张天骐，生于1971年3月，四川眉山（乐山）人。1994年于西南大学（西南师范大学）获学士学位，1997年、2003年于电子科技大学获硕士、博士学位，2005年于清华大学博士后出站：2005年8月至今在重庆邮电大学做教学科研工作：目前是重庆邮电大学教授、硕士生导师、信号与信息处理学科带头人、电子科技大学信号与信息处理学科博士生导师，重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室主任，人选教育部新世纪优秀人才支持计划，并获重庆市杰出青年科学基金资助，是中国生物医学工程学会、中国电子学会高级会员，中国计算机学会及IEICE学会会员：是重庆市自然科学基金和国家自然科学基金项目评审专家：是《系统工程与电子技术》（中、英文版）、《电子与信息学报》中、英文版）和《Electronics Letters》等期刊的审稿人，并担任了IEEE计算智能与保密国际会议CIS2006，CIS2007，CIS2008，CIS2009）等审稿人：目前已累计发表录用学术论文170余篇，其中被SCI/EI/ISTP三大数据库检索90余次，申请专利8项（授权2项），已出版教材1部，举行公开学术交流报告20余场，主持和参与了10余项科研课题研究，在信号与信息盲处理领域有较系统深入研究，培养研究生40余名。

    《直扩信号的盲处理》围绕DS-SS信号的盲处理方法展开研究，主要工作是在先验知识未知的情况下，先对DS-SS信号的参数进行估计，并在已获知信号参数的情况下，再对信号的PN码序列进行估计。《直扩信号的盲处理》提出了用于DS-SS信号参数估计的功率谱二次处理算法、谱相关算法和时域相关算法，提出了能用于信号信息码与PN码同步起止时刻、PN码序列值估计的矩阵分解算法和神经网络算法等，并将所提出的算法拓展到了DS-CDMA信号和DS-UWB信号盲处理方面。在提出算法的同时，还考虑了如何增强算法的性能，因此贯穿《直扩信号的盲处理》的另一条主线是研究如何提高算法压制噪声的性能以适应实际的情况。

第1章 绪论
1.1 扩频通信的原理
1.1.1 扩频技术的概述
1.1.2 扩频技术的基本原理
1.1.3 处理增益与抗干扰容限
1.1.4 扩频通信的主要应用领域
1.1.5 扩频通信的发展趋势与限制
1.2 扩频信号的对抗研究
1.2.1 扩频通信对抗的概念
1.2.2 跳频信号的对抗研究
1.2.3 直扩信号的对抗研究
1.3 直扩信号的检测与估计方法的研究现状
1.3.1 直扩信号的检测与估计
1.3.2 智能计算与微弱信号处理
1.4 本书的主要工作和内容安排

第2章 信号模型
2.1 直扩信号模型
2.1.1 常规短码调制直扩信号
2.1.2 长码调制直扩信号
2.2 直扩码分多址信号
2.3 超宽带信号模型
2.3.1 超宽带脉冲信号--高斯脉冲
2.3.2 直扩超宽带信号
2.3.3 跳时超宽带信号
2.3.4 多频带超宽带信号
2.3.5 多用户直扩超宽带信号模型
2.4 信号估计的性能度量
2.5 本章小结

第3章 基带直扩信号的盲处理
3.1 直扩信号伪码周期估计的功率谱二次处理方法
3.1.1 直扩信号伪码周期估计的二次谱方法
3.1.2 加窗的影响和分辨率
3.1.3 谱的校正
3.1.4 实验结果及分析
3.1.5 小结
3.2 直扩信号伪码码片宽度估计的谱相关方法
3.2.1 谱相关理论
3.2.2 线性周期时变变换
3.2.3 脉冲幅度调制信号的谱相关分析
3.2.4 幅度调制信号的谱相关分析
3.2.5 直扩信号的谱相关分析及伪码码片宽度估计
3.2.6 分辨率和计算公式
3.2.7 实验结果及分析
3.2.8 小结
3.3 直扩信号估计的时域相关方法
3.3.1 时域自相关算法推导和分析
3.3.2 伪码周期的自相关估计
3.3.3 伪码片宽度（码片速率）的自相关估计
3.3.4 伪码周期和码片宽度自相关估计的时频域辩证关系
3.3.5 实验结果及分析
3.3.6 小结
3.4 直扩信号伪码序列估计的矩阵分解方法
3.4.1 信号预处理
3.4.2 直扩信号的奇异值分析
3.4.3 模拟实验及结论
3.4.4 直扩信号的特征分析
3.4.5 模拟实验及结论
3.4.6 直扩信号细微特征分析的改进
3.4.7 模拟实验及结论
3.5 长码调制直扩信号的盲估计
3.5.1 长伪码直扩信号的伪码周期估计的理论分析
3.5.2 实验结果及分析
3.5.3 长伪码直扩信号盲估计的细微特征结构分析方法
3.5.4 实验结果及分析
3.5.5 小结
3.6 本章小结

第4章 基带直扩码分多址信号的盲处理
4.1 直扩码分多址信号伪码周期的盲估计
4.1.1 直扩码分多址信号伪码周期盲估计的理论分析
4.1.2 实验结果分析及结论
4.2 直扩码分多址信号伪码速率的盲估计
4.2.1 基带同步直扩码分多址信号的谱相关分析
4.2.2 实验结果分析及结论
……
第5章 复杂环境下直扩信号的盲处理
第6章 直扩信号的神经网络盲处理
第7章 直扩超宽带信号盲处理
第8章 基于非线性系统的微弱直扩信号检测