第一章绪论 1
1.1雷达系统中的数据处理 1
1.1.1雷达的分类 1
1.1.2雷达技术概述 5
1.1.3 边扫描边跟踪雷达系统的概念 11
1.2相控阵雷达中的数据处理 16
1.2.1电控相位阵列天线 17
1.2.2相控阵天线在雷达系统中的应用 21
1.2.3控制器 22
1.2.4跟踪功能 25
1.3雷达网中的数据处理 28
1.3.1雷达网系统举例 30
1.3.2数据处理的不同类型 31
1.3.3双基地雷达和双基地雷达网系统 33
1.4跟踪滤波器 37
1.4.1现代系统理论概述 38
1.4.2随机滤波理论 39
1.4.3理论的应用 45
1.5雷达数据处理系统的应用 47
1.5.1雷达数据处理系统的应用举例 49
1.6小结和结论 52
1.7参考文献 52
第二章 基本数学方法复习 55
2.1估计理论介绍 55
2.1.1历史的述评 55
2.1.2基本定义 56
2.1.3估计问题的分类 57
2.1.4最小平方估计 58
2.1.5均方误差估计 60
2.1.6最大似然估计 61
2.1.7最大后验概率（贝叶斯）估计 62
2.2参量问题均方估计的详细说明 64
2.2.1均方估计问题的一般解 64
2.2.2线性均方估计 65
2.3动态问题的均方估计 69
2.3.1系统模型 69
2.3.2滤波、预测和平滑 72
2.3.3均方估计线性预测和滤波 73
2.4卡尔曼滤波 74
2.4.1离散时间卡尔曼滤波器和预测器 74
2.4.2数值计算举例 81
2.4.3卡尔曼滤波器的稳态解 83
2.5自适应滤波器 85
2.5.1引言 85
2.5.2卡尔曼滤波器的灵敏度和误差发散 88
2.5.3贝叶斯自适应滤波方法 90
2.5.4准最佳非贝叶斯自适应滤波器 95
2.6 非线性滤波 98
2.6.1引言 98
2.6.2推广卡尔曼滤波 101
2.6.3其他准最佳滤波方法 103
2.7小结和结论 112
2.8参考文献 115
第三章 边扫描边跟踪系统 19
3.1引言 119
3.2边扫描边跟踪系统概述 121
3.2.1系统的构成 122
3.2.2杂波图的形成和更新 126
3.3传感器和目标航迹的数学模型 130
3.3.1参考坐标系 130
3.3.2雷达观测 137
3.3.3目标模型 145
3.4跟踪滤波器 148
3.4.1卡尔曼算法的应用 149
3.4.2α-β算法 156
3.4.3二维目标航迹的扩展 168
3.4.4机动目标的自适应方法 171
3.5点迹-航迹配对逻辑 172
3.5.1相关和赋值算法 174
3.5.2相关波门的形状和尺寸 177
3.6航迹起始方法 182
3.6.1航迹起始的性质 182
3.6.2滑窗法 183
3.6.3应用举例 188
3.6.4起始波门的形状和尺寸 189
3.7小结和结论 191
3.8参考文献 191
第四章 跟踪算法 197
4.1引言 197
4.2基本跟踪滤波器复习 198
4.2.1辛格法 198
4.2.2半马尔科夫法 208
4.2.3对雷达观测值的非线性滤波 215
4.3对机动目标的自适应滤波 217
4.3.1 机动检测算法 219
4.3.2实现自适应的各种方法 223
4.4杂波环境中的滤波 227
4.4.1最佳贝叶斯法 229
4.4.2准最佳法 231
4.4.3信号处理器和数据处理器的联合最佳化问题 234
4.5多目标环境中的滤波 236
4.5.1两条航迹的交叉 237
4.5.2 最佳和准最佳跟踪滤波器 242
4.5.3目标编队的跟踪 245
4.6径向速度观测值的应用 246
4.6.1清洁环境中的单个目标 247
4.6.2杂波环境中的单个目标 254
4.6.3两条航迹的交叉 259
4.6.4径向速度的线性处理 260
4.7用相控阵雷达进行有源跟踪 262
4.7.1雷达数据率的自适应控制 262
4.7.2多目标交错跟踪 264
4.8双基地跟踪系统 269
4.8.1跟踪滤波器的设计 269
4.8.2单基地和双基地雷达系统的比较 272
4.9小结和结论 275
4.10参考文献 277