现代雷达目标检测理论与方法
作 者： 王首勇，万洋，刘俊凯
出版时间： 2014
内容简介
现代雷达目标的多样性和探测环境的复杂化．使得应用新理论和新技术提高雷达的探测能力成为雷达技术中的重要研究方向。王首勇、万洋、刘俊凯等编著的《现代雷达目标检测理论与方法》较为系统、深人地论述了现代雷达目标检测的主要理论和方法，总结了国际上这一领域的研究进展以及作者的研究成果。主要内容包括：目标检测的基础理论、目标与杂波的统计特性、复杂杂渡背景下似然比检测、基于杂波抑制的目标检测、多杂渡分布类型下的恒虚警率检测、基于粒子滤波的检测前跟踪技术、机动目标的检测前跟踪技术和基于动态规划的检测前跟踪技术等。本书可作为从事雷达目标探测、雷达信号处理、雷达系统设计等相关领域的高校教师、高年级本科生、研究生以及科研和工程技术人员的参考书。
目录
前言
第1章 绪论
参考文献
第2章 参数估计和统计检测基础
2.1 引言
2.2 参数估计
2.2.1 估汁量的性质
2.2.2 最小方差无偏估计量
2.2.3 最大似然估计量
2.2.4 矩估计量
2.2.5 随机参数的贝叶斯估计量
2.3统计检测
2.3.1 检测准则
2.3.2 确定性信号检测
2.3.3 随机信号检测
2.3.4 具有未知参数的信号检测
参考文献
第3章 最佳滤波理论
3.1 引言
3.2 维纳滤波
3.2.1 概述
3.2.2 维纳滤波理论模型
3.2.3 FIR维纳滤波器
3.3 最小二乘滤波
3.3.1 最小二乘滤波系数求解
3.3.2 基于QR分解求解LS滤波系数
3.3.3 基于奇异值分解求解LS滤波系数
3.4 Kalman滤波
3 41 Kalman滤波算法
3.4.2 扩展KaIman滤波
3.4.3 扩展Kalman滤波应用举例
3.5 匹配滤波和特征滤波
3.5.1 匹配滤波
3.5.2 特征滤波
参考文献
第4章 功率谱估计方法
4.1 引言
4.2 非参数功率谱估计方法
4.2.1 间接估计方法
4.2.2 直接估计方法
4.2.3 周期罔的滤波器组实现
4.2.4 改进周期图方法
4.3 参数功率谱估计方法
4.3 1 功率谱模型
4.3.2 AR模型参数估计
4.3.3 MA模型参数估计
4.3.4 ARMA模型参数估计
4.4 最小方差谱估计
4.4.1 时域滤波情况
4.4.2 空域滤波情况
4.4.3 MV谱估计
4.5 基于矩阵特征值分解的频率估计
4.5.1 谐波模型
4 5 2 MusIc方法
4.5.3 实验结果
4.6 现代信号处理方法的特点分析
4.6.1 白噪声条件下的信号积累
4 6 2 色噪声条件下的信号积累
参考文献
第5章 目标与杂波统计特性
5.1 引言
5.2 现代雷达目标的特点
5.3 目标Rcs统计模型
5.4 杂波统计特性
5.4.1 杂波散射强度
5.4.2 杂渡一维概率分布模型
5.4.3 杂渡的相关性模型
5.5 基于球不变随机过程的杂波联合分布模型
5.5.1 复SIRV的联合概率密度函数
5.5.2 基于正交双通道数据的SIRX,的联合PDF
5.5.3 K分布和studentt分布的联合PDF
参考文献
第6章 非高斯相关杂波下似然比统计检测方法
6.1 引言
6.2 SIRP杂波背景下似然比检测方法
6.2.1 未知参数条件下似然比检测
6.2.2 未知参数条件下似然比检测的近似形式
6.2.3 随机参数条件下的似然比检测
6.3 SIRP杂波背景下局部最优检测
6.4 SIRP杂波背景下基于粒子滤波的似然比检测
6.4.1 基本粒子滤波算法
6.4.2 基于粒子滤波的似然比检测模型
参考文献
第7章 基于杂波抑制的目标检测方法
7.1 引言
7.2 高斯相关杂波条件下的目标检测
7.2.1 基于匹配滤波的目标检测
7 2.2 基于特征滤波的目标检测
7.2.3 基于杂波AR模型建模的目标检测
7.3 非高斯相关杂波条件下的目标检测
7.3.1 基于分数低阶匹配滤波的目标检测
7.3.2 基于分数低阶特征滤波的目标检测
7.3.3 基于杂波AR Sas模型建模的目标检测
参考文献
第8章 多分布类型杂波背景下的cFAR检测方法
8.1 引言
8.2 CFAR检测方法简介
8.3 杂波分布类型检验方法
8.3.1 ChrsSquare检验
8.3.2 KolmogorovStairnov检验
8.3.3 基于概率密度函数变换的杂渡分布类型检验
8.3.4 几种检验方法的性能比较
8.4 适应多分布类型杂波的CFAR检测器
8.4.1 基于杂波分布类型检验的CFAR检测器
8.4.2 OScFAR检测器和Logt检测器
8.4.3 CFAR检测器与杂波分布类型匹配和失配时的性能
8.5 杂波分布相似性分析
参考文献
第9章 粒子滤波
9.1 引言
9.2粒子滤波理论基础
9.2.1 状态的最优估计
9.2.2 基于Montecario方法的状态近似估计
9.2.3 粒子滤波方法
9.3 粒子退化
9.4 重要性密度函数的选择
.5 基于EKF构造重要性密度函数的方法
9.6 基于UKF构造重要性密度函数的方法
9.6.1 无损变换
9.6.2 无损Kalman滤波方法
9.6.3 无损粒子滤波方法
9.7 基于IEHF构造重要性密度函数的方法
9.7.1 H∞滤波方法
9.7.2 迭代扩展H∞滤波
9.7.3 迭代扩展H∞粒子滤波
9.8 基于分布函数逆映射采样的粒子滤波方法
9.8.1 采样方法的原理及数学模型
9.8.2 分布函数的求解
9.8 3 实现步骤
9.9重采样
参考文献
第10章 基于粒子滤波的检测前跟踪
10.1引 言
10.2 基本PF TBD的实现思路
10.3 基本PFTBD的系统模型
10.4 基本PFTBD的实现过程
10.5 Rutten PFTBD方法
10.5.1 Rutlen PFTBD的实现思路
10.5.2 Rutten PF TBD的理论推导
1O.5.3 Rutten PFTBD的实现过程
10.6 两种PF—TBD实现方法的性能分析
10.7 PPTBD实际中存在的问题及解决方法
10.7.1 粒子状态初始化问题
10.7.2 多目标检测和跟踪问题
参考文献
第11章 机动弱小目标PFTBD
11.1 引言
11.2 基于多模型的PF TBD
11.2.1 MM PF
11.2.2 MMPFTBD的基本原理
11.2.3 MMPFTBD的实现过程
11.3 基于交互多模型的PFTBD
11.3.1 IMM
11.3.2 IMMPF
11.3.3 IMMPFTBD的实现过程
参考文献
第12章 基于动态规划的检测前跟踪
12.1 引言
12.2 动态规划方法概述
12.2.1 动态规划的基本概念和基本方程
12.2.2 最短距离闸题
12.3 基于动态规划的检测前跟踪方法概述
12.3.1 基于动态规划的检测前跟踪的基本思想
12.3.2 基于似然比积累的动态规划检测前跟踪
12.3.3 基于幅度积累的动态规划检测前跟踪
12.3.4 性能指标
12.3.5 两类DPTBD的性能比较
12.4 DPTBD在实际中存在的问题及解决方法
12.4.1 航迹关联问题
12.4.2 积累帧数选择及实时处理问题
12.4.3 DPTBD在PD体制和非PD体制雷达中的实现问题
12.4.4 多目标榆测和跟踪问题
参考文献
附录A 不相容线性方程组的最佳Ls解
参考文献
附录B 间接谱估计方法与周期图的等价性证明
中英文对照表