MIMO雷達(dá)參數(shù)估計技術(shù)
定 價：98 元
叢書名：“十二五”國家重點出版規(guī)劃項目國家出版基金項目
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- 作者：王偉，王咸鵬，李欣，黃平 著，王小謨，左群聲 編
- 出版時間：2018/11/1
- ISBN：9787118113785
- 出 版 社：國防工業(yè)出版社
- 中圖法分類：TN959.1
- 頁碼：
- 紙張：膠版紙
- 版次：
- 開本：16開
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)�！禡IMO雷達(dá)參數(shù)估計技術(shù)》從MIMO雷達(dá)的基本原理出發(fā)，介紹了MIMO雷達(dá)信號處理基礎(chǔ)、均勻線陣MIMO雷達(dá)目標(biāo)參數(shù)估計、非圓信號MIMO雷達(dá)目標(biāo)參數(shù)估計、MIM0雷達(dá)目標(biāo)參數(shù)快速估計、MIMO雷達(dá)相干目標(biāo)參數(shù)估計、基于高階累積量的MIM0雷達(dá)參數(shù)估計、MIMO雷達(dá)分布式目標(biāo)參數(shù)估計、基于張量分解的MIMO雷達(dá)參數(shù)估計、互耦誤差條件下的MIMO雷達(dá)參數(shù)估計、L型陣列結(jié)構(gòu)MIMO雷達(dá)目標(biāo)參數(shù)估計等，較全面地介紹了有關(guān)MIMO雷達(dá)參數(shù)估計的相關(guān)技術(shù)。
《MIMO雷達(dá)參數(shù)估計技術(shù)》既可作為雷達(dá)領(lǐng)域相關(guān)專業(yè)工程技術(shù)人員參考用書，也可作為高等院校雷達(dá)信號處理、通信與信息系統(tǒng)、信息與信號處理、導(dǎo)航制導(dǎo)與控制、水聲通信等專業(yè)高年級本科生或研究生參考教學(xué)輔導(dǎo)書。
王偉，哈爾濱工程大學(xué)自動化學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師。入選***青年拔尖人才支持計劃，教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計劃，黑龍江省龍江學(xué)者特聘教授。獲國家科技進(jìn)步二等獎1項，國防科技進(jìn)步一等獎1項，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家重點實驗室，教授。主要從事海洋信息獲取與雷達(dá)信號處理技術(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)圖像和信號處理技術(shù)研究。
黃平，哈爾濱工程大學(xué)自動化學(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。
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
1．2．2 MIMO雷達(dá)的發(fā)展現(xiàn)狀
1．3 本書結(jié)構(gòu)及內(nèi)容安排
參考文獻(xiàn)
第2章 MIMO雷達(dá)信號處理基礎(chǔ)
2．1 引言
2．2 MIMO雷達(dá)信號處理數(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)信號模型
2．4 MIMO雷達(dá)信號的二階統(tǒng)計特性和高階統(tǒng)計特性
2．4．1 MIMO雷達(dá)信號的二階統(tǒng)計特性
2．4．2 MIMO雷達(dá)信號的高階統(tǒng)計特性
2．5 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章 均勻線陣MIMO雷達(dá)目標(biāo)參數(shù)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(zhuǎn)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(shù)域的參數(shù)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(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章 非圓信號MIMO雷達(dá)目標(biāo)參數(shù)估計
4．1 引言
4．2 非圓信號的MIMO雷達(dá)模型
4．3 NC-MUSIC算法
4．3．1 二維NC-MUSIC算法
4．3．2 仿真實驗與分析
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 仿真實驗與分析
4．5 實數(shù)域的非圓目標(biāo)參數(shù)估計方法
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 仿真實驗與分析
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
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
5．3 多級維納濾波技術(shù)
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(shù)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(shù)估計
5．5 仿真實驗與分析
5．5．1 運算復(fù)雜度分析
5．5．2 參數(shù)估計性能分析
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
6．1 引言
6．2 MIMO雷達(dá)相干目標(biāo)信號模型
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)估計方去
6．3．1 基于二維聯(lián)合空間平滑算法的參數(shù)估計
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 仿真實驗與分析
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
6．4．2 仿真實驗與分析
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
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(jié)
參考文獻(xiàn)
第8章 MIMO雷達(dá)分布式目標(biāo)參數(shù)估計
8．1 引言
8．2 分布式目標(biāo)的信號模型
8．2．1 非相干分布式目標(biāo)信號模型
8．2．2 相干分布式目標(biāo)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(biāo)參數(shù)估計
8．4．2 非相干分布式目標(biāo)角度估計
8．5 非圓分布式目標(biāo)參數(shù)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(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
9．1 引言
9．2 MIMO雷達(dá)的張量信號模型
9．3 基于高階奇異值分解的MIMO雷達(dá)參數(shù)估計
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
9．3．3 基于高階協(xié)方差張量分解的子空間估計
9．3．4 參數(shù)聯(lián)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(shù)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(shù)估計
9．5．1 色噪聲背景下的MIMO雷達(dá)張量信號模型
9．5．2 基于高階互協(xié)方差張量分解的參數(shù)估計
9．5．3 仿真實驗與分析
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
10．1 引言
10．2 互耦誤差條件下的MIMO雷達(dá)信號模型
10．3 互耦誤差條件下的MIMO雷達(dá)參數(shù)估計
10．3．1 基于MUSIC-Like的參數(shù)估計方法
10．3．2 基于ESPRIT-Like的參數(shù)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(dá)參數(shù)估計
10．4．1 基于張量分解的MIM0雷達(dá)參數(shù)聯(lián)合估計
10．4．2 仿真實驗與分析
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
11．1 引言
11．2 信號建模
11．2．1 收發(fā)分置L型陣列MIMO雷達(dá)信號模型
11．2．2 收發(fā)共置L型陣列MIM0雷達(dá)信號模型
11．2．3 等效虛擬陣列
11．2．4 自由度和最大可分辨目標(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估計算法
11．3．1 基于MUSIC算法的低復(fù)雜度DOA估計算法
11．3．2 基ESPRIT算法的低復(fù)雜度DOA估計算法
11．4 收發(fā)共置L型陣列低復(fù)雜度DOA估計算法
11．4．1 降維預(yù)處理
11．4．2 基于MUSIC算法的低復(fù)雜度DOA估計算法
11．4．3 基于ESPRIT算法的低復(fù)雜度DOA估計算法
11．5 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
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