雷达数据处理及应用PDF电子书下载

第1章　概述 1

1.1　雷达数据处理的目的和意义 1

1.2　雷达数据处理中的基本概念 2

1.3　系统模型 7

1.4　雷达数据处理技术研究的历史与现状 10

1.5　本书的范围和概貌 11

第2章　参数估计与线性滤波方法 15

2.1 引言 15

2.2　参数估计 15

2.2.1 参数估计的概念 15

2.2.2 四种基本参数估计方法 17

2.2.3　估计性质 26

2.2.4　静态向量情况下的参数估计 27

2.3　卡尔曼滤波器 31

2.3.1 系统模型 31

2.3.2　滤波模型 32

2.3.3　卡尔曼滤波器的初始化 35

2.3.4　稳态卡尔曼滤波器 38

2.3.5　卡尔曼滤波算法应用举例 38

2.3.6 卡尔曼滤波器应用中应注意的一些问题 40

2.4　α-β与α-β-γ滤波器 41

2.4.1 α-β滤波器 42

2.4.2　自适应α-β滤波器 44

2.4.3　α-β滤波算法应用举例 44

2.4.4　α-β-γ滤波器 46

2.4.5 自适应α-β-γ滤波器 47

2.5　其他线性滤波技术 47

2.5.1 两点外推滤波器 47

2.5.2　线性自回归滤波器 48

2.6　卡尔曼滤波与其他线性滤波方法的性能比较 48

2.7　状态估计的一致性检验 49

2.7.1　状态估计误差一致性检验 49

2.7.2　新息的一致性检验 50

2.7.3　新息的白度检验 50

2.7.4　滤波器一致性检验的应用举例 50

2.8　小结 51

第3章　非线性滤波方法 52

3.1 引言 52

3.2　扩展卡尔曼滤波器 52

3.2.1　滤波模型 52

3.2.2　线性化EKF滤波的误差补偿 55

3.2.3　扩展卡尔曼滤波器应用中应注意的一些问题 56

3.3　不敏卡尔曼滤波器 56

3.3.1　不敏变换 56

3.3.2　滤波模型 57

3.3.3　仿真分析 58

3.4　粒子滤波器 61

3.4.1 系统状态方程和传感器量测模型 61

3.4.2　滤波模型 61

3.4.3　EKF、UKF、PF三种非线性滤波算法应用举例 62

3.5　小结 65

第4章　量测数据预处理技术 66

4.1 引言 66

4.2　坐标变换 66

4.2.1 坐标系 66

4.2.2　坐标变换 69

4.2.3　几种常用坐标系的变换关系 71

4.2.4　几种常用坐标系中的跟踪问题 75

4.2.5　跟踪坐标系与滤波状态变量选择 81

4.3　野值剔除技术 81

4.3.1　野值的定义、成因及分类 82

4.3.2　野值的判别方法 82

4.4　数据压缩技术 83

4.4.1　单雷达的数据压缩 83

4.4.2　多雷达系统中的数据压缩 85

4.5 小结 86

第5章 多目标跟踪中的航迹起始 87

5.1 引言 87

5.2　航迹起始波门的形状和尺寸 87

5.2.1　环形波门 88

5.2.2　椭圆（球）波门 88

5.2.3　矩形波门 89

5.2.4　扇形波门 90

5.3　航迹起始算法 91

5.3.1 直观法 91

5.3.2　逻辑法 92

5.3.3　修正的逻辑法 93

5.3.4　Hough变换法 94

5.3.5　修正的Hough变换法 96

5.3.6　基于Hough变换和逻辑的航迹起始算法 97

5.3.7　被动雷达航迹起始算法 98

5.4　航迹起始算法的比较与分析 99

5.5　航迹起始中的有关问题讨论 102

5.6　小结 103

第6章　极大似然类多目标数据互联方法 104

6.1 引言 104

6.2　航迹分叉法 104

6.3　联合极大似然算法 107

6.4　0-1整数规划法 109

6.5　广义相关法 112

6.5.1 得分函数的建立 112

6.5.2　广义相关法的应用 114

6.6　几种极大似然类算法性能分析 117

6.7　小结 118

第7章 贝叶斯类多目标数据互联方法 120

7.1 引言 120

7.2　最近邻域法 120

7.2.1　最近邻域标准滤波器 120

7.2.2　概率最近邻域法 121

7.3　概率数据互联算法 122

7.3.1　状态更新与协方差更新 122

7.3.2　互联概率计算 124

7.3.3　修正的PDAF算法 126

7.3.4　性能分析 127

7.4　联合概率数据互联算法 129

7.4.1　JPDA算法的基本模型 130

7.4.2　联合事件概率的计算 134

7.4.3　状态估计协方差的计算 136

7.4.4　简化的JPDA算法模型 138

7.4.5　性能分析 140

7.5　最优贝叶斯算法 142

7.5.1　最优贝叶斯算法模型 142

7.5.2　算法的次优实现 143

7.6　多假设法 143

7.6.1　假设的产生 144

7.6.2　概率计算 144

7.6.3　假设的简化技巧 145

7.7　性能分析 146

7.8 小结 147

第8章　机动目标跟踪 148

8.1 引言 148

8.2　具有机动检测的跟踪算法 148

8.2.1　可调白噪声模型 149

8.2.2　变维滤波算法 150

8.2.3　输入估计算法 151

8.3 自适应跟踪算法 154

8.3.1　Singer模型算法 154

8.3.2　当前统计模型算法 156

8.3.3　Jerk模型算法 158

8.3.4　多模型算法 160

8.3.5　交互式多模型算法 161

8.4　机动目标跟踪算法性能比较 164

8.4.1 仿真环境与参数设置 164

8.4.2　仿真结果与分析 165

8.5 小结 169

第9章　群目标跟踪 170

9.1 引言 170

9.2　群的起始 170

9.2.1 群的定义 170

9.2.2　群的分割 171

9.2.3　群的互联 173

9.2.4　群速度的估计 173

9.3 中心群目标跟踪算法 177

9.3.1 群航迹起始、确认和撤销 178

9.3.2　航迹更新 178

9.3.3　其他问题的实现 181

9.4　编队群目标跟踪算法 181

9.4.1　编队群目标跟踪算法概述 182

9.4.2　编队群目标跟踪算法的逻辑描述 185

9.5　群目标跟踪算法性能分析 185

9.5.1　仿真环境 185

9.5.2　仿真结果 186

9.5.3　仿真分析 188

9.6　小结 188

第10章　多目标跟踪终结理论与航迹管理 190

10.1 引言 190

10.2　多目标跟踪终结理论 190

10.2.1 序列概率比检验（SPRT）算法 190

10.2.2　跟踪门方法 191

10.2.3　代价函数法 192

10.2.4　Bayes算法 193

10.2.5　全邻Bayes算法 194

10.2.6　算法性能分析 194

10.3　航迹管理 196

10.3.1　航迹号管理 196

10.3.2　航迹质量管理 202

10.4　小结 207

第11章　无源雷达数据处理 209

11.1 引言 209

11.2　有源雷达的局限性及无源雷达的优点 209

11.3　无源雷达空间数据互联 211

11.3.1 相位变化率法 212

11.3.2　多普勒变化率和方位联合定位 215

11.3.3 多模型法 217

11.3.4　基于修正极坐标的被动跟踪 220

11.3.5　无源定位方法性能比较 224

11.4　机载ESM定位 225

11.5　无源雷达属性数据关联 227

11.6　小结 228

第12章　脉冲多普勒和相控阵雷达数据处理 229

12.1 引言 229

12.2　PD雷达数据处理 229

12.2.1　PD雷达系统概述 229

12.2.2　PD雷达数据的提取 230

12.2.3　PD雷达滤波的典型算法 232

12.3　相控阵雷达数据处理 243

12.3.1 相控阵雷达系统概述 243

12.3.2　相控阵雷达数据处理系统的功能和特点 245

12.3.3　相控阵雷达的数据处理 246

12.4　小结 254

第13章　雷达组网数据处理 255

13.1 引言 255

13.2　雷达网的设计与分析 255

13.2.1　雷达网性能评价指标 255

13.2.2　雷达网优化布站 257

13.2.3　从抗干扰原则出发进行雷达布站仿真 261

13.3　单基地雷达组网数据处理 263

13.3.1 单基地雷达组网数据处理流程 263

13.3.2　单基地雷达组网的状态估计 263

13.4　双基地雷达组网数据处理 266

13.4.1 双基地雷达系统的基本定位关系 266

13.4.2　双基地雷达组合估计 268

13.4.3　双基地雷达组合估计可行性分析 269

13.5 多基地雷达组网数据处理 272

13.5.1　多基地雷达系统的跟踪原理 272

13.5.2　多基地雷达组网系统的观测方程 272

13.5.3　多基地跟踪系统数据处理的一般过程 273

13.6　航迹关联 274

13.7　误差配准 276

13.7.1 目标位置已知的误差配准 276

13.7.2　实时质量控制（RTQC）算法 278

13.7.3　最小二乘（LS）算法 279

13.7.4　广义最小二乘（GLS）算法 280

13.7.5 基于ECEF坐标系的广义最小二乘（ECEF-GLS）算法 281

13.7.6　仿真分析 285

13.8　小结 287

第14章　雷达数据处理性能评估 289

14.1　引言 289

14.2　有关名词术语 289

14.3　数据关联性能评估 290

14.3.1 平均航迹起始时间 290

14.3.2　航迹累积中断次数 291

14.3.3　航迹模糊度 291

14.3.4　航迹累积交换次数 293

14.4　跟踪滤波性能评估 293

14.4.1　航迹精度 293

14.4.2　跟踪机动目标能力 294

14.4.3　虚假航迹比例 295

14.4.4　发散度 295

14.4.5　有效度 296

14.5　雷达数据处理算法的评估方法 297

14.5.1 Monte Carlo方法 297

14.5.2　解析法 298

14.5.3　半实物仿真方法 298

14.5.4　试验验证法 299

14.6　小结 299

第15章　雷达数据处理仿真技术 301

15.1 引言 301

15.2　系统仿真技术基础 301

15.2.1 系统仿真技术的基本概念 301

15.2.2　随机噪声的数字仿真 303

15.3　雷达数据处理算法仿真 307

15.3.1 目标运动模型的仿真 307

15.3.2　观测过程的仿真 310

15.3.3　跟踪滤波及航迹管理 311

15.4　算法仿真示例 316

15.5 小结 319

第16章　雷达数据处理的实际应用 320

16.1 引言 320

16.2　在空中交通管制系统中的应用 320

16.2.1　用途、组成和要求 320

16.2.2　雷达数据处理结构 321

16.2.3　空中交通管制实例 323

16.3　在船用导航雷达中的应用 329

16.4　在舰载雷达抑制杂波中的应用 330

16.4.1　数据处理抑制杂波的原理 330

16.4.2　舰载雷达数据处理杂波抑制的方法 331

16.5　在地面激光雷达中的应用 333

16.5.1　数据采集工作原理 333

16.5.2　数据处理的流程 334

16.6　在海上监视系统中的应用 335

16.6.1　用途、组成和要求 335

16.6.2　海上控制系统的结构 336

16.7　在防空系统中的应用 337

16.8　在陆基对空警戒雷达中的应用 338

16.9　在机载预警雷达中的应用 339

16.10　在舰载警戒火控雷达系统中的应用 339

16.11 小结 340

第17章　回顾、建议与展望 341

17.1 引言 341

17.2　研究成果回顾 341

17.3　问题与建议 343

17.4　研究方向展望 345

中英文缩写 347

参考文献 350