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現(xiàn)代雷達(dá)檢測(cè)理論 版權(quán)信息
- ISBN:9787118117585
- 條形碼:9787118117585 ; 978-7-118-11758-5
- 裝幀:一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù):暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:>>
現(xiàn)代雷達(dá)檢測(cè)理論 本書特色
安東尼奧·德梅奧、瑪莉亞·薩布麗娜格列柯編的《現(xiàn)代雷達(dá)檢測(cè)理論(精)》討論了在雷達(dá)檢測(cè)方面新出現(xiàn)的前沿研究。本書要點(diǎn)包括:譜特性未知的高斯干擾下的自適應(yīng)雷達(dá)檢測(cè);用恒定性理論作為工具使設(shè)計(jì)具有恒虛警率特征;一級(jí)和二級(jí)檢測(cè)器及其性能;只可獲得一小部分訓(xùn)練數(shù)據(jù)用于譜估計(jì)的工作場(chǎng)景;利用協(xié)方差矩陣中先驗(yàn)知識(shí)的貝葉斯雷達(dá)檢測(cè);非高斯干擾下的雷達(dá)檢測(cè)。本書充分闡述了基于各種準(zhǔn)則的檢測(cè)器設(shè)計(jì)技術(shù)以及恒虛警率問題,分析了實(shí)際應(yīng)用中機(jī)載、地面和艦載雷達(dá)的性能,并討論了基于真實(shí)雷達(dá)數(shù)據(jù)的結(jié)論。
本書為致力于研究統(tǒng)計(jì)學(xué)信號(hào)處理及其在雷達(dá)系統(tǒng)中應(yīng)用的研究人員、高等學(xué)者和工程師提供關(guān)于自適應(yīng)雷達(dá)檢測(cè)*發(fā)展的廣泛參考。
現(xiàn)代雷達(dá)檢測(cè)理論 內(nèi)容簡介
現(xiàn)代雷達(dá)目標(biāo)的多樣性和探測(cè)環(huán)境的日趨復(fù)雜化,應(yīng)用新理論和新技術(shù)提高雷達(dá)的探測(cè)能力成為了雷達(dá)技術(shù)中的重要研究方向。本書系統(tǒng)、深入地論述了現(xiàn)代雷達(dá)檢測(cè)的主要理論和方法,總結(jié)了靠前上這一領(lǐng)域的研究進(jìn)展以及作者多年來的研究成果。主要內(nèi)容包括:雷達(dá)檢測(cè)的基礎(chǔ)理論、復(fù)雜雜波背景下似然比檢測(cè)、基于雜波抑制的目標(biāo)檢測(cè)、多雜波分布類型下的CFAR檢測(cè)、基于粒子濾波的檢測(cè)前跟蹤技術(shù)(TBD)、機(jī)動(dòng)目標(biāo)的TBD檢測(cè)技術(shù)、基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的TBD技術(shù)等。
現(xiàn)代雷達(dá)檢測(cè)理論 目錄
1.1 歷史背景和術(shù)語
1.2 符號(hào)
1.3 檢測(cè)理論
1.3.1 信號(hào)和干擾模型
1.3.2 基本概念
1.3.3 檢測(cè)器的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則
1.3.4 檢測(cè)理論中的恒虛警(CFAR)特性和不變性
1.4 本書的結(jié)構(gòu)、使用和概要
1.5 參考
參考文獻(xiàn)
第2章 高斯白噪聲下的雷達(dá)檢測(cè):GLRT框架
2.1 引言
2.2 問題的表述
2.3 充分性的減縮
2.4 *優(yōu)NP檢測(cè)器和UMP檢測(cè)器的存在
2.4.1 相干的情況
2.4.2 非相干的情況
2.5 GLRT設(shè)計(jì)
2.6 性能分析
2.6.1 相干的情況
2.6.2 非相干的情況
2.7 結(jié)論和深入閱讀
參考文獻(xiàn)
第3章 自適應(yīng)雷達(dá)的子空間檢測(cè):檢測(cè)器及性能分析
3.1 引言
3.2 干擾和噪聲條件下的信號(hào)檢測(cè)
3.2.1 在色高斯噪聲中檢測(cè)已知信號(hào)
3.2.2 零均色高斯噪聲中檢測(cè)相位未知的已知信號(hào)
3.3 子空間信號(hào)模型和不變性假設(shè)檢測(cè)
3.3.1 子空間信號(hào)模型
3.3.2 子空間信號(hào)模型的機(jī)理
3.3.3 假設(shè)檢驗(yàn)
3.3.4 干擾噪聲環(huán)境下子空間信號(hào)檢測(cè)的*大不變量
3.4 檢測(cè)概率和虛警概率的解析表達(dá)
3.4.1 子空間GLRT的Pd和Pfa
3.4.2 子空間AMF檢驗(yàn)的Pd和Pfa
3.4.3 子空間ACE檢驗(yàn)的Pd和Pfa
3.5 自適應(yīng)子空間檢測(cè)器的性能結(jié)果
3.6 小結(jié)
附錄3A
A.1 GLRT的子空間模式
A.2 AMF檢驗(yàn)的子空間模式
A.3 ACE檢驗(yàn)的子空間模式
附錄3B
附錄3C
*大不變統(tǒng)計(jì)量的分布
附錄3D
參考文獻(xiàn)
第4章 譜特性未知的高斯干擾下點(diǎn)狀目標(biāo)的兩級(jí)檢測(cè)器
4.1 引言:設(shè)計(jì)原則
4.2 兩級(jí)架構(gòu)的描述、性能分析和比較
4.2.1 自適應(yīng)旁瓣消隱器
4.2.2 提高ASB的魯棒性:基于子空間的自適應(yīng)旁瓣切除
4.2.3 提高ASB選擇性的改進(jìn)方法
4.2.4 提高ASB選擇性或魯棒性的改進(jìn)方法
4.2.5 選擇性兩級(jí)檢測(cè)器
4.3 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章 干擾中的貝葉斯雷達(dá)檢測(cè)
5.1 引言
5.2 通用STAP信號(hào)模型
5.3 KA-STAP模型
5.3.1 知識(shí)輔助均勻模型
5.3.2 貝葉斯GLRT(B-GLRT)與貝葉斯AMF(B-AMF)
5.3.3 超參數(shù)的選擇
5.3.4 擴(kuò)展到部分均勻和復(fù)合高斯的模型
5.4 知識(shí)輔助兩層STAP模型
5.5 借助知識(shí)的含參STAP模型
5.6 小結(jié)
附錄5A 式(5.35)的KA-ACE的推導(dǎo)
附錄5B 借助知識(shí)的復(fù)合高斯模型中的貝葉斯檢測(cè)器的推導(dǎo)
參考文獻(xiàn)
第6章 高斯訓(xùn)練條件下樣本欠缺的自適應(yīng)雷達(dá)檢測(cè)
6.1 引言
6.2 利用預(yù)期似然選擇的加載改善自適應(yīng)檢測(cè)
6.2.1 由二次數(shù)據(jù)形成的單個(gè)自適應(yīng)濾波器以及使用一次數(shù)據(jù)的自適應(yīng)門限
6.2.2 使用二次數(shù)據(jù)的復(fù)合自適應(yīng)濾波和檢測(cè)對(duì)各測(cè)試單元進(jìn)行的各種自適應(yīng)處理
6.2.3 觀察
6.3 利用協(xié)方差矩陣架構(gòu)改善自適應(yīng)檢測(cè)
6.3.1 背景:Hermitian協(xié)方差矩陣的TVAR(m)近似,*大似然模型和階數(shù)估計(jì)[56,57]
6.3.2 基于TVAR(m)的自適應(yīng)濾波器和自適應(yīng)檢測(cè)器在TVAR(m)或AR(m)干擾下的性能分析
6.3.3 基于TVAR(m)的自適應(yīng)檢測(cè)器在TVAR(m)或AR(m)干擾下的結(jié)果的仿真
6.3.4 觀察
6.4 利用數(shù)據(jù)劃分改善自適應(yīng)檢測(cè)
6.4.1 “一步”自適應(yīng)恒虛警檢測(cè)器性能對(duì)比“兩步”自適應(yīng)處理的分析
6.4.2 檢測(cè)性能分析的比較
6.4.3 觀察
參考文獻(xiàn)
第7章 復(fù)合高斯模型和目標(biāo)檢測(cè):統(tǒng)一的視圖
7.1 引言
7.2 單變強(qiáng)度的復(fù)合指數(shù)模型
7.2.1 強(qiáng)尾部分布和完全單調(diào)的函數(shù)
7.2.2 例子
7.3 數(shù)量波動(dòng)準(zhǔn)則
7.3.1 轉(zhuǎn)移理論和CLT
7.3.2 數(shù)量波動(dòng)的模型
7.4 復(fù)數(shù)復(fù)合高斯的隨機(jī)矢量
7.5 在復(fù)數(shù)復(fù)合高斯雜波條件下的*佳信號(hào)檢測(cè)
7.5.1 似然比和與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的門限的解釋
7.5.2 似然比和與估計(jì)器-相關(guān)器的解釋
7.6 在復(fù)數(shù)復(fù)合高斯雜波條件下的次佳檢測(cè)
7.6.1 似然比的次佳近似
7.6.2 與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的門限的次佳近似
7.6.3 估計(jì)器-相關(guān)器的次佳近似
7.6.4 *佳和次佳檢測(cè)器的性能評(píng)估
7.7 *佳檢測(cè)器的新解釋
7.7.1 估計(jì)器公式的乘積
7.7.2 估計(jì)器乘積的一般性質(zhì)
附錄7.A 轉(zhuǎn)移理論和它的解釋
參考文獻(xiàn)
第8章 球不變隨機(jī)矢量和橢圓過程中的協(xié)方差矩陣估計(jì)及其在雷達(dá)檢測(cè)中的應(yīng)用
8.1 背景和問題的陳述
8.1.1 高斯情況下的背景參數(shù)估計(jì)
8.1.2 高斯情況下的*佳檢測(cè)
8.2 非高斯環(huán)境模型
8.2.1 復(fù)橢圓對(duì)稱分布
8.2.2 球不變隨機(jī)矢量的子類
8.3 復(fù)橢圓對(duì)稱分布噪聲條件下的協(xié)方差矩陣估計(jì)
8.3.1 M估計(jì)器
8.3.2 M估計(jì)器的性能
8.3.3 M估計(jì)器的漸近分布
8.3.4 在球不變隨機(jī)矢量框架中與M估計(jì)器的關(guān)系
8.4 復(fù)橢圓對(duì)稱分布噪聲條件下的*佳檢測(cè)
8.5 廣義對(duì)稱架構(gòu)的協(xié)方差矩陣估計(jì)
8.5.1 圓高斯噪聲下的檢測(cè)
8.5.2 非高斯噪聲下的檢測(cè)
8.6 在雷達(dá)中的應(yīng)用
8.6.1 地基雷達(dá)的檢測(cè)
8.6.2 預(yù)警雷達(dá)的檢測(cè)
8.6.3 STAP檢測(cè)
8.6.4 定點(diǎn)估計(jì)的魯棒性
8.7 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
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自卑與超越
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月亮與六便士
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