阵列信号处理方向前景
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。
■网友
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。
■网友
我不太会，目标识别？这个估计和传感器，计算算法，以及GPU协同工作有关吧，传感器有效信息筛选，怎么办？什么算法？还得快！无人驾驶会应用这些。也可以应用在无人飞行器领域。无人飞行器可以代替人检测户外及难处理场景的勘探检测。可以和热感应成像，机械应力成像，结合起来估测机械运行状态。都能做到的话，前途无量。最好结合人工智能因为数据量传输过于庞大人根本无法处理，需要自动思考判断解决问题。
■网友
不要学定位，没啥研究的了。都是一些老理论。阵列信号去做doa吧
推荐阅读
- 环球车讯网|丰田奕泽到店实拍，配多功能方向盘，14.58万起，搭2.0L+CVT
- ETtoday生活方式|离手侦测升级！自动辅助驾驶启动 双手请老实握好方向盘
- 行业投资阶段服务类的B2B项目，两个产品方向，但联动，在商业计划书中两个产品并存会不会不聚焦
- 考研数据库方向
- 通信专业大二在读，以后想从事软件方向。请问现在应该准备些啥
- |五大品牌有序排成阵列，助力长城汽车成就行业龙头 | 红钻财经
- 通信工程毕业的女生有啥推荐的就业方向
- 电子信息工程的考验方向和需要的准备
- 图像特征提取时，灰度共生矩阵的方向是咋确定的
- 本人大专毕业一年，想要去培训，定了JAVAEE和安卓两个方向，应该学那个纠结，求帮助