第1章 信号分选、选择与跟踪概述 1
1.1基于PRI的信号分选 1
1.2多参数匹配法 4
1.3基于脉内调制特征的信号分选 4
1.4基于盲信号处理的信号分选算法 6
1.5聚类分选算法 6
1.6基于神经网络和人工智能技术的信号分选 7
第2章 雷达脉冲参数测试 8
2.1雷达脉冲信号的描述字 8
2.2脉冲参数测试 9
2.3脉冲重复频率测量及选择与跟踪 15
第3章 脉压雷达信号脉内细微特征（“指纹”）分析与提取 29
3.1雷达脉压信号粗类识别 29
3.2相位编码信号的参数估计 42
3.3线性调频和非线性调频的参数估计 45
3.4基于三次相位函数的NLFM信号参数估计算法 47
3.5数据交换与处理 49
3.6快速粗类型判别 50
3.7三角函数快速查表计算 52
第4章 传统的信号分选方法 54
4.1用直方图法分选复杂雷达信号 54
4.2重复脉冲序列去交错技术 65
4.3软件预分选 78
4.4参数关联比分选技术 82
4.5特殊雷达信号——脉冲重频滑变信号的分选 88
4.6威胁信号分选系统 93
第5章 信号分选的新方法 117
5.1基于盲源分离的信号分选 117
5.2基于Fast ICA的雷达信号分选算法 120
5.3基于伪信噪比最大化的盲源分离算法 128
5.4基于峭度的盲源分离拟开关算法 134
5.5雷达信号聚类分选方法 140
5.6基于脉内调制特征的信号分选方法 150
5.7基于宽带数字信道化的新型分选模型及新分选方法 163
5.8基于纯相位向量和极化信息的预分选算法 168
5.9平面变换法 174
第6章 传统的无源定位 184
6.1单点定位法 184
6.2方位／仰角定位法 184
6.3测向-交叉定位法 185
6.4测向-等角螺线航迹定位法 193
6.5测向-时差定位法 196
6.6测时差定位法 197
第7章 单站无源定位 199
7.1单站无源定位与跟踪原理 199
7.2机动测向机对运动辐射源的定位与跟踪 212
7.3采用方位、多普勒频率测量运动辐射源定位与跟踪 220
7.4采用到达方向、到达时间测量运动辐射源定位与跟踪 224
第8章 基于贝叶斯估计的粒子滤波无源定位与跟踪 237
8.1贝叶斯估计理论 237
8.2粒子滤波PF技术研究 238
8.3粒子滤波在无源定位跟踪中的应用 241
第9章UKF算法无源定位与跟踪 247
9.1 UT变换及UKF算法 247
9.2算法性能仿真 250
9.3利用UKF算法对匀速直线运动目标定位跟踪 252
9.4利用UKF算法对机动目标跟踪 254
第10章 常用无源定位算法与切向运动测距定位技术 261
10.1常用无源定位算法 261
10.2利用切向运动测距定位的技术 274
参考文献 299