基本信息

書名：MIMO雷達目標定位

定價：89.00元

作者：張小飛,張弓,李建峰 等

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2014-12-01

ISBN：9787118098648

字數：

頁碼：277

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

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內容提要

多輸入多輸齣（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）雷達是國際上近幾年發展起來的一種新體製雷達，它藉鑒瞭在通信領域取得巨大成功的MIMO技術，具有廣闊的應用前景。MIMO雷達可以提高雷達探測目標的可靠性和探測精度，具有抗乾擾、抗隱身能力，因此可以用於對海上或空中目標的預警、跟蹤和識彆。為瞭實現對敵目標有效監測與阻擊，需要雷達具有良好的方位分辨力，對敵目標方位快速、準確地加以辨彆定位，以實施打擊。開展MIMO雷達空間目標角定位研究，旨在攻剋其中的若乾關鍵技術，為MIMO雷達應用提供理論基礎和技術支撐，對於自主發展我國國防科技和武器裝備具有十分重要的理論與現實意義。《MIMO雷達目標定位》係統深入地研究瞭MIMO雷達中目標定位，包括MIMO雷達的角度估計、MIMO雷達相乾角度估計、MIMO雷達聯閤角度和多普勒頻率估計、MIMO雷達的角度跟蹤和非理想陣列中MIMO雷達參數估計。
　　《MIMO雷達目標定位》的讀者對象為通信與信息係統、信號和信息處理、微波和電磁場和水聲等專業本科生的高年級學生和研究生，亦可供從事這些專業領域的科技工作者參考使用。

目錄

章 緒論
1.1 引言
1.2 外研究現狀及發展動態分析
1.3 章節安排
參考文獻

第2章 基礎知識
2.1 矩陣代數的相關知識
2.1.1 特徵值與特徵嚮量
2.1.2 廣義特徵值與廣義特徵嚮量
2.1.3 矩陣的奇異值分解
2.1.4 Toeplitz矩陣
2.1.5 Hankel矩陣
2.1.6 Vandermonde矩陣
2.1.7 Hermitian矩陣
2.1.8 Kronecker積
2.1.9 Khatri-Rao積
2.1.10 Hadamard積
2.2 常用接收陣和發射陣模型
2.2.1 均勻綫陣
2.2.2 L型陣列
2.2.3 麵陣
2.3 本章小結
參考文獻

第3章 MIMO雷達角度估計
3.1 MIMO雷達的接收信號模型
3.1.1 雙基地MIMO雷達模型
3.1.2 單基地MIMO雷達模型
3.2 MIM0雷達的角度估計算法：ESPRIT類
3.2.1 雙基地MIMO雷達基於EsPRIT角度估計算法
3.2.2 單基地MIMO雷達中基於低復雜度（Rc）ESPRIT的角度估計
3.2.3 非圓實信號MIMO雷達中基於實值ESPRIT的角度估計
3.2.4 麵陣MIMO雷達中基於UnitaryRD-ESPRIT的角度估計算法
3.3 MIMO雷達的角度估計算法：MUSIC類
3.3.1 2D-MUSTC
3.3.2 雙基地MIMO雷達的角度估計算法：降維MUSIC（RD-MUSIC）算法
3.3.3 單基地MIMO雷達的角度估計算法：降復雜度（RC）-MUSIC
3.3.4 雙基地MIM0雷達中基於級聯MuSIC的角度估計
3.4 MIMO雷達的角度估計算法：Capon類
3.4.1 2D-Capon算法
3.4.2 雙基地MIMO雷達係統RD-Capon算法
3.4.3 雙基地MIMO雷達係統中改進RD-capon算法
3.4.4 單基地MIMO雷達的角度估計算法：RC-Capon
3.5 MIMO雷達的角度估計算法：PM類
3.5.1 單基地MIMO雷達中基於PM算法和降維變換的高效DOA估計算法
3.5.2 任意陣MIMO雷達中一種低復雜度的聯閤2D-DOD與2D-DOA的估計算法
3.6 MIMO雷達的角度估計算法：PARAFAC
3.6.1 基於三綫性分解法的MIM0雷達的角度估計
3.6.2 MIMO雷達中基於改進三綫性分解的角度估計方法
3.7 MIMO雷達的角度估計算法：聯閤對角化
3.7.1 數據模型
3.7.2 角度估計算法
3.7.3 仿真結果
3.8 M1MO雷達的角度估計算法：矩陣束方法
3.8.1 數據模型
3.8.2 基於矩陣束的角度估計算法
3.8.3 仿真結果
3.9 MIMO雷達中角度估計算法：四元數理論
3.9.1 基於四元數的Root-MUSIC的雙基地MIMO雷達中角度估計算法
3.9.2 基於四元數ESPRIT的MIMO雷達中角度估計算法
3.10 MIMO雷達中的角度估計：壓縮感知
3.11 本章小結
參考文獻

第4章 MlMO雷達相乾角度估計
4.1 單基地MIMO雷達中基於子陣列平移的相乾DOA估計算法
4.1.1 數據模型
4.1.2 基於前後嚮平移的相乾DOA估計
4.1.3 仿真結果
4.2 雙基地MIMO雷達中基於PARALIND分解的DOD與DOA聯閤估計算法
4.2.1 數據模型
4.2.2 基於PARAL，IND分解的DOD與DOA聯閤估計算法
4.2.3 仿真結果
4.3 單脈衝MIMO雷達中的RD-ESPRIT相乾DOA估計算法
4.3.1 單脈衝MIMO雷達接收信號及Toeplitz矩陣集的構造
4.3.2 RD-ESPKIT算法
4.3.3 算法步驟，復雜度及優點
4.3.4 仿真結果
4.4 單脈衝MIMO雷達中基於矩陣重構與三綫性分解的相乾DOA估計算法
4.4.1 基於重構的Toeplitz矩陣進行三綫性分解
4.4.2 DOA估計
4.4.3 算法步驟，復雜度及優點
4.4.4 仿真結果及分析
參考文獻

第5章 MIMO雷達角度和頻率聯閤估計
5.1 雙基地MIMO雷達下的角度和頻率聯閤估計：DOA矩陣法
5.1.1 數據模型
5.1.2 多普勒頻率估計
5.1.3 二維發射角和到達角估計
5.1.4 仿真結果
5.2 雙基地MIMO雷達角度和多普勒頻率聯閤估計：ESPRIT算法
5.2.1 多普勒頻率估計
5.2.2 二維發射角和到達角估計
5.2.3 仿真結果
5.3 雙基地MIMO雷達角度和多普勒頻率聯閤估計：PM算法
5.3.1 多普勒頻率估計
5.3.2 二維發射角和到達角估計
5.3.3 利用PM算法實現角度和頻率聯閤估計
5.3.4 仿真結果
5.4 基於四綫性分解的雙基地MIMO雷達的角度和多普勒頻率聯閤估計
5.4.1 雙基地MIMO雷達時空數據模型
5.4.2 基於PARAFAC四綫性分解的聯閤估計算法
5.4.3 仿真結果
5.5 MIMO雷達中基於稀疏錶示的聯閤角度和多普勒頻率估計
5.5.1 數據模型
5.5.2 MIMO雷達中基於稀疏錶示的聯閤角度和多普勒頻率估計
5.5.3 仿真結果
5.6 單基地MIMO雷達中基於壓縮感知平行因子分析的聯閤角度與多普勒頻率估計算法
5.6.1 數據模型
5.6.2 CS-PARAFAC算法聯閤角度與多普勒頻率估計
5.6.3 性能分析
5.6.4 仿真結果
5.7 本章小結
參考文獻

第6章 MIMO雷達中DOA跟蹤
6.1 單基地MIMO雷達中基於自適應PARAFAC-RLST的DOA跟蹤算法
6.1.1 數據模型
6.1.2 利用自適應PARAFAC-RLST進行DOA跟蹤
6.1.3 復雜度分析
6.1.4 仿真結果
6.2 單基地MIMO雷達中基於雙平行陣列的二維DOA跟蹤算法
6.2.1 數據模型
6.2.2 基於PASTd的二維DOA跟蹤算法
6.2.3 CRB
6.2.4 仿真結果
6.3 單基地MIMO雷達中基於Kalman濾波和OPASTd的DOA跟蹤算法
6.3.1 數據模型
6.3.2 利用Kalman濾波和OPASTd進行DOA跟蹤
6.3.3 復雜度分析和CRB
6.3.4 仿真結果
6.4 單基地MIMO雷達中基於協方差矩陣元素的DOA跟蹤算法
6.4.1 數據模型
6.4.2 降維處理
6.4.3 基於協方差矩陣元素的DOA跟蹤算法
6.4.4 修正
6.4.5 復雜度分析和本節算法的優點
6.4.6 誤差分析
6.4.7 仿真結果
6.5 本章小結
參考文獻

第7章 非理想陣列情況下MIMO雷達參數估計
7.1 雙基地MIMO雷達中基於RD-MUSIC的聯閤角度和幅相誤差估計
7.1.1 數據模型
7.1.2 聯閤角度和幅相誤差估計算法
7.1.3 仿真結果
7.2 雙基地MIMO雷達中基於三綫性分解的聯閤角度和陣列幅相誤差估計
7.2.1 數據模型
7.2.2 聯閤角度與幅相誤差估計方法
7.2.3 復雜度分析及算法優點
7.2.4 仿真結果
7.3 收發陣列為非綫陣的雙基地MIMO雷達中一種角度與陣列幅相誤差聯閤估計
7.3.1 數據模型
7.3.2 聯閤角度與幅相誤差估計算法
7.3.3 復雜度分析、CRB及算法優點總結
7.3.4 仿真結果
7.4 MIMO雷達中幅相誤差下的聯閤角度和多普勒頻率估計
7.4.1 數據模型
7.4.2 幅相誤差下MIMO雷達中的聯閤角度和多普勒頻率估計
7.4.3 復雜度分析、CRB及算法優點總結
7.4.4 仿真結果
7.5 單基地MIMO雷達中未知互耦下基於Root-MUSIC的角度估計
7.5.1 數據模型
7.5.2 角度和互耦聯閤估計算法
7.5.3 復雜度分析及算法優點總結
7.5.4 算法性能分析
7.5.5 仿真結果
7.6 MIMO雷達中未知互耦下基於稀疏錶示的聯閤角度和多普勒頻率估計
7.6.1 數據模型
7.6.2 雙基地MIMO雷達中未知互耦下的聯閤角度和多普勒頻率估計
7.6.3 算法總結
7.6.4 仿真結果
7.7 雙基地MIMO雷達中一種基於PM-like的聯閤角度與幅相誤差估計
7.7.1 數據模型
7.7.2 PM-like算法實現聯閤角度與幅相誤差估計
7.7.3 仿真結果及分析
參考文獻

作者介紹

文摘

序言

章 緒論
1.1 引言
1.2 外研究現狀及發展動態分析
1.3 章節安排
參考文獻

第2章 基礎知識
2.1 矩陣代數的相關知識
2.1.1 特徵值與特徵嚮量
2.1.2 廣義特徵值與廣義特徵嚮量
2.1.3 矩陣的奇異值分解
2.1.4 Toeplitz矩陣
2.1.5 Hankel矩陣
2.1.6 Vandermonde矩陣
2.1.7 Hermitian矩陣
2.1.8 Kronecker積
2.1.9 Khatri-Rao積
2.1.10 Hadamard積
2.2 常用接收陣和發射陣模型
2.2.1 均勻綫陣
2.2.2 L型陣列
2.2.3 麵陣
2.3 本章小結
參考文獻

第3章 MIMO雷達角度估計
3.1 MIMO雷達的接收信號模型
3.1.1 雙基地MIMO雷達模型
3.1.2 單基地MIMO雷達模型
3.2 MIM0雷達的角度估計算法：ESPRIT類
3.2.1 雙基地MIMO雷達基於EsPRIT角度估計算法
3.2.2 單基地MIMO雷達中基於低復雜度（Rc）ESPRIT的角度估計
3.2.3 非圓實信號MIMO雷達中基於實值ESPRIT的角度估計
3.2.4 麵陣MIMO雷達中基於UnitaryRD-ESPRIT的角度估計算法
3.3 MIMO雷達的角度估計算法：MUSIC類
3.3.1 2D-MUSTC
3.3.2 雙基地MIMO雷達的角度估計算法：降維MUSIC（RD-MUSIC）算法
3.3.3 單基地MIMO雷達的角度估計算法：降復雜度（RC）-MUSIC
3.3.4 雙基地MIM0雷達中基於級聯MuSIC的角度估計
3.4 MIMO雷達的角度估計算法：Capon類
3.4.1 2D-Capon算法
3.4.2 雙基地MIMO雷達係統RD-Capon算法
3.4.3 雙基地MIMO雷達係統中改進RD-capon算法
3.4.4 單基地MIMO雷達的角度估計算法：RC-Capon
3.5 MIMO雷達的角度估計算法：PM類
3.5.1 單基地MIMO雷達中基於PM算法和降維變換的高效DOA估計算法
3.5.2 任意陣MIMO雷達中一種低復雜度的聯閤2D-DOD與2D-DOA的估計算法
3.6 MIMO雷達的角度估計算法：PARAFAC
3.6.1 基於三綫性分解法的MIM0雷達的角度估計
3.6.2 MIMO雷達中基於改進三綫性分解的角度估計方法
3.7 MIMO雷達的角度估計算法：聯閤對角化
3.7.1 數據模型
3.7.2 角度估計算法
3.7.3 仿真結果
3.8 M1MO雷達的角度估計算法：矩陣束方法
3.8.1 數據模型
3.8.2 基於矩陣束的角度估計算法
3.8.3 仿真結果
3.9 MIMO雷達中角度估計算法：四元數理論
3.9.1 基於四元數的Root-MUSIC的雙基地MIMO雷達中角度估計算法
3.9.2 基於四元數ESPRIT的MIMO雷達中角度估計算法
3.10 MIMO雷達中的角度估計：壓縮感知
3.11 本章小結
參考文獻

第4章 MlMO雷達相乾角度估計
4.1 單基地MIMO雷達中基於子陣列平移的相乾DOA估計算法
4.1.1 數據模型
4.1.2 基於前後嚮平移的相乾DOA估計
4.1.3 仿真結果
4.2 雙基地MIMO雷達中基於PARALIND分解的DOD與DOA聯閤估計算法
4.2.1 數據模型
4.2.2 基於PARAL，IND分解的DOD與DOA聯閤估計算法
4.2.3 仿真結果
4.3 單脈衝MIMO雷達中的RD-ESPRIT相乾DOA估計算法
4.3.1 單脈衝MIMO雷達接收信號及Toeplitz矩陣集的構造
4.3.2 RD-ESPKIT算法
4.3.3 算法步驟，復雜度及優點
4.3.4 仿真結果
4.4 單脈衝MIMO雷達中基於矩陣重構與三綫性分解的相乾DOA估計算法
4.4.1 基於重構的Toeplitz矩陣進行三綫性分解
4.4.2 DOA估計
4.4.3 算法步驟，復雜度及優點
4.4.4 仿真結果及分析
參考文獻

第5章 MIMO雷達角度和頻率聯閤估計
5.1 雙基地MIMO雷達下的角度和頻率聯閤估計：DOA矩陣法
5.1.1 數據模型
5.1.2 多普勒頻率估計
5.1.3 二維發射角和到達角估計
5.1.4 仿真結果
5.2 雙基地MIMO雷達角度和多普勒頻率聯閤估計：ESPRIT算法
5.2.1 多普勒頻率估計
5.2.2 二維發射角和到達角估計
5.2.3 仿真結果
5.3 雙基地MIMO雷達角度和多普勒頻率聯閤估計：PM算法
5.3.1 多普勒頻率估計
5.3.2 二維發射角和到達角估計
5.3.3 利用PM算法實現角度和頻率聯閤估計
5.3.4 仿真結果
5.4 基於四綫性分解的雙基地MIMO雷達的角度和多普勒頻率聯閤估計
5.4.1 雙基地MIMO雷達時空數據模型
5.4.2 基於PARAFAC四綫性分解的聯閤估計算法
5.4.3 仿真結果
5.5 MIMO雷達中基於稀疏錶示的聯閤角度和多普勒頻率估計
5.5.1 數據模型
5.5.2 MIMO雷達中基於稀疏錶示的聯閤角度和多普勒頻率估計
5.5.3 仿真結果
5.6 單基地MIMO雷達中基於壓縮感知平行因子分析的聯閤角度與多普勒頻率估計算法
5.6.1 數據模型
5.6.2 CS-PARAFAC算法聯閤角度與多普勒頻率估計
5.6.3 性能分析
5.6.4 仿真結果
5.7 本章小結
參考文獻

第6章 MIMO雷達中DOA跟蹤
6.1 單基地MIMO雷達中基於自適應PARAFAC-RLST的DOA跟蹤算法
6.1.1 數據模型
6.1.2 利用自適應PARAFAC-RLST進行DOA跟蹤
6.1.3 復雜度分析
6.1.4 仿真結果
6.2 單基地MIMO雷達中基於雙平行陣列的二維DOA跟蹤算法
6.2.1 數據模型
6.2.2 基於PASTd的二維DOA跟蹤算法
6.2.3 CRB
6.2.4 仿真結果
6.3 單基地MIMO雷達中基於Kalman濾波和OPASTd的DOA跟蹤算法
6.3.1 數據模型
6.3.2 利用Kalman濾波和OPASTd進行DOA跟蹤
6.3.3 復雜度分析和CRB
6.3.4 仿真結果
6.4 單基地MIMO雷達中基於協方差矩陣元素的DOA跟蹤算法
6.4.1 數據模型
6.4.2 降維處理
6.4.3 基於協方差矩陣元素的DOA跟蹤算法
6.4.4 修正
6.4.5 復雜度分析和本節算法的優點
6.4.6 誤差分析
6.4.7 仿真結果
6.5 本章小結
參考文獻

第7章 非理想陣列情況下MIMO雷達參數估計
7.1 雙基地MIMO雷達中基於RD-MUSIC的聯閤角度和幅相誤差估計
7.1.1 數據模型
7.1.2 聯閤角度和幅相誤差估計算法
7.1.3 仿真結果
7.2 雙基地MIMO雷達中基於三綫性分解的聯閤角度和陣列幅相誤差估計
7.2.1 數據模型
7.2.2 聯閤角度與幅相誤差估計方法
7.2.3 復雜度分析及算法優點
7.2.4 仿真結果
7.3 收發陣列為非綫陣的雙基地MIMO雷達中一種角度與陣列幅相誤差聯閤估計
7.3.1 數據模型
7.3.2 聯閤角度與幅相誤差估計算法
7.3.3 復雜度分析、CRB及算法優點總結
7.3.4 仿真結果
7.4 MIMO雷達中幅相誤差下的聯閤角度和多普勒頻率估計
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