现代雷达目标检测理论与方法PDF电子书下载

第1章 绪论 1

参考文献 4

第2章 参数估计和统计检测基础 7

2.1引言 7

2.2参数估计 7

2.2.1确定性参数估计 8

2.2.2随机参数的贝叶斯估计 14

2.3统计检测 25

2.3.1检测准则 25

2.3.2确定性信号检测 29

2.3.3随机信号检测 34

2.3.4具有未知参数的信号检测 37

参考文献 39

第3章 最佳滤波理论 40

3.1引言 40

3.2维纳滤波 40

3.2.1概述 40

3.2.2维纳滤波理论模型 41

3.2.3 FIR维纳滤波器 41

3.3最小二乘滤波 44

3.3.1最小二乘滤波系数求解 44

3.3.2基于QR分解求解LS滤波系数 52

3.3.3基于奇异值分解求解LS滤波系数 53

3.4 Kalman滤波 55

3.4.1 Kalman滤波算法 56

3.4.2扩展Kalman滤波 61

3.4.3扩展Kalman滤波应用举例 63

3.5匹配滤波和特征滤波 67

3.5.1匹配滤波 67

3.5.2特征滤波 71

参考文献 74

第4章 功率谱估计方法 76

4.1引言 76

4.2非参数功率谱估计方法 76

4.2.1间接估计方法 77

4.2.2直接估计方法 78

4.2.3周期图的滤波器组实现 80

4.2.4改进周期图方法 82

4.3参数功率谱估计方法 84

4.3.1功率谱模型 84

4.3.2 AR模型参数估计 87

4.3.3 M A模型参数估计 90

4.3.4 ARMA模型参数估计 92

4.4最小方差谱估计 94

4.4.1时域滤波情况 94

4.4.2 M V谱估计 96

4.4.3空域滤波情况 97

4.4.4 M V空间谱估计 100

4.5基于相关矩阵谱分解的频率估计 100

4.5.1信号模型 100

4.5.2 MUSIC方法 102

4.5.3实验结果 109

4.6现代信号处理方法的特点分析 112

4.6.1白噪声条件下的信号积累 113

4.6.2色噪声条件下的信号积累 115

参考文献 115

第5章 目标与杂波统计特性 117

5.1引言 117

5.2现代雷达目标的特点 117

5.3目标RCS统计模型 118

5.4杂波统计特性 120

5.4.1杂波散射强度 120

5.4.2杂波一维概率分布模型 124

5.4.3杂波的相关性模型 129

5.5基于球不变随机过程的杂波联合分布模型 132

5.5.1复SIRV的联合概率密度函数 132

5.5.2基于正交双通道数据的SIRV的联合PDF 134

5.5.3 K分布和Student-t分布的联合PDF 135

参考文献 135

第6章 非高斯分布杂波下似然比统计检测方法 137

6.1引言 137

6.2 SIRP杂波背景下似然比检测方法 137

6.2.1未知参数条件下似然比检测 138

6.2.2未知参数条件下似然比检测的近似形式 141

6.2.3随机参数条件下的似然比检测 143

6.3 SIRP杂波背景下局部最优检测 149

6.4 SIRP杂波背景下基于粒子滤波的似然比检测 153

6.4.1基本粒子滤波算法 153

6.4.2基于粒子滤波的似然比检测模型 154

参考文献 156

第7章 基于杂波抑制的目标检测方法 158

7.1引言 158

7.2高斯分布杂波条件下的目标检测 158

7.2.1基于匹配滤波的目标检测 158

7.2.2基于特征滤波的目标检测 161

7.2.3基于杂波AR模型建模的目标检测 162

7.3非高斯分布杂波条件下的目标检测 163

7.3.1基于分数低阶匹配滤波的目标检测 164

7.3.2基于分数低阶特征滤波的目标检测 169

7.3.3基于杂波AR SαS模型建模的目标检测 171

参考文献 174

第8章 多分布类型杂波背景下的CFAR检测方法 175

8.1引言 175

8.2 CFAR检测方法简介 175

8.3杂波分布类型检验方法 178

8.3.1 Chi-Square检验 178

8.3.2 Kolmogorov-Smirnov检验 179

8.3.3基于概率密度函数变换的杂波分布类型检验 180

8.3.4几种检验方法的性能比较 185

8.4适应多分布类型杂波的CFAR检测器 187

8.4.1基于杂波分布类型检验的CFAR检测器 187

8.4.2 OS-CFAR检测器和Log-t检测器 187

8.4.3 CFAR检测器与杂波分布类型匹配和失配时的性能 191

8.5杂波分布相似性分析 193

参考文献 196

第9章 粒子滤波 197

9.1引言 197

9.2粒子滤波理论基础 197

9.2.1状态的最优估计 197

9.2.2基于Monte-Carlo方法的状态近似估计 198

9.2.3粒子滤波方法 199

9.3粒子退化 202

9.4重要性密度函数的选择 203

9.5基于EKF构造重要性密度函数的方法 209

9.6基于UKF构造重要性密度函数的方法 211

9.6.1无损变换 211

9.6.2无损Kalma11滤波方法 214

9.6.3无损粒子滤波方法 215

9.7基于IEHF构造重要性密度函数的方法 216

9.7.1 H滤波方法 217

9.7.2迭代扩展H滤波 222

9.7.3迭代扩展H粒子滤波 223

9.8基于分布函数逆映射采样的粒子滤波方法 228

9.8.1采样方法的原理及数学模型 228

9.8.2分布函数的求解 228

9.8.3实现步骤 230

9.9重采样 232

参考文献 235

第10章 基于粒子滤波的检测前跟踪 236

10.1引言 236

10.2基本PF-TBD的实现思路 237

10.3基本PF-TBD的系统模型 239

10.4基本PF-TBD的实现过程 242

10.5 Rutten PF-TBD方法 248

10.5.1 Rutten PF-TBD的实现思路 248

10.5.2 Rutten PF-TBD的理论推导 249

10.5.3 Rutten PF-TBD的实现过程 251

10.6两种PF-TBD实现方法的性能分析 256

10.7 PF-TBD实际中存在的问题及解决方法 258

10.7.1粒子状态初始化问题 258

10.7.2多目标检测和跟踪问题 259

参考文献 259

第11章 机动弱小目标PF-TBD 260

11.1引言 260

11.2基于多模型的PF-TBD 260

11.2.1 MM-PF 261

11.2.2 MM-PF-TBD的基本原理 265

11.2.3 MM-PF-TBD的实现过程 267

11.3基于交互多模型的PF-TBD 272

11.3.1 IMM 272

11.3.2 IMM-PF 274

11.3.3 IMM-PF-TBD的实现过程 276

参考文献 279

第12章 基于动态规划的检测前跟踪 281

12.1引言 281

12.2动态规划方法概述 281

12.2.1动态规划的基本概念和基本方程 281

12.2.2最短距离问题 283

12.3基于动态规划的检测前跟踪方法概述 285

12.3.1基于动态规划的检测前跟踪的基本思想 285

12.3.2基于似然比积累的动态规划检测前跟踪 287

12.3.3基于幅度积累的动态规划检测前跟踪 289

12.3.4性能指标 290

12.3.5两类DP-TBD的性能比较 291

12.4 DP-TBD在实际中存在的问题及解决方法 294

12.4.1航迹关联问题 294

12.4.2积累帧数选择及实时处理问题 296

12.4.3 DP-TBD在PD体制和非PD体制雷达中的实现问题 297

12.4.4多目标检测和跟踪问题 299

参考文献 300

第13章 基于信息几何的目标检测方法 301

13.1引言 301

13.2信息几何的基本理论 301

13.2.1从微分几何到信息几何 301

13.2.2信息几何的基本概念 303

13.3统计检测的信息几何方法 309

13.3.1距离检测器 309

13.3.2距离检测器在弱目标检测中的应用 310

13.4矩阵CFAR检测方法 312

13.4.1矩阵流形及测地线距离 312

13.4.2矩阵的黎曼均值 314

13.4.3矩阵CFAR检测方法 316

参考文献 318

附录A 标量函数对向量的导数 320

参考文献 325

附录B 不相容线性方程组的最佳LS解 326

参考文献 327

附录C 间接谱估计方法与周期图的等价性证明 328

中英文对照表 330