带的墨镜初衷就是为了防止赌博时对方读心，戴的时间长了反而成为了他在TV游戏界里的一个象征。作品年表播报编辑名称发售日期游戏平台Dead or Alive死或生1996年大型机台1997年10月27日SEGA SATURN日本：1998年3月12日北美：1998年3月21日欧洲：1998年7月PlayStationDead or Alive++1998年9月大型机台Dead or Alive 2死或生21998年10月16日大型机台北美：2000年2月29日欧洲：2000年7月14日日本：2000年9月28日Dreamcast日本：2000年3月30日PlayStation2Dead or Alive 2:Millennium2000年01月大型机台Dead or Alive 2 Limited Edition2000年9月DreamcastDead or Alive 2:HardCore北美：2000年10月25日日本：2000年11月14日欧洲：2000年11月15日PlayStation2Dead or Alive 3死或生3北美：2001年11月14日日本：2002年2月22日欧洲：2002年3月14日XboxDead or Alive Xtreme Beach Volleyball死或生：沙滩排球北美：2003年2月22日日本：2003年2月23日欧洲：2003年3月28日XboxDead or Alive Ultimate北美：2004年10月27日日本：2004年11月3日欧洲：2005年2月18日XboxDead or Alive 4死或生42005年12月29日Xbox360Dead or Alive Xtreme 2死或生：沙滩排球2北美：2006年11月3日日本：2006年11月22日欧洲：2006年12月8日Xbox360Dead or Alive Paradise北美：2010年03月30日欧洲：2010年4月1日日本：2010年04月02日PSPDead or Alive: Dimensions日本：2011年5月19日欧洲：2011年5月20日北美：2011年5月24日Nintendo 3DSDead or Alive 5死或生52012年9月27日PS3XBOX360Dead or Alive Online2008年PCDead or Alive 5+死或生5：加强版2013年3月20日PSVitaDead or Alive 5 Ultimate死或生5：终极版2013年9月5日PS3XBOX360Dead or Alive 5：Last Round生或死5：最后一战2015年3月30日PS4/Xbox One/PCDead or Alive 62019年3月1日PS4/Xbox One /PCDead or Alive Xtreme Venus Vacation死或生：沙滩排球维纳斯假期2019年3月26日PC游戏系列播报编辑死或生DOA一代TECMO公司以SEGAMODEL2基板制作的一款实验型街机作品《死或生(Dead or Alive)》悄然出现，凭借其优秀的画质表现和动感架构吸引了越来越多的玩家。初代DOA中出场的三位女主人公霞(KASUMI)、雷芳(LEI-FANG)和蒂娜(TINA)，并没有过多地在性感与角色塑造方面进行渲染，但仍然利用有限的技能展现，将三位女性角色的魅力发挥了出来，成功将她们捧为最具人气的格斗家。DOA一经推出，人气便直线飙升，之后在家用机土星和PS上推出的高质量移植作品，更为该系列的成功打下了坚实的基础。我们说，DOA最初的特色并不在性感(从初代截图就能看出)，而是在于其招牌系统弹反击HOLD系统。该系统让原本复杂的3D格斗游戏变择变得更加复杂，也将DOA中角色的平衡性调节得非常好。而另一革命性系统——场地边缘的爆破区域，更使游戏增加了可玩性，鼓励进攻限制缩守，让玩家在游戏中更加体会到一种紧迫感。初代DOA基于以上的特点，成功便成了一种必然。DEAD OR ALIVE++DOA++“死或生双重加强版”上市。为了延续大受好评的《DOA》家用版本，以及加强DOA格斗游戏的形象，一部为格斗游戏爱好者准备的新作诞生了——《Dead Or Alive++》。该作将游戏的操作判定进行革新与规范，正是这一规范之举，《DOA++》也成为了之后DOA系列的雏形与核心规则。与一代一样，《DOA++》杀入街机平台，游戏角色与PS版同是10位，凭借着更成熟的格斗系统，再次成为当年街机厅人气极高的游戏。死或生2DOA二代本作即使在战斗中仍能维持宛如CG质感的高水平画面，而优秀的游戏操控系统，将使你感受最畅快的格斗乐趣。服装方面，本作每位角色都还是保有相当多款特殊的服装。场景方面，本作的场景更大而且更为精致。新操作系统方面，追加了“双人技”，在两人组队战斗中，要一人先诱发攻势，而另一位同伴就可以给予加重的双重攻击。另外，对于攻击招式不熟悉的玩家，可以在练习模式中反复的练习，熟悉格斗的技巧。是一款不仅止于格斗高手，一般的玩家也都可以容易的上手的爽快游戏。Dead or Alive UltimateDOAU本作内容为一二代的重制，并加入了网络对战的功能，以及重新制作与新增的竞技场地与服装等，让玩家不但能以三代的画面质量重新体验一二代的内容，并可透过 Xbox Live 的网络联机功能与世界各地的玩家对战，再也不必担心找不到对手而只能与死板的计算机角色对打。另外在本作中也将角色服装给大幅增加许多，像是女忍者霞的圣诞装与学生装等等，同时游戏中还将有与 1998 年在 PS 上推出的《影牢》主角相同的服装登场，再加上追加新增许多之前一、二代所没有的要素在其中，对喜欢《生死格斗》系列的玩家而言可说是全新的游戏体验乐趣。死或生3DOA三代本作中新增加了女性人物克里斯蒂，角色及环境的细节度实现了不可思议的清晰。头发和衣服的移动非常流畅，在重量和动作上有精确的表现。游戏的背景设计得到了显著增强。你可以将对手打到舞台的另一边，大多数区域很大，可提供各自的格斗区域。水族馆关有到处移动的水底生命，雪地关覆盖着厚厚的雪，山脉关中你可将对手打到更低的丘地上，屋顶关你可将对手打到院子里。拥有60 fps桢率的生或死3为玩家提供了极爽快的格斗体验。游戏的控制响应性很好，每个角色也都增加了新的动作。微软XBOX的首发游戏，与主机同时发售，其顶尖的游戏画面、流畅的人物动作与与壮阔的游戏场地充分展现XBOX主机的能力，也让本作成为历来单平台最卖座的一款，光是在北美市场就可以销售百万套的成绩。死或生4DOA4代微软XBOX360的初期主打作品，原本预定和主机同时发售，后因故延期。本作凸显了XBOX360在画面处理机能上的强大，人物的模型和贴图以及动作在1080PHD电视上几乎找不到任何瑕疵，在人物高速运动中还会产生一些特殊的光效和特效，除了原有的架构外，DOA4更融合了DOA ULTIMATE的特点，大幅强化了XBOX LIVE的网络对战功能。可惜因为游戏难度上过高（本作取消了NORMAL以下的难度）、以及最后头目ALPHA152的招式失衡而使评价略受影响。而在故事剧情方面，亦可说是整个系列作的完结。Dead or Alive OnlineDOAOL以Dead or Alive的世界为蓝本，以Dead or Alive ULTIMATE为基础底层开发的PC平台网络游戏，本作并非由TeamNinja制作，而是Tecmo的Lievo Studio来开发，游戏所使用图像引擎虽然虽然经过加强，但是与DOA4对比仍然是有天差地别，游戏系统和平衡性上完全以DOAU为基础进行修改，早在Xbox时期就发现的一些特定角色过强或疲软的问题完全无法解决，另外，由于属于免费游戏购买道具的模式，游戏内引入了宝石（台服称为“珠”）的游戏道具，分别增强了玩家所操控角色的拳，脚，反，投的伤害以及体力上限，宝石通过购买钥匙打开游戏内获得的箱子所获得，并可以合成和叠加，内地已经出现+9的各种宝石，若两个玩家自身实力相同，那么拥有宝石装备的玩家一定会战胜没有宝石的玩家，这使得游戏本身的公平性和竞技性大大降低！DOAOL的游戏内容分为社区和对战两个部分，已在中国大陆，中国台湾开始测试运营，运营模式为游戏免费，道具收费，初始免费可选人物游戏原名内地译名台湾译名Lei Fang雷芳丽凤Jann Lee李剑李强Hayabusa隼龙隼Kasumi霞霞Tina蒂娜蒂娜Bass巴斯巴斯Zack扎克札克Bayman贝曼拜曼需消费购买的角色游戏原名内地译名台湾译名游戏原名内地译名台湾译名Helena海莲娜海莲娜Hitomi瞳瞳Ayane绫音绫音Gen Fu元福武玄Ein艾因艾因Leon里昂雷昂备注：台湾地区除Ayane外，其他角色还未正式开放，内地已经开放全部14个角色游戏内消费点券（台服为GASH）所购买的角色会比角色本身默认服装华丽，还包括泳装部分。游戏内除了购买角色外，另外一个消费重点为KIN（玩家在社区内操控的Q版卡通角色）的服装。另外还提供了格斗场地和表情以及各种头衔的消费品。曾有传言盛大会在DOAOnline中开放3DQ版KIN角色格斗内容。死或生：次元首度登上任天堂3DS的系列作品，游戏内提供了可体验初代到四代的“编年史”模式，包含一些从未出现过的故事片段。本作活用了裸视3D效果以及触控屏幕功能，玩家可体验到3D立体感效果和不输家用游戏机游戏画面，还有使用触控屏幕来出招的触控格斗表系统，即使是新手也能简单入手，也给予老玩家不同的感受。联机方面，使用了大受好评的擦身通信系统，可以随时获取最新游戏下载内容或信息，也能和遇到的玩家彼此对战，此外还有无线网络Wi-Fi对战和街机乱入对战系统。 [1]DEAD OR ALIVE Xtreme Beach VolleyballXBOX专用软件，故事起于Zack买下了一座小岛，邀请截至DOA3为止所有登场过的女性角色到岛上度假，玩者操纵角色在岛上和其他人互动，并且可以透过打沙滩排球、跳浮板或是到赌场赌博来赚取奖金，奖金可用于购买新的泳装、饰品、道具，藉以送给各角色提升好感度。基本上来说属于回馈爱好者的小品游戏，游戏玩法轻松没有压力，制作小组Team Ninja完全发挥DOA系列的角色魅力，做出这款充满各式泳装、大量裸露肌肤、重量级性感的作品。但也因此被某些人抱怨缺乏游戏深度、卖弄女体、空洞无内容。以《死或生》中登场的众多美女为主角，让玩家与可爱的女孩们一起在度假海滩享受一段美好假期的《死或生 沙滩排球》。游戏中玩家除了可以看到众家可爱美眉穿着各式清凉泳装登场亮相，而且还可以与她们一起打海滩排球或是游戏各种水上娱乐活动等等。此外，玩家也可以自由为美眉们配备各项饰品装备，或是替换选择自己所喜欢的泳装造型。而且美眉们在不同的场所，也都会有不同的事件表现与诱人动作，让玩家能在酷热夏日中彻底体验海滩美女的魅力。DEAD OR ALIVE Xtreme 2 　Xbox360的专用软件，为DEAD OR ALIVE Xtreme Beach Volleyball的续作，但由于大幅增加可游玩小游戏数量，而不再只有主打沙滩排球，故将标题的Beach Volleyball给去掉。本作除了承袭上一代的游戏内容外，另外加入了水上摩托车、抢旗、Butt Battle等小游戏，以达到强化游戏内容的目的。裸体版生死格斗多个游戏都曾被人用软件修改，所有女角色都设为裸体。裸体版在美国、日本出现后，由于修改的软件公司被控告。然而日本的控诉得席，而在美国则被驳回。从原公司来讲，并不存在裸体的贴图这种东西，这是后期由其他软件公司擅自加上的，并不是本身已经在游戏中，因为原游戏并没有为这样敏感的女性身体部位建模。因此玩家对此也褒贬不一。死或生5DOA5官方宣传图The concept of DEAD OR ALIVE 5 is Fighting Entetainment. Coming 2012 on both Xbox 360 and PlayStation 3.DOA5 PS360双平台 2012年发售！2011年在TGS上KOEI TEMCO终于公开了DOA5，预计2012年发售，板垣伴信离职后该系列续作由早矢仕洋介接手，同样作为板垣伴信的作品，DOA3销量高于DOA4，是否能证明DOA已经走了下坡路？DOA5是更换制作人后的第一作，这款在3D格斗领域拥有举重若轻地位的作品前途是生还是死，恰恰对应了作品的名字。KOEI TECMO Games 旗下Team Ninja制作团队在TGS2011展会中正式公布了《死或生5(Dead or Alive 5)》，《死或生5》支持更加动态的全新场景，结集系列熟悉的经典角色，《死或生5》的战斗系统较前几作相比更加深化，角色之间也更加平衡，在加上令人激动的场景互动，出色的视觉效果，还有复杂的人物设定，符合每个人不同口味的皮肤补丁包。另外该作被称为“格斗娱乐”非单纯的格斗游戏。该作将在2012年登陆Xbox360和PS3平台，2012年9月27日发售。DEAD OR ALIVE 5 PLUS发行商Tecmo Koei已正式宣布《死或生》PSV版于2013年3月19日登陆美国，并透露Vita版的一些细节。Vita版《死或生5》支持与PS3跨平台联机游戏，还拥有一个显著的功能全新的垂直模式，支持第一人称视角的游戏体验，并有两种操控方式：一是玩家可轻按屏幕上你要攻击的地方；二是玩家能用手势来操控实现中一些更先进及定向的动作，如触摸、轻弹及揉捏等。游戏角色播报编辑霞英语：Kasumi日语：かすみ初次登场：DOA配音：丹下樱（2代之前），桑岛法子（3代开始） [4]国籍：日本性别：女生日：1979年2月23日星座：双鱼座年龄：19岁 [4]血型：A型身高：158cm体重：48kg三围：B89；W54；H85流派：雾幻天神流忍术天神门职业：逃忍（指被同门忍者追杀的忍者）兴趣：占卜喜欢的食物：草莓奶酥蛋糕喜欢的颜色：草莓牛奶色人物介绍她是本系列的主人翁。使用雾幻天神流忍术，原本代替生死未卜的哥哥疾风，成为雾幻天神流第18代首领的女忍者。但为找寻替哥哥报仇并寻找哥哥遭受 袭击的真相，霞放弃了首领的位置并离开村子，去参加了DOA竞赛。此一举动破坏了村子"忍之里"的规矩，所以霞成为“逃忍”。在忍者龙剑传Σ2中也有出现 过某一刻，但只是见到背后，并没有露面。在忍者龙剑传3加强版中以客串人物出现，并非在剧情中出现。在DOA5中霞继续追查她的克隆人Alpha- 152和海莲娜进行了接触 [4]。隼龙Ryu Hayabusa（リュウ・ハヤブサ，隼），初次豋场：DOA。流派：隼流忍术国籍：日本性别：男生日：6月15日血型：A型年龄：23岁身高：179cm体重：78kg体型：B105；W83；H92职业：古董店老板喜欢的食物：寿司兴趣：修炼；登山；钓鱼人物介绍使用隼流忍术的现代超忍（凤眼拳），原为Tecmo另一款游戏忍者龙剑传（忍者龙剑伝）的主角，因为好友Hayate遭袭击，并且Hayate妹妹Kasumi下落不明的同时，他接到DOA竞赛的邀请，他感觉到其中的不寻常而参加竞赛。元福Gen-Fu（ゲン・フー，武玄），初次豋场：DOA。国籍：中国性别：男身高：170cm体重：78kg体型：B96；W102；H99生日：1月5日年龄：65岁血型：A型嗜好：水墨画喜欢：麻婆豆腐流派：心意六合拳职业：古书店主人物介绍使用心意六合拳的退隐高手，现任古籍店长，为赚取医治垂危孙女的手术费，而参加DOA竞赛。李剑Jann Lee（ジャン・リー，李强），初次豋场：DOA。流派：截拳道国籍：中国性别：男生日：11月27日年龄：20岁血型：AB型身高：177cm体重：75kg体型：B99；W80；H92职业：保镳（保镖）喜欢的食物：汉堡；葡萄兴趣：看动作电影人物介绍使用截拳道的高手，目标是世界最强的武术家。雷芳英语:Lei-Fang日语：レイファン昵称：丽凤初次登场：DOA配音：冬马由美 [5]流派：太极拳国籍：中国性别：女生日：4月23日星座：金牛座年龄：21岁 [5]血型：B型身高：163cm体重：50kg三围：B87；W55；H86职业：大学生兴趣：芳香疗法喜欢的食物：杏仁豆腐喜欢的颜色：柠檬黄人物介绍使用太极拳的高手。生长在富裕家庭，是个熟悉太极拳的天才少女。在某次目睹一群无赖绑架男孩的画面，正她要出手相救时，李剑出现了，他以压倒性的力量打倒了那群无赖。 那件事情之后，雷芳的脑海里一直出现李剑的身影。她参加DOA竞赛也是为了打赢心目中的英雄──李剑。(名字已从doa5内裤中的字样证实) [5]蒂娜英语：Tina Armstrong日语：ティナ·アームストロング初次登场：DOA配音：小山末美（1代）；永岛由子（2代开始） [6]流派：职业摔角国籍：美国性别：女生日：12月6日星座：射手座年龄：24岁 [6]血型：O型身高：174cm体重：56kg三围：B95；W60；H89职业：职业摔角手兴趣：格斗游戏；骑车兜风喜欢的食物：海鲜喜欢的颜色：宝石蓝人物介绍使用摔角术，女子摔角界的巨星。幼年时母亲即过世，而身为摔角选手的父亲便以摔角的精神养育着她。但蒂娜对她的外表极有自信，想当模特，然而她的父亲却极力反对。于是 她便以摔角选手的身分参加DOA竞赛，希望借此向全世界展现她自身的美丽与自信。在DOA5中最后由于对摔角的热情，答应爸爸再次回到摔角界 [6]。拜曼Bayman（バイマン，贝曼），初次豋场：DOA。国籍：俄罗斯身高：182cm体重：105kg体型：B120；W92；H95年龄：31岁血型：B型喜好事物：搜集武器；西洋棋喜欢的食物：炖牛肉职业：暗杀者使用武术：俄罗斯军用武术人物介绍使用军事格斗术，参加竞赛的目的是要暗杀竞赛主办者フェイム・ダグラス。扎克Zack（ザック，札克），初次豋场：DOA。国籍：美国身高：180cm体重：78kg体型：B106；W84；H95生日：4月3日年龄：25岁血型：O型嗜好：アイスクリーム喜欢：ピリセード流派：我流泰拳职业：DJ人物介绍使用我流泰拳，为了奖金而参加竞赛；DOA2以后是为了追求Tina而参加。绫音英语：Ayane日语：あやね初次登场：DOA++配音：山崎和佳奈 [7]流派：雾幻天神流忍术霸神门国籍：日本性别：女生日：1980年8月5日星座：狮子座年龄：18岁 [7]血型：AB型身高：157cm体重：47kg三围：B93；W54；H84职业：忍者兴趣：美容护理喜欢的食物：冰糖栗子喜欢的颜色：紫色人物介绍使用雾幻天神流霸神门忍术，绫音的父亲是雷道（袭击疾风的狂暴忍者），而雷道强暴了绫音的母亲菖浦后便离开忍之里村。因为这份阴暗的血缘，绫音从 小就一直被人轻视，唯一愿意跟她相处的就是霞，所以绫音很羡慕霞，小时候甚至留跟霞一样的头发。9岁时被霸神门首领幻罗收养进入霸神门，也因此得知她其实 是霞同母异父的妹妹，在她知道自己的身世之后就开始厌恶霞。当幻罗下令追杀霞的时候，她也毫不犹豫的接受。在DOA5中由于疾风的命令去前去监视霞，最后 绫音在最终决战中和霞尽释前嫌，不再对霞抱有敌意了 [7]。巴斯Bass Armstrong（バース・アームストロング，巴斯），初次豋场：DOA++。流派：职业摔角国籍：美国性别：男生日：7月4日年龄：46岁血型：O型身高：196cm体重：157kg体型：B143；W135；H136职业：摔角选手喜欢的食物：炸鸡兴趣：骑摩托车旅行；训练蒂娜人物介绍使用摔角术，为阻止女儿蒂娜成为模特儿而参加竞赛。艾因Ein（アイン，安）（德文是第一的意思），初次豋场：DOA2。人物介绍使用空手道，为追寻自己的记忆而参加第二届DOA竞赛；但实际身份就是Hayate。海莲娜英语：Helena Douglas日语：エレナ初次登场：DOA2配音：小山裕香 [8]流派：劈挂掌国籍：法国性别：女生日：1月30日星座：水瓶座年龄：23岁 [8]血型：AB型身高：170cm体重：49kg三围：B90；W56；H86职业：歌剧歌手兴趣：陪爱犬散步喜欢的食物：法式白幕斯；冰茶喜欢的颜色：珍珠白人物介绍使用劈挂掌的歌手，为DOATEC的领导人道格拉斯与他的爱人玛丽亚所生的女主角。然而DOATEC公司内部的争斗，母亲被反道格拉斯派杀害，艾莲娜因母亲被暗杀而踏 上寻找真相之路。在DOA4的最后，艾莲娜启动了DOATEC总部的自爆装置，亲手将他父亲所创立的一切毁去。在DOA5中海莲娜重新开创了DOATEC 公司，也发现了前DOATEC公司的二号人物“多诺万”好像有什么阴谋，她决定重开DOA大赛来找出多洛万的阴谋 [8]。里昂Leon（レオン，雷昂），初次豋场：DOA2。国籍：意大利性别：男身高：192cm体重：128kg体型：B135；W120；H123生日：3月14日年龄：42岁喜好事物：园艺；盆栽职业：佣兵使用武术：俄罗斯军用武术人物介绍使用军事格斗术，遵从恋人遗言，证明自己为世界最强的男人而参加竞赛。瞳英语：Hitomi日语：ヒトミ初次登场：DOA3配音：堀江由衣 [9]流派：空手道国籍：德国性别：女生日：1978年5月25日星座：双子座年龄：20岁 [9]血型：O型身高：160cm体重：49kg三围：B90；W58；H85职业：高中生兴趣：烹饪喜欢的食物：巧克力蛋糕喜欢的颜色：天空蓝人物介绍使用空手道，父亲为德裔空手道家，母亲则是日本人。外表看似一位平凡的高中生，但在父亲严厉的指导下，其实是个无人可敌的空手道高手。想要挑战大赛里的高手们而参加竞赛。曾在德国森林深处发现失忆的疾风，并让他在自己家中留宿。在DOA4中，为了经济状况陷入困境的自家道场而寻求艾因（疾风）的帮助。在DOA5中为了追逐疾风，和雷芳一起修行而加入大赛 [9]。疾风Hayate（疾风），初次豋场：DOA3。流派：雾幻天神流天神门国籍：日本性别：男生日：7月3日年龄：23岁血型：A型身高：180cm体重：75kg体型：B109；W83；H98职业：忍者喜欢的食物：寿司；寿喜烧兴趣：居合；禅道人物介绍使用雾幻天神流忍术，为铲除被DOATEC所改造的幻罗而参加竞赛。布莱德王Brad Wong（ブラッド･ウォン，布莱德･王；王八德），初次豋场：DOA3。国籍：中国性别：男年龄：31岁生日：9月10日年龄：30岁血型：O型身高：182cm体重：76kg体型：B115；W80；H91喜欢的食物：酒兴趣：四处游走；胡琴人物介绍擅长醉八仙拳，为寻找传说中的名酒“幻罗”而踏上旅途。克丽丝蒂英语：Christie Allen日语：クリスティ；克里斯蒂初次登场：DOA3配音：三石琴乃 [10]流派：蛇拳国籍：英国性别：女生日：12月18日星座：射手座年龄：26岁 [10]血型：B型身高：177cm体重：57kg三围：B93；W59；H88兴趣：驾驶职业：杀手喜欢的食物：蕃茄汁；乳酪蛋糕喜欢的颜色：黑色人物介绍使用蛇拳的杀手，具备了一切杀手应具的性格：冷酷、镇静。受雇于反道格拉斯派系领导的DOATEC高层多诺万。受命监视艾莲娜而参加竞赛，在DOA4结局中承认其为艾莲娜的杀母仇人，最后导致两人反目成仇。DOA5中也继续受雇与多诺万之下帮忙进行研究 [10]。艾勒特Elliot（艾里奥特），初次豋场：DOA4。国籍：英国性别：男生日：11月22日年龄：16岁血型：AB型流派：心意六合拳高度：168cm体重：55kg体型：B87；W65；H85职业：高校生兴趣：吹口琴最喜欢的食物：茶（特别是花茶和乌龙茶）人物介绍使用心意六合拳的金发少年，元福的徒弟。心英语：Kokoro日语：こころ初次登场：DOA4配音：川澄绫子 [11]国籍：日本性别：女生日：12月1日星座：射手座年龄：19岁 [11]血型：A型流派：八极拳身高：158cm体重：49kg三围：B90；W55；H87职业：艺伎兴趣：钢琴喜欢的食物：日式点心；红豆汤喜欢的颜色：橙色人物介绍使用八极拳，同时是学生也是京都的艺妓。为了证实自己实力而不顾母亲美夜子反对参加DOA大赛。DOA5中在扎克邀请下参加了大赛，和海莲娜见面对话中，发现了母亲美夜子其实在艺妓的身份下，也有在DOATEC公司工作。蝴蝶英语：La-Mariposa初次登场：DOA4配音：坂本真绫国籍：美国性别：女生日：7月20日星座：巨蟹座年龄：21岁血型：A型流派：墨西哥自由摔角身高：174cm体重：53kg三围：B92；W56；H86职业：摔角选手兴趣：冲浪喜欢的食物：樱桃派；苹果派；热带水果拼盘喜欢的颜色：宝石红人物介绍使用墨西哥自由摔角的蒙面摔角选手，据说在擂台上的战绩都是全胜。还在DOA4结局动画中证明其真实身份就是DOA XTREME中的Lisa。DOA5正式发现莉莎其实是多诺万手下的研究员，现在正在帮多诺万进行新研究。米拉英语：Mila初次登场：DOA5配音：白石凉子 [12]国籍：西班牙性别：女生日：10月4日星座：天秤座年龄：21岁 [12]血型：O型流派：综合格斗技身高：170cm体重：52kg三围：B87；W54；H87职业：兼职服务生兴趣：职业摔跤观战喜欢的食物：西班牙海鲜烩饭人物介绍使用综合格斗技，新兴活跃的年轻冠军，正在尝试体验世界上的各种综合格斗技。怀抱着对某位格斗家的强烈憧憬，期待总有一天能与之对战，现在过著一边打工，一边在武馆锻炼技能的日子 [12]。莎拉·布莱恩Sarah Bryant（サラ・ブライアント，莎菈·布莱恩），初次登场：DOA5，配音：Lisle Wilkerson。国籍：美国性别：女生日：7月4日星座：巨蟹座年龄：23岁血型：B型流派：格斗技身高：173cm体重：55kg三围：B90；W57；H90职业：大学生兴趣：高空跳水人物介绍由另一款知名的格斗游戏“VR战士”前来特别客串演出的角色。为了追查哥哥杰克的事故，被J6绑架并且洗脑，虽然后来被哥哥亲手救出，但是J6造成的影响还无法在脑海里完全消失。陈佩Pai Chan（禅をしく，陈佩），初次登场：DOA5，配音：高山みなみ。国籍：中国性别：女生日：5月17日星座：金牛座年龄：19岁血型：O型流派：燕青拳身高：166cm体重：49kg三围：B85；W54；H88职业：女演员兴趣：舞蹈人物介绍由另一款知名的格斗游戏“VR战士”前来特别客串演出的角色。陈洛的独生女，自幼开始接受拳术的菁英教育。虽然憎恨父亲，见到父亲晚年为疾病所苦的样子，想法开始动摇。身为拳法家，还身兼女演员的身份。红叶英语：Momiji昵称：紅葉 [13]初次登场：DOA5U配音：皆口裕子 [13]国籍：日本性别：女生日：9月20日星座：处女座年龄：21岁 [13]血型：A型流派：隼流合气术身高：161cm体重：50kg三围：B92；W58；H88职业：龙之巫女；忍者喜欢的食物：寿司；羊羹人物介绍同公司的一款动作冒险游戏，由龙隼为主角的作品“忍者龙剑传”中，出现的角色。为龙隼的故乡，隼之里中的龙神神社的“龙之巫女”也是个技艺高超的 女忍者。身为隼之里的女忍者，也是现今唯一的“龙之巫女”。在村子里的孩子们眼中是大姐姐一般的存在，受到孩子们的爱慕。由于展现出天生的才能，在隼龙的 座下进行修炼。为了测试自己的修练成果，在徒手格斗中挑战来自各方的高手 [13]。瑞秋英语：Rachel初次登场：DOA5U配音：富沢美智恵 [14]国籍：神圣维格尔帝国性别：女生日：6月14日星座：双子座流派：对魔神格斗术身高：172cm体重：59kg三围：B96；W60；H92职业：魔神猎人兴趣：游泳喜欢的食物：鸡尾酒人物介绍同公司的一款动作冒险游戏，由龙隼为主角的作品“忍者龙剑传”中，出现的角色。以狩猎魔神为职业的魔神猎人。继承浓厚的“魔神血统”，美艳的外表之下，具备着超群的战斗力。行为冷酷，在DOA中享受着与魔神狩猎之战不同的“比赛”乐趣 [14]。玛丽·萝丝英语：Marie Rose日语：マリーローズ昵称：玛丽萝丝初次登场：DOA5U Arcade配音：相泽舞 [15]国籍：瑞典性别：女年龄：18岁 [15]生日：6月6日星座：双子座血型：AB型流派：西斯特玛身高：147cm体重：39kg三围：B74；W56；H78职业：仆役兴趣：裁缝；惊悚片；恐怖片喜欢的食物：瑞典公主蛋糕（Princess Bakelse）人物介绍金发双马尾、女仆装扮、娇小可爱的谜样少女。擅长俄罗斯军队格斗术“西斯特玛” [15]。女天狗性别：女战斗流派：Tengu-do年龄：1018岁（人间） [16]身高：172cm三围：93；58；88喜欢的食物：馒头人物介绍女天狗是一位居住在日本深山的神秘美丽的“老女人”，因为无聊她便来到人间，但在收到万骨坊死亡传言后，杀死那个杀死了万骨坊的忍者成为了她唯一的目标。虽然她很美丽，但她却是一个非常厉害的角色，他可以在半空中攻击，她使用一种日本的独特武术Tengu-do（天狗道）来进行攻击 [16]。PHASE-4英语：PHASE-4中文：相—4日语：フェーズ4配音：桑岛法子 [17]性别：女血型：A型身高：158cm体重：48kg三围 : B89；W54；H85人物介绍霞的克隆人。Phase-4全称为Kasumi Alpha Phase 4，是霞的克隆人第4阶段实验体，拥有霞克隆前的记忆和人性，但同样是一名生化格斗兵器，其流派设计上将会结合雾幻天神流天神门忍术，以及人型隐秘机动兵器战术 [17]。穗乃果中文名：穗乃果日语：ほのか昵称：穗香 [18]配音：野中蓝 [18]国籍：日本性别：女年龄：18岁 [18]生日：3月24日血型：AB型身高：150cm体重：45kg三围：B99；W58；H91职业：学生流派：穗乃果流喜欢：鲜奶油趣味：职业摔角观战；格斗电影鉴赏；洗澡 [3]人物介绍由祖母带大的穗乃果是名落落大方的女孩，非常喜欢格斗技，兴奋起来体内就会涌出一股神秘的力量。最厉害的特技就是看到别人的招式就能马上学会，不过，这件事她一直保密，没有让别人知道。因为很想试试看自己的力量，所以瞒着大家偷偷参加了格斗大赛 [18]。新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号 京公网安备110000020000

区块链|DAO是什么？为什么人人都在说？ - 知乎

区块链|DAO是什么？为什么人人都在说？ - 知乎切换模式写文章登录/注册区块链|DAO是什么？为什么人人都在说？红警智能​已认证账号关键词：DAO、去中心化、区块链、数字货币、智能化、外汇EA随着区块链技术的不断发展，去中心化自治组织（Decentralized Autonomous Organization，简称DAO）作为一种全新的组织形式，正逐渐引起人们的关注。那么什么是DAO呢，今天就来带大家简单认识一下~DAO全称（Decentralized Autonomous Organization），即去中心化的自治组织，是一种基于区块链技术的组织形式，其运作不依赖于中心化的管理层或者机构。在DAO中，组织的规则和运营逻辑被编码在智能合约中，智能合约则运行在去中心化的区块链平台上 。DAO的特点：1.分布式和去中心化DAO的运作和决策不依赖于中心化管理结构，而是通过分布式网络中的多个节点进行管理和执行。DAO的行为和决策是由事先编码在智能合约中的规则自动执行的，不需要中心化机构或个人的干预。2.开放透明，并且所有的规则、决策和交易都记录在区块链上，实现了高度透明和公开。3. 组织化和有序性，民主治理，DAO的成员通常通过投票或其他形式来参与组织的决策。每个成员的权利和意见都可以得到平等的重视。并且通常是通过持有代币或数字资产来参与组织，持有更多代币的成员通常有更大的话语权。4.智能化DAO的智能合约自动执行事先编码的规则，实现了自动化的组织运作和决策。DAO底层以封装了支持DAO及其衍生应用的所有基础设施——互联网基础协议、区块链技术、人工智能、大数据、物联网等为技术支撑，以数字化、智能化、链上链下协同治理为治理手段，改变了传统的科层制以及人为式管理方式，实现了组织的智能化管理。比较灵活性，可以根据组织的需求和成员的意见进行升级和调整。DAO的应用：DAO（Decentralized Autonomous Organization，去中心化自治组织）有广泛的应用领域，包括但不限于以下几个方面：1. 协议管理：DAO能够用于管理和治理区块链协议。持有代币的社区成员可以通过投票参与协议的更新、修改和重要决策，以促进社区共识和发展。2. 管理资金：DAO可以作为资金管理平台，用于集资、资金池管理、投资组合管理等。成员可以共同决定资金的投资目标和策略，实现共享风险和回报。3. 社区治理：DAO可用于社区管理和治理，例如开发者社区、艺术家社区、游戏社区等。通过DAO的民主决策机制，社区成员可以共同管理和推动社区发展。4. 投票和选举：DAO可用于实现透明、安全和去中心化的投票和选举机制。政治组织、民间组织或企业可以利用DAO来组织和管理投票活动。总的来说，DAO的应用领域非常广泛，从数字资产管理到社区治理再到公益慈善等各个领域，都可以通过DAO的去中心化和自主化特性实现更高效、透明和民主的组织形式。随着区块链技术和智能合约的发展，DAO在未来会继续不断探索和应用在更多领域。其他币圈知识，可以看往期链接:编辑于 2024-03-05 18:46・IP 属地上海比特币 (Bitcoin)区块链(Blockchain)​赞同​​添加评论​分享​喜欢​收藏​申请