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MIMO雷達參數估計技術 版權信息
- ISBN：9787118113785
- 條形碼：9787118113785 ; 978-7-118-11378-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
MIMO雷達參數估計技術 內容簡介
本書依次介紹了均勻線陣MIMO雷達目標參數估計、非圓信號MIMO雷達目標參數估計、MIMO雷達的目標參數快速估計、MIMO雷達的相干目標參數估計、基于高階累計量的MIMO雷達參數估計、MIMO雷達分布式目標參數估計、基于張量的MIMO雷達參數估計、陣列誤差條件下的MIMO雷達目標參數估計、特殊陣列結構MIMO雷達目標參數估計等, 較全面地介紹了有關MIMO雷達參數估計的相關技術。
MIMO雷達參數估計技術 目錄
第1章 緒論
1．1 引言
1．2 MIMO雷達研究現狀
1．2．1 MIMO雷達起源和分類
1．2．2 MIMO雷達的發展現狀
1．3 本書結構及內容安排
參考文獻
第2章 MIMO雷達信號處理基礎
2．1 引言
2．2 MIMO雷達信號處理數學基礎
2．2．1 矩陣數學基礎
2．2．2 張量數學基礎
2．3 MIMO雷達信號模型
2．4 MIMO雷達信號的二階統計特性和高階統計特性
2．4．1 MIMO雷達信號的二階統計特性
2．4．2 MIMO雷達信號的高階統計特性
2．5 小結
參考文獻
第3章 均勻線陣MIMO雷達目標參數估計
3．1 引言
3．2 基于空間譜搜索的角度估計算法
3．2．1 二維capon算法
3．2．2 二維MUSIC算法
3．2．3 降維的MUSIC算法
3．2．4 仿真實驗與分析
3．3 基于子空間旋轉不變特性的角度估計方法
3．3．1 ESPRIT算法
3．3．2 ESPRIT-MUSIC算法
3．3．3 仿真實驗與分析
3．4 實數域的參數估計方法
3．4．1 Centm-Symmetric陣列和Unitary變換
3．4．2 Unitary-MUSIC算法
3．4．3 Unitary-ESPRIT算法
3．4．4 Unitary-ESPRIT-MUSIC算法
3．4．5 仿真實驗與分析
3．5 小結
參考文獻
第4章 非圓信號MIMO雷達目標參數估計
4．1 引言
4．2 非圓信號的MIMO雷達模型
4．3 NC-MUSIC算法
4．3．1 二維NC-MUSIC算法
4．3．2 仿真實驗與分析
4．4 非圓旋轉不變子空間算法
4．4．1 NC-ESPRIT算法
4．4．2 NC-ESPRIT-MUSIC算法
4．4．3 仿真實驗與分析
4．5 實數域的非圓目標參數估計方法
4．5．1 擴展后虛擬陣列特性的Centro-Symmetric特性
4．5．2 unitary NC-MUSIC算法
4．5．3 Unitary NC-EsPRIT算法
4．5．4 仿真實驗與分析
4．6 小結
參考文獻
第5章 MIMo雷達目標參數快速估計
5．1 引言
5．2 傳播算子方法
5．2．1 傳播算子方法原理
5．2．2 基于傳播算子方法的參數估計
5．3 多級維納濾波技術
5．3．1 多級維納濾波原理
5．3．2 基于多級維納濾波器的參數估計
5．4 Nystrom方法
5．4．1 Nystrom方法矩陣近似原理
5．4．2 基于Nystrom方法的參數估計
5．5 仿真實驗與分析
5．5．1 運算復雜度分析
5．5．2 參數估計性能分析
5．6 小結
參考文獻
第6章 MIMo雷達相干目標參數估計
6．1 引言
6．2 MIMO雷達相干目標信號模型
6．3 基于二維聯合空間平滑的MIMO雷達相干目標參數估計方去
6．3．1 基于二維聯合空間平滑算法的參數估計
6．3．2 擴展陣列孔徑的二維聯合空間平滑算法
6．3．3 仿真實驗與分析
6．4 基于矩陣重構的MIM0雷達相干目標參數估計方法
6．4．1 基于托普利茲矩陣重構的相干目標參數估計
6．4．2 仿真實驗與分析
6．5 小結
參考文獻
第7章 基于高階累積量的MIMO雷達參數估計
7．1 引言
7．2 高階累積量的基本理論
7．2．1 特征函數
7．2．2 高階矩和高階累積量
7．2．3 高階累積量的性質
7．2．4 四階累積量
7．3 基于四階累積量的MIM0雷達參數估計方法
7．3．1 信號模型
7．3．2 基于四階累積量的MUSIC算法
7．3．3 基于四階累積量的PM算法
7．3．4 基于四階累積量的相干信號角度估計方法
7．4 小結
參考文獻
第8章 MIMO雷達分布式目標參數估計
8．1 引言
8．2 分布式目標的信號模型
8．2．1 非相干分布式目標信號模型
8．2．2 相干分布式目標信號模型
8．3 廣義二維DMUSIC算法
8．4 廣義ESPRIT算法
8．4．1 相干分布式目標參數估計
8．4．2 非相干分布式目標角度估計
8．5 非圓分布式目標參數估計方法
8．5．1 廣義NC-MUSIC算法
8．5．2 廣義NC-ESPRIT算法
8．6 仿真實驗與分析
8．7 小結
參考文獻
第9章 基于張量分解的MIMO雷達參數估計
9．1 引言
9．2 MIMO雷達的張量信號模型
9．3 基于高階奇異值分解的MIMO雷達參數估計
9．3．1 匹配濾波器多維結構特性分析
9．3．2 基于高階奇異值分解的子空間估計
9．3．3 基于高階協方差張量分解的子空間估計
9．3．4 參數聯合估計
9．3．5 仿真實驗與分析
9．4 基于實值高階奇異值分解的參數估計
9．4．1 Centm-Herrnitian張量和張量實值變換
9．4．2 基于高階奇異值分解的UESPRIT算法
9．4．3 仿真實驗與分析
9．5 色噪聲背景下基于高階奇異值分解的參數估計
9．5．1 色噪聲背景下的MIMO雷達張量信號模型
9．5．2 基于高階互協方差張量分解的參數估計
9．5．3 仿真實驗與分析
9．6 小結
參考文獻
第10章 互耦誤差條件下的MIMO雷達參數估計
10．1 引言
10．2 互耦誤差條件下的MIMO雷達信號模型
10．3 互耦誤差條件下的MIMO雷達參數估計
10．3．1 基于MUSIC-Like的參數估計方法
10．3．2 基于ESPRIT-Like的參數估計方法
10．3．3 仿真實驗與分析
10．4 互耦誤差條件下基于張量分解的MIMO雷達參數估計
10．4．1 基于張量分解的MIM0雷達參數聯合估計
10．4．2 仿真實驗與分析
10．5 小結
參考文獻
第11章 L型陣列結構MIMO雷達目標參數估計
11．1 引言
11．2 信號建模
11．2．1 收發分置L型陣列MIMO雷達信號模型
11．2．2 收發共置L型陣列MIM0雷達信號模型
11．2．3 等效虛擬陣列
11．2．4 自由度和*大可分辨目標數
11．2．5 Gramer-Rao界
11．3 收發分置L型陣列低復雜度DOA估計算法
11．3．1 基于MUSIC算法的低復雜度DOA估計算法
11．3．2 基ESPRIT算法的低復雜度DOA估計算法
11．4 收發共置L型陣列低復雜度DOA估計算法
11．4．1 降維預處理
11．4．2 基于MUSIC算法的低復雜度DOA估計算法
11．4．3 基于ESPRIT算法的低復雜度DOA估計算法
11．5 小結
參考文獻
主要符號表
縮略語
1．1 引言
1．2 MIMO雷達研究現狀
1．2．1 MIMO雷達起源和分類
1．2．2 MIMO雷達的發展現狀
1．3 本書結構及內容安排
參考文獻
第2章 MIMO雷達信號處理基礎
2．1 引言
2．2 MIMO雷達信號處理數學基礎
2．2．1 矩陣數學基礎
2．2．2 張量數學基礎
2．3 MIMO雷達信號模型
2．4 MIMO雷達信號的二階統計特性和高階統計特性
2．4．1 MIMO雷達信號的二階統計特性
2．4．2 MIMO雷達信號的高階統計特性
2．5 小結
參考文獻
第3章 均勻線陣MIMO雷達目標參數估計
3．1 引言
3．2 基于空間譜搜索的角度估計算法
3．2．1 二維capon算法
3．2．2 二維MUSIC算法
3．2．3 降維的MUSIC算法
3．2．4 仿真實驗與分析
3．3 基于子空間旋轉不變特性的角度估計方法
3．3．1 ESPRIT算法
3．3．2 ESPRIT-MUSIC算法
3．3．3 仿真實驗與分析
3．4 實數域的參數估計方法
3．4．1 Centm-Symmetric陣列和Unitary變換
3．4．2 Unitary-MUSIC算法
3．4．3 Unitary-ESPRIT算法
3．4．4 Unitary-ESPRIT-MUSIC算法
3．4．5 仿真實驗與分析
3．5 小結
參考文獻
第4章 非圓信號MIMO雷達目標參數估計
4．1 引言
4．2 非圓信號的MIMO雷達模型
4．3 NC-MUSIC算法
4．3．1 二維NC-MUSIC算法
4．3．2 仿真實驗與分析
4．4 非圓旋轉不變子空間算法
4．4．1 NC-ESPRIT算法
4．4．2 NC-ESPRIT-MUSIC算法
4．4．3 仿真實驗與分析
4．5 實數域的非圓目標參數估計方法
4．5．1 擴展后虛擬陣列特性的Centro-Symmetric特性
4．5．2 unitary NC-MUSIC算法
4．5．3 Unitary NC-EsPRIT算法
4．5．4 仿真實驗與分析
4．6 小結
參考文獻
第5章 MIMo雷達目標參數快速估計
5．1 引言
5．2 傳播算子方法
5．2．1 傳播算子方法原理
5．2．2 基于傳播算子方法的參數估計
5．3 多級維納濾波技術
5．3．1 多級維納濾波原理
5．3．2 基于多級維納濾波器的參數估計
5．4 Nystrom方法
5．4．1 Nystrom方法矩陣近似原理
5．4．2 基于Nystrom方法的參數估計
5．5 仿真實驗與分析
5．5．1 運算復雜度分析
5．5．2 參數估計性能分析
5．6 小結
參考文獻
第6章 MIMo雷達相干目標參數估計
6．1 引言
6．2 MIMO雷達相干目標信號模型
6．3 基于二維聯合空間平滑的MIMO雷達相干目標參數估計方去
6．3．1 基于二維聯合空間平滑算法的參數估計
6．3．2 擴展陣列孔徑的二維聯合空間平滑算法
6．3．3 仿真實驗與分析
6．4 基于矩陣重構的MIM0雷達相干目標參數估計方法
6．4．1 基于托普利茲矩陣重構的相干目標參數估計
6．4．2 仿真實驗與分析
6．5 小結
參考文獻
第7章 基于高階累積量的MIMO雷達參數估計
7．1 引言
7．2 高階累積量的基本理論
7．2．1 特征函數
7．2．2 高階矩和高階累積量
7．2．3 高階累積量的性質
7．2．4 四階累積量
7．3 基于四階累積量的MIM0雷達參數估計方法
7．3．1 信號模型
7．3．2 基于四階累積量的MUSIC算法
7．3．3 基于四階累積量的PM算法
7．3．4 基于四階累積量的相干信號角度估計方法
7．4 小結
參考文獻
第8章 MIMO雷達分布式目標參數估計
8．1 引言
8．2 分布式目標的信號模型
8．2．1 非相干分布式目標信號模型
8．2．2 相干分布式目標信號模型
8．3 廣義二維DMUSIC算法
8．4 廣義ESPRIT算法
8．4．1 相干分布式目標參數估計
8．4．2 非相干分布式目標角度估計
8．5 非圓分布式目標參數估計方法
8．5．1 廣義NC-MUSIC算法
8．5．2 廣義NC-ESPRIT算法
8．6 仿真實驗與分析
8．7 小結
參考文獻
第9章 基于張量分解的MIMO雷達參數估計
9．1 引言
9．2 MIMO雷達的張量信號模型
9．3 基于高階奇異值分解的MIMO雷達參數估計
9．3．1 匹配濾波器多維結構特性分析
9．3．2 基于高階奇異值分解的子空間估計
9．3．3 基于高階協方差張量分解的子空間估計
9．3．4 參數聯合估計
9．3．5 仿真實驗與分析
9．4 基于實值高階奇異值分解的參數估計
9．4．1 Centm-Herrnitian張量和張量實值變換
9．4．2 基于高階奇異值分解的UESPRIT算法
9．4．3 仿真實驗與分析
9．5 色噪聲背景下基于高階奇異值分解的參數估計
9．5．1 色噪聲背景下的MIMO雷達張量信號模型
9．5．2 基于高階互協方差張量分解的參數估計
9．5．3 仿真實驗與分析
9．6 小結
參考文獻
第10章 互耦誤差條件下的MIMO雷達參數估計
10．1 引言
10．2 互耦誤差條件下的MIMO雷達信號模型
10．3 互耦誤差條件下的MIMO雷達參數估計
10．3．1 基于MUSIC-Like的參數估計方法
10．3．2 基于ESPRIT-Like的參數估計方法
10．3．3 仿真實驗與分析
10．4 互耦誤差條件下基于張量分解的MIMO雷達參數估計
10．4．1 基于張量分解的MIM0雷達參數聯合估計
10．4．2 仿真實驗與分析
10．5 小結
參考文獻
第11章 L型陣列結構MIMO雷達目標參數估計
11．1 引言
11．2 信號建模
11．2．1 收發分置L型陣列MIMO雷達信號模型
11．2．2 收發共置L型陣列MIM0雷達信號模型
11．2．3 等效虛擬陣列
11．2．4 自由度和*大可分辨目標數
11．2．5 Gramer-Rao界
11．3 收發分置L型陣列低復雜度DOA估計算法
11．3．1 基于MUSIC算法的低復雜度DOA估計算法
11．3．2 基ESPRIT算法的低復雜度DOA估計算法
11．4 收發共置L型陣列低復雜度DOA估計算法
11．4．1 降維預處理
11．4．2 基于MUSIC算法的低復雜度DOA估計算法
11．4．3 基于ESPRIT算法的低復雜度DOA估計算法
11．5 小結
參考文獻
主要符號表
縮略語
展開全部
MIMO雷達參數估計技術 作者簡介
王偉，哈爾濱工程大學自動化學院教授、博士生導師。入選***“青年拔尖人才支持計劃”，教育部“新世紀優秀人才支持計劃”，黑龍江省“龍江學者”特聘教授。獲國家科技進步二等獎1項，國防科技進步一等獎1項，發表論文100余篇，出版著作3部。 王咸鵬，海南大學信息科學技術學院，南海海洋資源利用國家重點實驗室，教授。主要從事海洋信息獲取與雷達信號處理技術研究。 李欣，哈爾濱工程大學工程訓練中心，講師。主要從事MIMO雷達圖像和信號處理技術研究。 黃平，哈爾濱工程大學自動化學院，副教授。主要從事艦船導航與傳感、嵌入式技術研究。
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