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 雷达数据处理器的设计要求和主要技术指标 9

1.4 雷达数据处理技术研究的历史与现状 11

1.5 本书的研究范围和概貌 13

第2章 参数估计 18

2.1 引言 18

2.2 参数估计的概念 18

2.3 四种基本参数估计方法 20

2.4 估计性质 28

2.5 静态向量情况下的参数估计 31

2.6 小结 35

第3章 线性滤波方法 36

3.1 引言 36

3.2 卡尔曼滤波器 36

3.2.1 系统模型 36

3.2.2 滤波模型 42

3.2.3 卡尔曼滤波器的初始化 44

3.2.4 卡尔曼滤波算法应用举例 47

3.2.5 卡尔曼滤波器应用中应注意的一些问题 49

3.3 稳态卡尔曼滤波器 50

3.3.1 滤波器稳定的数学定义和判断方法 50

3.3.2 随机线性系统的可控制性和可观测性 51

3.3.3 稳态卡尔曼滤波 52

3.4 常增益滤波器 53

3.4.1 α-β滤波器 54

3.4.2 自适应α-β滤波器 55

3.4.3 α-β滤波算法应用举例 56

3.4.4 α-β-γ滤波器 57

3.4.5 自适应α-β-γ滤波器 58

3.4.6 常增益滤波器与卡尔曼滤波等线性滤波器的性能比较 58

3.5 状态估计的一致性检验 59

3.5.1 状态估计误差的一致性检验 60

3.5.2 新息的一致性检验 60

3.5.3 新息的白度检验 61

3.5.4 滤波器一致性检验的应用举例 61

3.6 小结 62

第4章 非线性滤波方法 63

4.1 引言 63

4.2 扩展卡尔曼滤波器 63

4.2.1 滤波模型 63

4.2.2 线性化EKF滤波的误差补偿 66

4.2.3 扩展卡尔曼滤波器应用举例 67

4.2.4 扩展卡尔曼滤波器应用中应注意的一些问题 70

4.3 不敏卡尔曼滤波器 71

4.3.1 不敏变换 71

4.3.2 滤波模型 72

4.3.3 仿真分析 73

4.4 粒子滤波器 76

4.4.1 滤波模型 76

4.4.2 EKF、UKF、PF三种非线性滤波算法应用举例 78

4.5 小结 80

第5章 量测数据预处理技术 82

5.1 引言 82

5.2 时间配准 82

5.3 空间配准 84

5.3.1 坐标系 84

5.3.2 坐标变换 87

5.3.3 几种常用坐标系的变换关系 89

5.3.4 几种常用坐标系中的跟踪问题 92

5.3.5 跟踪坐标系与滤波状态变量选择 99

5.4 野值剔除技术 100

5.4.1 野值的定义、成因及分类 100

5.4.2 野值的判别方法 101

5.5 雷达误差标校技术 102

5.6 数据压缩技术 103

5.6.1 单雷达的数据压缩 103

5.6.2 多雷达系统中的数据压缩 105

5.7 小结 107

第6章 多目标跟踪中的航迹起始 108

6.1 引言 108

6.2 航迹起始波门的形状和尺寸 108

6.2.1 环形波门 109

6.2.2 椭圆（球）波门 109

6.2.3 矩形波门 110

6.2.4 扇形波门 111

6.3 航迹起始算法 112

6.3.1 直观法 112

6.3.2 逻辑法 113

6.3.3 修正的逻辑法 114

6.3.4 Hough变换法 115

6.3.5 修正的Hough变换法 117

6.3.6 基于Hough变换和逻辑的航迹起始算法 118

6.3.7 基于聚类和Hough变换的编队目标航迹起始算法 118

6.3.8 被动雷达航迹起始算法 119

6.4 航迹起始算法的比较与分析 121

6.5 航迹起始中的有关问题讨论 124

6.6 小结 125

第7章 极大似然类多目标数据互联方法 126

7.1 引言 126

7.2 航迹分叉法 126

7.2.1 似然函数的计算 127

7.2.2 门限设置 128

7.2.3 改进的似然函数 128

7.2.4 航迹分叉法的特点 129

7.3 联合极大似然算法 129

7.3.1 可行划分的建立 130

7.3.2 递推的联合极大似然算法 131

7.3.3 联合极大似然算法应用举例 132

7.4 0-1整数规划法 134

7.4.1 对数似然比的计算 134

7.4.2 0-1线性整数规划 135

7.4.3 递推的0-1整数规划法 136

7.4.4 0-1整数规划法的用途 137

7.5 广义相关法 137

7.5.1 得分函数的建立 137

7.5.2 广义相关法的应用 139

7.6 几种极大似然类算法性能分析 142

7.7 小结 144

第8章 贝叶斯类多目标数据互联方法 145

8.1 引言 145

8.2 最近邻域法 145

8.2.1 最近邻域标准滤波器 145

8.2.2 概率最近邻域法 146

8.3 概率数据互联算法（PDA） 147

8.3.1 状态更新与协方差更新 147

8.3.2 互联概率计算 149

8.3.3 修正的PDAF算法 151

8.3.4 性能分析 152

8.4 综合概率数据互联算法（IPDA） 155

8.4.1 航迹存在性判断 155

8.4.2 数据互联 157

8.5 联合概率数据互联算法（JPDA） 157

8.5.1 JPDA算法的基本模型 158

8.5.2 联合事件概率的计算 162

8.5.3 状态估计协方差的计算 163

8.5.4 简化的JPDA算法模型 165

8.5.5 性能分析 167

8.6 最优贝叶斯算法 169

8.6.1 最优贝叶斯算法模型 169

8.6.2 算法的次优实现 170

8.7 多假设跟踪算法 171

8.7.1 假设的产生 171

8.7.2 概率计算 172

8.7.3 假设的简化技巧 172

8.8 性能分析 173

8.9 小结 174

第9章 机动目标跟踪 176

9.1 引言 176

9.2 具有机动检测的跟踪算法 177

9.2.1 可调白噪声模型 177

9.2.2 变维滤波算法 178

9.2.3 输入估计算法 180

9.3 自适应跟踪算法 182

9.3.1 修正的输入估计算法 182

9.3.2 Singer模型跟踪算法 184

9.3.3 当前统计模型算法 187

9.3.4 Jerk模型跟踪算法 188

9.3.5 多模型算法 190

9.3.6 交互式多模型算法 191

9.4 机动目标跟踪算法性能比较 193

9.4.1 仿真环境与参数设置 194

9.4.2 仿真结果与分析 195

9.5 小结 201

第10章 群目标跟踪 202

10.1 引言 202

10.2 群航迹起始的基本方法 202

10.2.1 群的定义 202

10.2.2 群的分割 203

10.2.3 群的互联 205

10.2.4 群速度的估计 206

10.3 群目标灰色精细航迹起始算法 209

10.3.1 群的预分割和预互联 210

10.3.2 基于量测相对位置矢量的群内目标灰色精细互联 210

10.3.3 群内航迹的确认 213

10.3.4 群目标状态矩阵的建立 214

10.3.5 算法仿真验证与分析 214

10.3.6 讨论 221

10.4 中心群目标跟踪算法 221

10.4.1 群航迹起始、确认和撤销 223

10.4.2 航迹更新 223

10.4.3 其他问题的实现 225

10.5 编队群目标跟踪算法 226

10.5.1 编队群目标跟踪算法概述 226

10.5.2 编队群目标跟踪算法的逻辑描述 229

10.6 群目标跟踪算法性能分析 230

10.6.1 仿真环境 230

10.6.2 仿真结果 231

10.6.3 仿真分析 232

10.7 小结 233

附录10A 234

第11章 多目标跟踪终结理论与航迹管理 237

11.1 引言 237

11.2 多目标跟踪终结理论 237

11.2.1 序列概率比检验（SPRT）算法 237

11.2.2 跟踪门方法 238

11.2.3 代价函数法 239

11.2.4 Bayes算法 240

11.2.5 全邻Bayes算法 241

11.2.6 算法性能分析 241

11.3 航迹管理 243

11.3.1 航迹号管理 243

11.3.2 航迹质量管理 249

11.3.3 信息融合系统中的航迹文件管理 255

11.4 小结 256

第12章 无源雷达数据处理 257

12.1 引言 257

12.2 有源雷达的局限性及无源雷达的优点 257

12.3 无源雷达空间数据互联 259

12.3.1 相位变化率法 260

12.3.2 多普勒变化率和方位联合定位 263

12.3.3 多普勒变化率和方位、俯仰联合定位 264

12.3.4 多模型法 265

12.3.5 基于修正极坐标的被动跟踪 268

12.3.6 无源定位方法性能比较 273

12.4 机载ESM定位 273

12.5 测向无源定位最优布站 276

12.5.1 定位模糊椭圆面积 276

12.5.2 利用拉格朗日乘子法求解条件极值 278

12.5.3 定位模糊椭圆面积最小准则下最优布站 282

12.6 测时差无源定位 284

12.6.1 定位模型 284

12.6.2 二维情况 284

12.6.3 三维情况 286

12.7 无源雷达属性数据关联 287

12.8 小结 288

第13章 脉冲多普勒雷达数据处理 289

13.1 引言 289

13.2 PD雷达系统概述 289

13.2.1 PD雷达的特点 289

13.2.2 PD雷达跟踪系统 290

13.3 PD雷达跟踪的典型算法 292

13.3.1 最佳距离—速度互耦跟踪 292

13.3.2 多目标跟踪 294

13.3.3 带Dopp1er量测的目标跟踪 295

13.4 PD雷达跟踪算法性能分析 301

13.4.1 仿真环境与参数设置 301

13.4.2 仿真结果与分析 302

13.5 小结 307

第14章 相控阵雷达数据处理 308

14.1 引言 308

14.2 相控阵雷达系统概述 308

14.2.1 相控阵雷达的发展 308

14.2.2 相控阵技术在现代雷达中的应用 309

14.2.3 相控阵雷达的特点 310

14.2.4 相控阵雷达的主要指标 311

14.3 相控阵雷达系统结构及工作过程 311

14.3.1 相控阵雷达系统结构 311

14.3.2 相控阵雷达工作流程 312

14.4 相控阵雷达数据处理 313

14.4.1 杂波中单目标跟踪算法 314

14.4.2 杂波中多目标跟踪算法 317

14.4.3 自适应采样周期算法 319

14.4.4 实时任务调度策略 322

14.5 自适应采样周期算法性能分析 327

14.5.1 仿真环境与参数设置 327

14.5.2 仿真结果与分析 329

14.5.3 比较与讨论 330

14.6 小结 331

第15章 雷达网误差配准算法 332

15.1 引言 332

15.2 系统误差的构成及影响 332

15.2.1 系统误差的构成 332

15.2.2 系统误差的影响 333

15.3 固定雷达误差配准算法 335

15.3.1 目标位置已知的误差配准 335

15.3.2 实时质量控制（RTQC）算法 336

15.3.3 最小二乘（LS）算法 338

15.3.4 广义最小二乘（GLS）算法 339

15.3.5 基于ECEF坐标系的广义最小二乘（ECEF-GLS）算法 340

15.3.6 仿真分析 343

15.4 机动雷达误差配准算法 346

15.4.1 机动雷达系统建模方法 346

15.4.2 目标位置已知的机动雷达配准算法 349

15.4.3 机动雷达最大似然配准（MLRM）算法 352

15.4.4 联合扩维误差配准（ASR）算法 358

15.4.5 仿真分析 359

15.5 小结 362

第16章 雷达组网数据处理 364

16.1 引言 364

16.2 雷达网的设计与分析 364

16.2.1 雷达网性能评价指标 364

16.2.2 雷达网优化布站 366

16.2.3 从抗干扰原则出发进行雷达布站仿真 371

16.2.4 雷达组网应用举例 373

16.3 单基地雷达组网数据处理 374

16.3.1 单基地雷达组网数据处理流程 374

16.3.2 单基地雷达组网的状态估计 375

16.4 双基地雷达组网数据处理 377

16.4.1 双基地雷达系统的基本定位关系 377

16.4.2 双基地雷达组合估计 379

16.4.3 双基地雷达组合估计可行性分析 380

16.5 多基地雷达组网数据处理 383

16.5.1 多基地雷达系统的跟踪原理 384

16.5.2 多基地雷达组网系统的观测方程 384

16.5.3 多基地跟踪系统数据处理的一般过程 385

16.6 航迹关联 386

16.7 小结 388

第17章 雷达数据处理性能评估 389

17.1 引言 389

17.2 有关名词术语 389

17.3 数据关联性能评估 390

17.3.1 平均航迹起始时间 390

17.3.2 航迹累积中断次数 391

17.3.3 航迹模糊度 391

17.3.4 航迹累积交换次数 393

17.4 跟踪滤波性能评估 393

17.4.1 航迹精度 393

17.4.2 跟踪机动目标能力 394

17.4.3 虚假航迹比例 395

17.4.4 发散度 395

17.4.5 有效度 396

17.5 雷达网数据融合性能评估 397

17.5.1 雷达覆盖范围重叠度 397

17.5.2 航迹容量 398

17.5.3 雷达网发现概率 398

17.5.4 响应时间 398

17.6 雷达数据处理算法的评估方法 399

17.6.1 Monte Carlo方法 399

17.6.2 解析法 399

17.6.3 半实物仿真方法 400

17.6.4 试验验证法 400

17.7 小结 401

第18章 雷达数据处理仿真技术 402

18.1 引言 402

18.2 系统仿真技术基础 402

18.2.1 系统仿真技术的基本概念 402

18.2.2 随机噪声的数字仿真 404

18.3 雷达数据处理算法仿真 408

18.3.1 目标运动模型的仿真 408

18.3.2 观测过程的仿真 411

18.3.3 跟踪滤波及航迹管理 412

18.4 算法仿真示例 416

18.5 小结 420

第19章 雷达数据处理的实际应用 421

19.1 引言 421

19.2 在空中交通管制系统中的应用 421

19.2.1 用途、组成和要求 421

19.2.2 雷达数据处理结构 422

19.2.3 空中交通管制实例 424

19.3 在船用导航雷达中的应用 430

19.4 在舰载雷达抑制杂波中的应用 432

19.4.1 数据处理抑制杂波的原理 432

19.4.2 舰载雷达数据处理杂波抑制的方法 432

19.5 在地面激光雷达中的应用 434

19.5.1 数据采集工作原理 434

19.5.2 数据处理流程 435

19.6 在海上监视系统中的应用 437

19.6.1 用途、组成和要求 437

19.6.2 海上控制系统的结构 438

19.7 在舰队防空系统中的应用 438

19.7.1 宙斯盾舰队防空系统组成及功能 439

19.7.2 主要性能指标 439

19.7.3 数据处理过程 440

19.8 在舰炮火控雷达中的应用 440

19.8.1 舰炮火控系统组成 441

19.8.2 技术特点 441

19.8.3 数据处理流程 442

19.9 在机载预警雷达中的应用 442

19.9.1 特点、组成和任务 442

19.9.2 数据处理技术 444

19.9.3 典型工作模式 445

19.10 在对空警戒雷达组网中的应用 447

19.10.1 雷达组网数据处理结构 448

19.10.2 雷达组网数据处理关键技术 448

19.11 在相控阵雷达中的应用 450

19.11.1 功能特点 450

19.11.2 数据处理流程 450

19.11.3 试验举例 451

19.12 小结 453

第20章 回顾、建议与展望 454

20.1 引言 454

20.2 研究成果回顾 454

20.3 问题与建议 457

20.4 研究方向展望 459

中英文缩写 462

参考文献 466