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面向目标跟踪的雷达资源管理方法 版权信息
- ISBN：9787121456336
- 条形码：9787121456336 ; 978-7-121-45633-6
- 装帧：纸面精装
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
面向目标跟踪的雷达资源管理方法 本书特色
本书内容在一定程度上反映未来雷达的发展方向，对相关领域的研究人员有一定的借鉴作用。
面向目标跟踪的雷达资源管理方法 内容简介
本书主要介绍如何根据系统反馈的目标信息合理设计接收端的检测门限和发射端的工作参数，进而在雷达资源有限的条件下提升目标的检测与跟踪性能，主要内容包括绪论、单雷达单目标认知跟踪算法、单雷达多目标认知跟踪算法、多雷达单目标认知跟踪算法以及多雷达多目标认知跟踪算法等。
面向目标跟踪的雷达资源管理方法 目录
第1章 绪论 1
1.1 引言 1
1.2 研究历史与现状 4
1.2.1 单雷达单目标认知跟踪 4
1.2.2 单雷达多目标认知跟踪 5
1.2.3 多雷达单目标认知跟踪 6
1.2.4 多雷达多目标认知跟踪 8
第2章 单雷达单目标认知跟踪算法 10
2.1 引言 10
2.2 系统建模 12
2.2.1 运动模型 12
2.2.2 观测模型 13
2.3 经典PDA算法 13
2.4 JDTP-PDA算法 15
2.4.1 经典PDA算法的检测过程 15
2.4.2 JDTP-PDA算法的检测过程 16
2.4.3 平均检测概率的计算 17
2.4.4 平均虚警概率的计算 18
2.5 实验结果分析 19
2.6 小结 24
第3章 单雷达多目标认知跟踪算法 25
3.1 引言 25
3.2 系统建模 29
3.2.1 信号模型 29
3.2.2 目标运动模型 29
3.2.3 理想检测条件下的目标观测模型 30
3.2.4 非理想检测条件下的目标检测模型 32
3.2.5 非理想检测条件下的目标观测模型 33
3.3 基于集中式MIMO雷达的功率与波束联合分配算法 35
3.3.1 理想检测条件下单目标跟踪的BCRLB 35
3.3.2 资源分配的目标函数 37
3.3.3 资源分配的求解算法 38
3.3.4 状态估计算法 41
3.3.5 实验结果分析 41
3.4 杂波环境下基于集中式MIMO雷达的功率分配算法 49
3.4.1 非理想检测条件下单目标跟踪的BCRLB 50
3.4.2 资源分配的目标函数 52
3.4.3 资源分配的求解算法 53
3.4.4 状态估计算法 54
3.4.5 实验结果分析 55
3.5 小结 66
第4章 多雷达单目标认知跟踪算法 67
4.1 引言 67
4.2 基于单频连续波雷达网络的功率分配算法 71
4.2.1 系统建模 71
4.2.2 BCRLB的推导 75
4.2.3 功率分配优化算法 77
4.2.4 实验结果分析 79
4.2.5 小结 84
4.3 基于集中式MRS的功率带宽联合分配算法 85
4.3.1 系统建模 85
4.3.2 功率带宽联合分配算法 88
4.3.3 实验结果分析 92
4.3.4 小结 99
4.4 一种针对异步MRS的功率分配算法 100
4.4.1 系统建模 100
4.4.2 异步采样系统的*优顺序融合 103
4.4.3 BCRLB的推导 104
4.4.4 功率分配优化算法 105
4.4.5 实验结果分析 106
4.4.6 小结 114
4.5 基于非线性机会约束规划的稳健功率分配算法 114
4.5.1 系统建模 115
4.5.2 基于NCCP的功率分配算法 117
4.5.3 实验结果分析 121
4.5.4 小结 126
4.6 基于分布式2D雷达网络的目标三维跟踪算法 127
4.6.1 目标运动模型 127
4.6.2 单雷达2D跟踪模型 128
4.6.3 融合中心的目标三维跟踪 131
4.6.4 三维滤波器的初始状态选取 133
4.6.5 实验结果分析 134
4.6.6 小结 139
4.7 一种针对目标三维跟踪的MRS功率分配算法 140
4.7.1 系统建模 140
4.7.2 BCRLB的推导 144
4.7.3 功率分配优化算法 144
4.7.4 实验结果分析 145
4.7.5 小结 150
第5章 多雷达多目标认知跟踪算法 152
5.1 引言 152
5.2 系统建模 154
5.2.1 目标运动模型 154
5.2.2 观测模型 154
5.3 JCAPA算法 156
5.3.1 单目标BIM推导 157
5.3.2 代价函数的建立 157
5.3.3 JCAPA算法的求解过程 158
5.4 实验结果分析 159
5.5 小结 167
附录A 引理1证明 169
附录B 引理2证明 172
附录C 推导 173
附录D 推导FIM 175
附录E 缩略语 178
参考文献 180
1.1 引言 1
1.2 研究历史与现状 4
1.2.1 单雷达单目标认知跟踪 4
1.2.2 单雷达多目标认知跟踪 5
1.2.3 多雷达单目标认知跟踪 6
1.2.4 多雷达多目标认知跟踪 8
第2章 单雷达单目标认知跟踪算法 10
2.1 引言 10
2.2 系统建模 12
2.2.1 运动模型 12
2.2.2 观测模型 13
2.3 经典PDA算法 13
2.4 JDTP-PDA算法 15
2.4.1 经典PDA算法的检测过程 15
2.4.2 JDTP-PDA算法的检测过程 16
2.4.3 平均检测概率的计算 17
2.4.4 平均虚警概率的计算 18
2.5 实验结果分析 19
2.6 小结 24
第3章 单雷达多目标认知跟踪算法 25
3.1 引言 25
3.2 系统建模 29
3.2.1 信号模型 29
3.2.2 目标运动模型 29
3.2.3 理想检测条件下的目标观测模型 30
3.2.4 非理想检测条件下的目标检测模型 32
3.2.5 非理想检测条件下的目标观测模型 33
3.3 基于集中式MIMO雷达的功率与波束联合分配算法 35
3.3.1 理想检测条件下单目标跟踪的BCRLB 35
3.3.2 资源分配的目标函数 37
3.3.3 资源分配的求解算法 38
3.3.4 状态估计算法 41
3.3.5 实验结果分析 41
3.4 杂波环境下基于集中式MIMO雷达的功率分配算法 49
3.4.1 非理想检测条件下单目标跟踪的BCRLB 50
3.4.2 资源分配的目标函数 52
3.4.3 资源分配的求解算法 53
3.4.4 状态估计算法 54
3.4.5 实验结果分析 55
3.5 小结 66
第4章 多雷达单目标认知跟踪算法 67
4.1 引言 67
4.2 基于单频连续波雷达网络的功率分配算法 71
4.2.1 系统建模 71
4.2.2 BCRLB的推导 75
4.2.3 功率分配优化算法 77
4.2.4 实验结果分析 79
4.2.5 小结 84
4.3 基于集中式MRS的功率带宽联合分配算法 85
4.3.1 系统建模 85
4.3.2 功率带宽联合分配算法 88
4.3.3 实验结果分析 92
4.3.4 小结 99
4.4 一种针对异步MRS的功率分配算法 100
4.4.1 系统建模 100
4.4.2 异步采样系统的*优顺序融合 103
4.4.3 BCRLB的推导 104
4.4.4 功率分配优化算法 105
4.4.5 实验结果分析 106
4.4.6 小结 114
4.5 基于非线性机会约束规划的稳健功率分配算法 114
4.5.1 系统建模 115
4.5.2 基于NCCP的功率分配算法 117
4.5.3 实验结果分析 121
4.5.4 小结 126
4.6 基于分布式2D雷达网络的目标三维跟踪算法 127
4.6.1 目标运动模型 127
4.6.2 单雷达2D跟踪模型 128
4.6.3 融合中心的目标三维跟踪 131
4.6.4 三维滤波器的初始状态选取 133
4.6.5 实验结果分析 134
4.6.6 小结 139
4.7 一种针对目标三维跟踪的MRS功率分配算法 140
4.7.1 系统建模 140
4.7.2 BCRLB的推导 144
4.7.3 功率分配优化算法 144
4.7.4 实验结果分析 145
4.7.5 小结 150
第5章 多雷达多目标认知跟踪算法 152
5.1 引言 152
5.2 系统建模 154
5.2.1 目标运动模型 154
5.2.2 观测模型 154
5.3 JCAPA算法 156
5.3.1 单目标BIM推导 157
5.3.2 代价函数的建立 157
5.3.3 JCAPA算法的求解过程 158
5.4 实验结果分析 159
5.5 小结 167
附录A 引理1证明 169
附录B 引理2证明 172
附录C 推导 173
附录D 推导FIM 175
附录E 缩略语 178
参考文献 180
展开全部
面向目标跟踪的雷达资源管理方法 作者简介
【严俊坤】西安电子科技大学电子工程学院副教授/博导，陕西省自动化学会控制专委会委员。现任雷达认知探测成像识别"国家111计划”创新引智基地副主任，《Sensors》"智能传感器专刊”编委，《Mathematical Problems in Engineering》"复杂场景下协同定位专刊”编委，认知信号处理联合实验室执行主任。以第1作者在国际相关领域顶级期刊上发表SCI论文16篇，相关成果申请国家发明专利10项。主持国家自然科学基金面上/青年项目，173项目子课题。2019年入选第五届中国科协青年人才托举计划，2017年入选陕西省高校科协青年托举计划。
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