雷達數(shù)據(jù)處理及應(yīng)用

第1章概述. 1.1雷達數(shù)據(jù)處理的目的和意義 1.2雷達數(shù)據(jù)處理中的基本概念 1.3雷達數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究的歷史與現(xiàn)狀 1.4本書的范圍和概貌 參考文獻 第2章狀態(tài)估計與線性濾波方法 2.1引言 2.2參數(shù)估計 2.2.1參數(shù)估計的概念 2.2.2四種基本估計方法 2.2.3估計性質(zhì) 2.2.4靜態(tài)向量情況下的參數(shù)估計 2.3卡爾曼濾波 2.3.1系統(tǒng)模型 2.3.2濾波模型 2.3.3濾波器的初始化 2.3.4穩(wěn)態(tài)卡爾曼濾波 2.3.5卡爾曼濾波算法應(yīng)用舉例 2.3.6卡爾曼濾波應(yīng)用中應(yīng)注意的一些問題 2.4a-b與a-b-g濾波 2.4.1a-b濾波器 2.4.2a-b濾波算法的應(yīng)用舉例 2.4.3a-b-g濾波器 2.5其他線性濾波技術(shù) 2.5.1兩點外推濾波 2.5.2線性自回歸濾波 2.6卡爾曼濾波與其他線性濾波方法性能比較 2.7狀態(tài)估計的一致性檢驗 2.7.1狀態(tài)估計誤差一致性檢驗 2.7.2新息的一致性檢驗 2.7.3新息的白度檢驗 2.7.4濾波一致性檢驗的應(yīng)用舉例 2.8小結(jié) 參考文獻 第3章非線性濾波方法 3.1引言 3.2擴展卡爾曼濾波 3.2.1濾波模型 3.2.2線性化EKF濾波的誤差補償 3.2.3擴展卡爾曼濾波應(yīng)用中應(yīng)注意的一些問題 3.3不敏卡爾曼濾波 3.3.1不敏變換 3.3.2濾波模型 3.4粒子濾波 3.4.1系統(tǒng)狀態(tài)方程和傳感器測量模型 3.4.2濾波模型 3.4.3EKF.UKF.PF三種非線性濾波算法應(yīng)用舉例 3.5基于修正極坐標(biāo)的非線性濾波方法 3.5.1系統(tǒng)模型 3.5.2濾波模型 3.5.3利用修正的極坐標(biāo)系對目標(biāo)進行被動跟蹤應(yīng)用舉例 3.6小結(jié) 參考文獻 第4章量測數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù) 4.1引言 4.2坐標(biāo)變換 4.2.1坐標(biāo)系 4.2.2坐標(biāo)變換 4.2.3幾種常用坐標(biāo)系的變換關(guān)系 4.2.4幾種常用坐標(biāo)系中的跟蹤問題 4.2.5跟蹤坐標(biāo)系與濾波狀態(tài)變量選擇 4.3野值剔除技術(shù) 4.3.1野值的定義.成因及分類 4.3.2野值的判別方法 4.4數(shù)據(jù)壓縮技術(shù) 4.4.1單雷達的數(shù)據(jù)壓縮 4.4.2多雷達系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)壓縮 4.5小結(jié) 參考文獻 第5章多目標(biāo)跟蹤中的航跡起始 5.1引言 5.2航跡起始波門的形狀和尺寸 5.2.1橢圓（球）波門 5.2.2矩形波門 5.2.3扇形波門 5.3航跡起始算法 5.3.1直觀法 5.3.2邏輯法 5.3.3修正的邏輯法 5.3.4Hough變換法 5.3.5修正的Hough變換法 5.3.6基于Hough變換和邏輯的航跡起始算法 5.4航跡起始算法的比較與分析 5.5航跡起始中的有關(guān)問題討論 5.6小結(jié) 參考文獻 第6章極大似然類多目標(biāo)數(shù)據(jù)互聯(lián)方法 6.1引言 6.2航跡分叉法 6.3聯(lián)合極大似然算法 6.40-1整數(shù)規(guī)劃法 6.5廣義相關(guān)法 6.6幾種極大似然類算法性能分析 6.7小結(jié) 參考文獻 第7章貝葉斯類多目標(biāo)數(shù)據(jù)互聯(lián)方法 7.1引言 7.2最近鄰域標(biāo)準(zhǔn)濾波器 7.3概率數(shù)據(jù)互聯(lián)算法 7.3.1狀態(tài)更新與協(xié)方差更新 7.3.2互聯(lián)概率計算 7.3.3性能分析 7.4聯(lián)合概率數(shù)據(jù)互聯(lián)算法 7.4.1JPDA算法的基本模型 7.4.2聯(lián)合事件概率的計算 7.4.3狀態(tài)估計協(xié)方差的計算 7.5最優(yōu)貝葉斯算法 7.6多假設(shè)法 7.6.1假設(shè)的產(chǎn)生 7.6.2概率計算 7.6.3假設(shè)的簡化技巧 7.7性能分析 7.8小結(jié) 參考文獻.. 第8章機動目標(biāo)跟蹤 8.1引言 8.2具有機動檢測的跟蹤算法 8.2.1可調(diào)白噪聲模型 8.2.2變維濾波算法 8.2.3輸入估計法 8.3自適應(yīng)跟蹤算法 8.3.1多模型算法 8.3.2Singer模型算法 8.3.3當(dāng)前統(tǒng)計模型算法 8.3.4交互式多模型算法 8.3.5Jerk模型算法 8.4機動目標(biāo)跟蹤算法性能比較 8.4.1仿真環(huán)境與參數(shù)設(shè)置 8.4.2仿真結(jié)果與分析 8.5小結(jié) 參考文獻 第9章多目標(biāo)跟蹤終結(jié)理論與航跡管理 9.1引言 9.2多目標(biāo)跟蹤終結(jié)理論 9.2.1序列概率比檢驗（SPRT）算法 9.2.2跟蹤門方法 9.2.3代價函數(shù)法 9.2.4Bayes算法 9.2.5全鄰Bayes算法 9.2.6算法性能分析 9.3航跡管理 9.3.1航跡號管理 9.3.2航跡質(zhì)量管理 9.4小結(jié) 參考文獻 第10章無源雷達數(shù)據(jù)處理技術(shù) 10.1引言 10.2有源雷達的局限性及無源雷達的優(yōu)點 10.3無源雷達數(shù)據(jù)處理技術(shù) 10.3.1相位變化率法 10.3.2多普勒變化率和方位聯(lián)合定位 10.3.3多模型法 10.4小結(jié) 參考文獻 第11章相控陣和脈沖多普勒雷達數(shù)據(jù)處理 11.1引言 11.2相控陣?yán)走_數(shù)據(jù)處理 11.2.1相控陣?yán)走_系統(tǒng)概述 11.2.2相控陣?yán)走_數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的功能和特點 11.2.3相控陣?yán)走_的數(shù)據(jù)處理 11.3PD雷達數(shù)據(jù)處理 11.3.1PD雷達系統(tǒng)概述 11.3.2PD雷達數(shù)據(jù)的提取 11.3.3PD雷達濾波的典型算法 11.4小結(jié) 參考文獻 第12章雷達組網(wǎng)數(shù)據(jù)處理技術(shù) 12.1引言 12.2雷達網(wǎng)的設(shè)計與分析 12.2.1雷達網(wǎng)性能評價指標(biāo) 12.2.2雷達網(wǎng)優(yōu)化布站 12.3單基地雷達組網(wǎng)數(shù)據(jù)處理 12.3.1單基地雷達組網(wǎng)數(shù)據(jù)處理 12.3.2單基地雷達組網(wǎng)的狀態(tài)估計 12.4多基地雷達組網(wǎng)數(shù)據(jù)處理 12.4.1多基地雷達系統(tǒng)的跟蹤原理 12.4.2多基地雷達組網(wǎng)系統(tǒng)的觀測方程 12.4.3多基地跟蹤系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理的一般過程 12.5航跡關(guān)聯(lián) 12.6誤差配準(zhǔn) 12.6.1目標(biāo)位置已知的誤差配準(zhǔn) 12.6.2實時質(zhì)量控制（RTQC）算法 12.6.3最小二乘（LS）算法 12.6.4廣義最小二乘（GLS）算法 12.6.5基于ECEF坐標(biāo)系的廣義最小二乘（ECEF-GLS）算法 12.7小結(jié) 參考文獻 第13章雷達數(shù)據(jù)處理仿真技術(shù) 13.1引言 13.2系統(tǒng)仿真技術(shù)基礎(chǔ) 13.2.1系統(tǒng)仿真技術(shù)的基本概念 13.2.2隨機噪聲的數(shù)字仿真 13.3雷達數(shù)據(jù)處理算法仿真 13.3.1目標(biāo)運動模型的仿真 13.3.2觀測過程的仿真 13.3.3跟蹤濾波及航跡管理 13.4算法仿真示例 13.5小結(jié) 參考文獻 第14章雷達數(shù)據(jù)處理的實際應(yīng)用 14.1引言 14.2在空中交通管制系統(tǒng)中的應(yīng)用 14.2.1用途.組成和要求 14.2.2雷達數(shù)據(jù)處理結(jié)構(gòu) 14.2.3空中交通管制實例 14.3在船用導(dǎo)航雷達中的應(yīng)用 14.4在海上監(jiān)視系統(tǒng)中的應(yīng)用 14.4.1用途.組成和要求 14.4.2海上控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu) 14.5在防空系統(tǒng)中的應(yīng)用 14.6在陸基對空警戒雷達中的應(yīng)用 14.7在機載預(yù)警雷達中的應(yīng)用 14.8在艦載警戒火控雷達系統(tǒng)中的應(yīng)用 14.9小結(jié) 參考文獻 第15章回顧.建議與展望 15.1引言 15.2研究成果回顧 15.3問題與建議 15.4研究方向展望...