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面向目標(biāo)跟蹤的雷達(dá)資源管理方法 版權(quán)信息
- ISBN：9787121456336
- 條形碼：9787121456336 ; 978-7-121-45633-6
- 裝幀：紙面精裝
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
面向目標(biāo)跟蹤的雷達(dá)資源管理方法 本書特色
本書內(nèi)容在一定程度上反映未來雷達(dá)的發(fā)展方向，對相關(guān)領(lǐng)域的研究人員有一定的借鑒作用。
面向目標(biāo)跟蹤的雷達(dá)資源管理方法 內(nèi)容簡介
本書主要介紹如何根據(jù)系統(tǒng)反饋的目標(biāo)信息合理設(shè)計接收端的檢測門限和發(fā)射端的工作參數(shù)，進(jìn)而在雷達(dá)資源有限的條件下提升目標(biāo)的檢測與跟蹤性能，主要內(nèi)容包括緒論、單雷達(dá)單目標(biāo)認(rèn)知跟蹤算法、單雷達(dá)多目標(biāo)認(rèn)知跟蹤算法、多雷達(dá)單目標(biāo)認(rèn)知跟蹤算法以及多雷達(dá)多目標(biāo)認(rèn)知跟蹤算法等。
面向目標(biāo)跟蹤的雷達(dá)資源管理方法 目錄
第1章 緒論 1
1.1 引言 1
1.2 研究歷史與現(xiàn)狀 4
1.2.1 單雷達(dá)單目標(biāo)認(rèn)知跟蹤 4
1.2.2 單雷達(dá)多目標(biāo)認(rèn)知跟蹤 5
1.2.3 多雷達(dá)單目標(biāo)認(rèn)知跟蹤 6
1.2.4 多雷達(dá)多目標(biāo)認(rèn)知跟蹤 8
第2章 單雷達(dá)單目標(biāo)認(rèn)知跟蹤算法 10
2.1 引言 10
2.2 系統(tǒng)建模 12
2.2.1 運(yùn)動模型 12
2.2.2 觀測模型 13
2.3 經(jīng)典PDA算法 13
2.4 JDTP-PDA算法 15
2.4.1 經(jīng)典PDA算法的檢測過程 15
2.4.2 JDTP-PDA算法的檢測過程 16
2.4.3 平均檢測概率的計算 17
2.4.4 平均虛警概率的計算 18
2.5 實驗結(jié)果分析 19
2.6 小結(jié) 24
第3章 單雷達(dá)多目標(biāo)認(rèn)知跟蹤算法 25
3.1 引言 25
3.2 系統(tǒng)建模 29
3.2.1 信號模型 29
3.2.2 目標(biāo)運(yùn)動模型 29
3.2.3 理想檢測條件下的目標(biāo)觀測模型 30
3.2.4 非理想檢測條件下的目標(biāo)檢測模型 32
3.2.5 非理想檢測條件下的目標(biāo)觀測模型 33
3.3 基于集中式MIMO雷達(dá)的功率與波束聯(lián)合分配算法 35
3.3.1 理想檢測條件下單目標(biāo)跟蹤的BCRLB 35
3.3.2 資源分配的目標(biāo)函數(shù) 37
3.3.3 資源分配的求解算法 38
3.3.4 狀態(tài)估計算法 41
3.3.5 實驗結(jié)果分析 41
3.4 雜波環(huán)境下基于集中式MIMO雷達(dá)的功率分配算法 49
3.4.1 非理想檢測條件下單目標(biāo)跟蹤的BCRLB 50
3.4.2 資源分配的目標(biāo)函數(shù) 52
3.4.3 資源分配的求解算法 53
3.4.4 狀態(tài)估計算法 54
3.4.5 實驗結(jié)果分析 55
3.5 小結(jié) 66
第4章 多雷達(dá)單目標(biāo)認(rèn)知跟蹤算法 67
4.1 引言 67
4.2 基于單頻連續(xù)波雷達(dá)網(wǎng)絡(luò)的功率分配算法 71
4.2.1 系統(tǒng)建模 71
4.2.2 BCRLB的推導(dǎo) 75
4.2.3 功率分配優(yōu)化算法 77
4.2.4 實驗結(jié)果分析 79
4.2.5 小結(jié) 84
4.3 基于集中式MRS的功率帶寬聯(lián)合分配算法 85
4.3.1 系統(tǒng)建模 85
4.3.2 功率帶寬聯(lián)合分配算法 88
4.3.3 實驗結(jié)果分析 92
4.3.4 小結(jié) 99
4.4 一種針對異步MRS的功率分配算法 100
4.4.1 系統(tǒng)建模 100
4.4.2 異步采樣系統(tǒng)的*優(yōu)順序融合 103
4.4.3 BCRLB的推導(dǎo) 104
4.4.4 功率分配優(yōu)化算法 105
4.4.5 實驗結(jié)果分析 106
4.4.6 小結(jié) 114
4.5 基于非線性機(jī)會約束規(guī)劃的穩(wěn)健功率分配算法 114
4.5.1 系統(tǒng)建模 115
4.5.2 基于NCCP的功率分配算法 117
4.5.3 實驗結(jié)果分析 121
4.5.4 小結(jié) 126
4.6 基于分布式2D雷達(dá)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)三維跟蹤算法 127
4.6.1 目標(biāo)運(yùn)動模型 127
4.6.2 單雷達(dá)2D跟蹤模型 128
4.6.3 融合中心的目標(biāo)三維跟蹤 131
4.6.4 三維濾波器的初始狀態(tài)選取 133
4.6.5 實驗結(jié)果分析 134
4.6.6 小結(jié) 139
4.7 一種針對目標(biāo)三維跟蹤的MRS功率分配算法 140
4.7.1 系統(tǒng)建模 140
4.7.2 BCRLB的推導(dǎo) 144
4.7.3 功率分配優(yōu)化算法 144
4.7.4 實驗結(jié)果分析 145
4.7.5 小結(jié) 150
第5章 多雷達(dá)多目標(biāo)認(rèn)知跟蹤算法 152
5.1 引言 152
5.2 系統(tǒng)建模 154
5.2.1 目標(biāo)運(yùn)動模型 154
5.2.2 觀測模型 154
5.3 JCAPA算法 156
5.3.1 單目標(biāo)BIM推導(dǎo) 157
5.3.2 代價函數(shù)的建立 157
5.3.3 JCAPA算法的求解過程 158
5.4 實驗結(jié)果分析 159
5.5 小結(jié) 167
附錄A 引理1證明 169
附錄B 引理2證明 172
附錄C 推導(dǎo) 173
附錄D 推導(dǎo)FIM 175
附錄E 縮略語 178
參考文獻(xiàn) 180
1.1 引言 1
1.2 研究歷史與現(xiàn)狀 4
1.2.1 單雷達(dá)單目標(biāo)認(rèn)知跟蹤 4
1.2.2 單雷達(dá)多目標(biāo)認(rèn)知跟蹤 5
1.2.3 多雷達(dá)單目標(biāo)認(rèn)知跟蹤 6
1.2.4 多雷達(dá)多目標(biāo)認(rèn)知跟蹤 8
第2章 單雷達(dá)單目標(biāo)認(rèn)知跟蹤算法 10
2.1 引言 10
2.2 系統(tǒng)建模 12
2.2.1 運(yùn)動模型 12
2.2.2 觀測模型 13
2.3 經(jīng)典PDA算法 13
2.4 JDTP-PDA算法 15
2.4.1 經(jīng)典PDA算法的檢測過程 15
2.4.2 JDTP-PDA算法的檢測過程 16
2.4.3 平均檢測概率的計算 17
2.4.4 平均虛警概率的計算 18
2.5 實驗結(jié)果分析 19
2.6 小結(jié) 24
第3章 單雷達(dá)多目標(biāo)認(rèn)知跟蹤算法 25
3.1 引言 25
3.2 系統(tǒng)建模 29
3.2.1 信號模型 29
3.2.2 目標(biāo)運(yùn)動模型 29
3.2.3 理想檢測條件下的目標(biāo)觀測模型 30
3.2.4 非理想檢測條件下的目標(biāo)檢測模型 32
3.2.5 非理想檢測條件下的目標(biāo)觀測模型 33
3.3 基于集中式MIMO雷達(dá)的功率與波束聯(lián)合分配算法 35
3.3.1 理想檢測條件下單目標(biāo)跟蹤的BCRLB 35
3.3.2 資源分配的目標(biāo)函數(shù) 37
3.3.3 資源分配的求解算法 38
3.3.4 狀態(tài)估計算法 41
3.3.5 實驗結(jié)果分析 41
3.4 雜波環(huán)境下基于集中式MIMO雷達(dá)的功率分配算法 49
3.4.1 非理想檢測條件下單目標(biāo)跟蹤的BCRLB 50
3.4.2 資源分配的目標(biāo)函數(shù) 52
3.4.3 資源分配的求解算法 53
3.4.4 狀態(tài)估計算法 54
3.4.5 實驗結(jié)果分析 55
3.5 小結(jié) 66
第4章 多雷達(dá)單目標(biāo)認(rèn)知跟蹤算法 67
4.1 引言 67
4.2 基于單頻連續(xù)波雷達(dá)網(wǎng)絡(luò)的功率分配算法 71
4.2.1 系統(tǒng)建模 71
4.2.2 BCRLB的推導(dǎo) 75
4.2.3 功率分配優(yōu)化算法 77
4.2.4 實驗結(jié)果分析 79
4.2.5 小結(jié) 84
4.3 基于集中式MRS的功率帶寬聯(lián)合分配算法 85
4.3.1 系統(tǒng)建模 85
4.3.2 功率帶寬聯(lián)合分配算法 88
4.3.3 實驗結(jié)果分析 92
4.3.4 小結(jié) 99
4.4 一種針對異步MRS的功率分配算法 100
4.4.1 系統(tǒng)建模 100
4.4.2 異步采樣系統(tǒng)的*優(yōu)順序融合 103
4.4.3 BCRLB的推導(dǎo) 104
4.4.4 功率分配優(yōu)化算法 105
4.4.5 實驗結(jié)果分析 106
4.4.6 小結(jié) 114
4.5 基于非線性機(jī)會約束規(guī)劃的穩(wěn)健功率分配算法 114
4.5.1 系統(tǒng)建模 115
4.5.2 基于NCCP的功率分配算法 117
4.5.3 實驗結(jié)果分析 121
4.5.4 小結(jié) 126
4.6 基于分布式2D雷達(dá)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)三維跟蹤算法 127
4.6.1 目標(biāo)運(yùn)動模型 127
4.6.2 單雷達(dá)2D跟蹤模型 128
4.6.3 融合中心的目標(biāo)三維跟蹤 131
4.6.4 三維濾波器的初始狀態(tài)選取 133
4.6.5 實驗結(jié)果分析 134
4.6.6 小結(jié) 139
4.7 一種針對目標(biāo)三維跟蹤的MRS功率分配算法 140
4.7.1 系統(tǒng)建模 140
4.7.2 BCRLB的推導(dǎo) 144
4.7.3 功率分配優(yōu)化算法 144
4.7.4 實驗結(jié)果分析 145
4.7.5 小結(jié) 150
第5章 多雷達(dá)多目標(biāo)認(rèn)知跟蹤算法 152
5.1 引言 152
5.2 系統(tǒng)建模 154
5.2.1 目標(biāo)運(yùn)動模型 154
5.2.2 觀測模型 154
5.3 JCAPA算法 156
5.3.1 單目標(biāo)BIM推導(dǎo) 157
5.3.2 代價函數(shù)的建立 157
5.3.3 JCAPA算法的求解過程 158
5.4 實驗結(jié)果分析 159
5.5 小結(jié) 167
附錄A 引理1證明 169
附錄B 引理2證明 172
附錄C 推導(dǎo) 173
附錄D 推導(dǎo)FIM 175
附錄E 縮略語 178
參考文獻(xiàn) 180
展開全部
面向目標(biāo)跟蹤的雷達(dá)資源管理方法 作者簡介
【嚴(yán)俊坤】西安電子科技大學(xué)電子工程學(xué)院副教授/博導(dǎo)，陜西省自動化學(xué)會控制專委會委員。現(xiàn)任雷達(dá)認(rèn)知探測成像識別"國家111計劃”創(chuàng)新引智基地副主任，《Sensors》"智能傳感器專刊”編委，《Mathematical Problems in Engineering》"復(fù)雜場景下協(xié)同定位？本幬J(rèn)知信號處理聯(lián)合實驗室執(zhí)行主任。以第1作者在國際相關(guān)領(lǐng)域頂級期刊上發(fā)表SCI論文16篇，相關(guān)成果申請國家發(fā)明專利10項。主持國家自然科學(xué)基金面上/青年項目，173項目子課題。2019年入選第五屆中國科協(xié)青年人才托舉計劃，2017年入選陜西省高？茀f(xié)青年托舉計劃。
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