MIMO雷達(dá)參數(shù)估計(jì)技術(shù)

定　價(jià)：￥98.00

作　者：	王偉，王咸鵬，李欣
出版社：	國(guó)防工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787118113785	出版時(shí)間：	2017-12-01	包裝：
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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　MIMO雷達(dá)是在MIMO通信技術(shù)基礎(chǔ)上提出的一種新體制雷達(dá)。《MIMO雷達(dá)參數(shù)估計(jì)技術(shù)》從MIMO雷達(dá)的基本原理出發(fā)，介紹了MIMO雷達(dá)信號(hào)處理基礎(chǔ)、均勻線(xiàn)陣MIMO雷達(dá)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)、非圓信號(hào)MIMO雷達(dá)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)、MIM0雷達(dá)目標(biāo)參數(shù)快速估計(jì)、MIMO雷達(dá)相干目標(biāo)參數(shù)估計(jì)、基于高階累積量的MIM0雷達(dá)參數(shù)估計(jì)、MIMO雷達(dá)分布式目標(biāo)參數(shù)估計(jì)、基于張量分解的MIMO雷達(dá)參數(shù)估計(jì)、互耦誤差條件下的MIMO雷達(dá)參數(shù)估計(jì)、L型陣列結(jié)構(gòu)MIMO雷達(dá)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)等，較全面地介紹了有關(guān)MIMO雷達(dá)參數(shù)估計(jì)的相關(guān)技術(shù)?！禡IMO雷達(dá)參數(shù)估計(jì)技術(shù)》既可作為雷達(dá)領(lǐng)域相關(guān)專(zhuān)業(yè)工程技術(shù)人員參考用書(shū)，也可作為高等院校雷達(dá)信號(hào)處理、通信與信息系統(tǒng)、信息與信號(hào)處理、導(dǎo)航制導(dǎo)與控制、水聲通信等專(zhuān)業(yè)高年級(jí)本科生或研究生參考教學(xué)輔導(dǎo)書(shū)。

作者簡(jiǎn)介

　　王偉，哈爾濱工程大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師。入選***“青年拔尖人才支持計(jì)劃”，教育部“新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃”，黑龍江省“龍江學(xué)者”特聘教授。獲國(guó)家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)1項(xiàng)，國(guó)防科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)1項(xiàng)，發(fā)表論文100余篇，出版著作3部。王咸鵬，海南大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院，南海海洋資源利用國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，教授。主要從事海洋信息獲取與雷達(dá)信號(hào)處理技術(shù)研究。李欣，哈爾濱工程大學(xué)工程訓(xùn)練中心，講師。主要從事MIMO雷達(dá)圖像和信號(hào)處理技術(shù)研究。黃平，哈爾濱工程大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，副教授。主要從事艦船導(dǎo)航與傳感、嵌入式技術(shù)研究。

圖書(shū)目錄

第1章緒論
1．1 引言
1．2 MIMO雷達(dá)研究現(xiàn)狀
1．2．1 MIMO雷達(dá)起源和分類(lèi)
1．2．2 MIMO雷達(dá)的發(fā)展現(xiàn)狀
1．3 本書(shū)結(jié)構(gòu)及內(nèi)容安排
參考文獻(xiàn)
第2章 MIMO雷達(dá)信號(hào)處理基礎(chǔ)
2．1 引言
2．2 MIMO雷達(dá)信號(hào)處理數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
2．2．1 矩陣數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
2．2．2 張量數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
2．3 MIMO雷達(dá)信號(hào)模型
2．4 MIMO雷達(dá)信號(hào)的二階統(tǒng)計(jì)特性和高階統(tǒng)計(jì)特性
2．4．1 MIMO雷達(dá)信號(hào)的二階統(tǒng)計(jì)特性
2．4．2 MIMO雷達(dá)信號(hào)的高階統(tǒng)計(jì)特性
2．5 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章均勻線(xiàn)陣MIMO雷達(dá)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)
3．1 引言
3．2 基于空間譜搜索的角度估計(jì)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(shí)驗(yàn)與分析
3．3 基于子空間旋轉(zhuǎn)不變特性的角度估計(jì)方法
3．3．1 ESPRIT算法
3．3．2 ESPRIT-MUSIC算法
3．3．3 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
3．4 實(shí)數(shù)域的參數(shù)估計(jì)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(shí)驗(yàn)與分析
3．5 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章非圓信號(hào)MIMO雷達(dá)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)
4．1 引言
4．2 非圓信號(hào)的MIMO雷達(dá)模型
4．3 NC-MUSIC算法
4．3．1 二維NC-MUSIC算法
4．3．2 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
4．4 非圓旋轉(zhuǎn)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(shí)驗(yàn)與分析
4．5 實(shí)數(shù)域的非圓目標(biāo)參數(shù)估計(jì)方法
4．5．1 擴(kuò)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(shí)驗(yàn)與分析
4．6 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章 MIMo雷達(dá)目標(biāo)參數(shù)快速估計(jì)
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(shù)估計(jì)
5．3 多級(jí)維納濾波技術(shù)
5．3．1 多級(jí)維納濾波原理
5．3．2 基于多級(jí)維納濾波器的參數(shù)估計(jì)
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(shù)估計(jì)
5．5 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
5．5．1 運(yùn)算復(fù)雜度分析
5．5．2 參數(shù)估計(jì)性能分析
5．6 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第6章 MIMo雷達(dá)相干目標(biāo)參數(shù)估計(jì)
6．1 引言
6．2 MIMO雷達(dá)相干目標(biāo)信號(hào)模型
6．3 基于二維聯(lián)合空間平滑的MIMO雷達(dá)相干目標(biāo)參數(shù)估計(jì)方去
6．3．1 基于二維聯(lián)合空間平滑算法的參數(shù)估計(jì)
6．3．2 擴(kuò)展陣列孔徑的二維聯(lián)合空間平滑算法
6．3．3 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
6．4 基于矩陣重構(gòu)的MIM0雷達(dá)相干目標(biāo)參數(shù)估計(jì)方法
6．4．1 基于托普利茲矩陣重構(gòu)的相干目標(biāo)參數(shù)估計(jì)
6．4．2 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
6．5 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第7章基于高階累積量的MIMO雷達(dá)參數(shù)估計(jì)
7．1 引言
7．2 高階累積量的基本理論
7．2．1 特征函數(shù)
7．2．2 高階矩和高階累積量
7．2．3 高階累積量的性質(zhì)
7．2．4 四階累積量
7．3 基于四階累積量的MIM0雷達(dá)參數(shù)估計(jì)方法
7．3．1 信號(hào)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(hào)角度估計(jì)方法
7．4 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第8章 MIMO雷達(dá)分布式目標(biāo)參數(shù)估計(jì)
8．1 引言
8．2 分布式目標(biāo)的信號(hào)模型
8．2．1 非相干分布式目標(biāo)信號(hào)模型
8．2．2 相干分布式目標(biāo)信號(hào)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(biāo)參數(shù)估計(jì)
8．4．2 非相干分布式目標(biāo)角度估計(jì)
8．5 非圓分布式目標(biāo)參數(shù)估計(jì)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(shí)驗(yàn)與分析
8．7 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第9章基于張量分解的MIMO雷達(dá)參數(shù)估計(jì)
9．1 引言
9．2 MIMO雷達(dá)的張量信號(hào)模型
9．3 基于高階奇異值分解的MIMO雷達(dá)參數(shù)估計(jì)
9．3．1 匹配濾波器多維結(jié)構(gòu)特性分析
9．3．2 基于高階奇異值分解的子空間估計(jì)
9．3．3 基于高階協(xié)方差張量分解的子空間估計(jì)
9．3．4 參數(shù)聯(lián)合估計(jì)
9．3．5 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
9．4 基于實(shí)值高階奇異值分解的參數(shù)估計(jì)
9．4．1 Centm-Herrnitian張量和張量實(shí)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(shí)驗(yàn)與分析
9．5 色噪聲背景下基于高階奇異值分解的參數(shù)估計(jì)
9．5．1 色噪聲背景下的MIMO雷達(dá)張量信號(hào)模型
9．5．2 基于高階互協(xié)方差張量分解的參數(shù)估計(jì)
9．5．3 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
9．6 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第10章互耦誤差條件下的MIMO雷達(dá)參數(shù)估計(jì)
10．1 引言
10．2 互耦誤差條件下的MIMO雷達(dá)信號(hào)模型
10．3 互耦誤差條件下的MIMO雷達(dá)參數(shù)估計(jì)
10．3．1 基于MUSIC-Like的參數(shù)估計(jì)方法
10．3．2 基于ESPRIT-Like的參數(shù)估計(jì)方法
10．3．3 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
10．4 互耦誤差條件下基于張量分解的MIMO雷達(dá)參數(shù)估計(jì)
10．4．1 基于張量分解的MIM0雷達(dá)參數(shù)聯(lián)合估計(jì)
10．4．2 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
10．5 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第11章 L型陣列結(jié)構(gòu)MIMO雷達(dá)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)
11．1 引言
11．2 信號(hào)建模
11．2．1 收發(fā)分置L型陣列MIMO雷達(dá)信號(hào)模型
11．2．2 收發(fā)共置L型陣列MIM0雷達(dá)信號(hào)模型
11．2．3 等效虛擬陣列
11．2．4 自由度和可分辨目標(biāo)數(shù)
11．2．5 Gramer-Rao界
11．3 收發(fā)分置L型陣列低復(fù)雜度DOA估計(jì)算法
11．3．1 基于MUSIC算法的低復(fù)雜度DOA估計(jì)算法
11．3．2 基ESPRIT算法的低復(fù)雜度DOA估計(jì)算法
11．4 收發(fā)共置L型陣列低復(fù)雜度DOA估計(jì)算法
11．4．1 降維預(yù)處理
11．4．2 基于MUSIC算法的低復(fù)雜度DOA估計(jì)算法
11．4．3 基于ESPRIT算法的低復(fù)雜度DOA估計(jì)算法
11．5 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
主要符號(hào)表
縮略語(yǔ)