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[美] 斯托伊卡（Peter Stoica），[美 著

图书标签:

• MIMO雷达
• 信号处理
• 雷达系统
• 无线通信
• 阵列信号处理
• 雷达信号
• 目标检测
• 雷达成像
• 自适应滤波
• 优化算法

店铺： 玖创图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118090611

商品编码：29775545448

包装：精装

出版时间：2013-09-01

基本信息

书名：MIMO雷达信号处理

定价：110元

作者： 斯托伊卡（Peter Stoica）, 李建

出版社：国防工业出版社

出版日期：2013-09-01

ISBN：9787118090611

字数：440000

页码：417

版次：1

装帧：精装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《MIMO雷达信号处理》是全球一本系统、清晰展现MIMO雷达领域的专业书籍。
　　多输入一多输出（MIMO）雷达因具有提升雷达的目标分辨率和检测能力的固有特性，受到了来自于学术界、工业部门、实验室以及基金管理者的广泛关注。这本著作正是应这一广泛需求而生。
　　《MIMO雷达信号处理》由多位MIMO雷达领域的专家编写，介绍了近年来MIMO雷达领域的新概念、理论及应用课题，并深入探讨了与MIMO通信相交叉应用的崭新方向。本书主要包括：
　　自适应MIMO雷达；
　　MIMO雷达的波形分析及优化：
　　MIMO雷达的目标检测、参数估计、跟踪、关联及识别：
　　MIMO雷达的原型和测量：
　　时一空编码用于MIMO雷达；
　　统计MIMO雷达：
　　MIMO雷达的波形设计。
　　《MIMO雷达信号处理》力求简洁明了，由浅入深，在雷达学术界和工业界相关领域，可作为研究生教材和相关研究人员的参考书目。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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章 MIMO雷达——分集性意味着优越性
1.1 概述
1.2 问题的公式化描述
1.3 参数的辨识
1.3.1 预备分析
1.3.2 充要条件
1.3.3 数值实例
1.4 非参数自适应技术在参数估计中的应用
1.4.1 不考虑阵列校准误差
1.4.2 阵列校准误差
1.4.3 数值实例
1.5 参数估计的参数方法
1.5.1 ML和BIC
1.5.2 数值实例
1.6 发射波形设计
1.6.1 波形匹配设计
1.6.2 旁辦小化波形设计
1.6.3 相控阵波形设计
1.6.4 数值实例
1.6.5 乳癌的超声高热治疗应用
1.7 小结
附录1A 一般似然比检验
附录1B 引理及证明
参考文献

第2章 MIMO雷达：概念，性能增强及应用
2.1 概述
2.1.1 雷达简史
2.1.2 MIMO雷达的定义和特点
2.1.3 MIMO雷达的用途
2.1.4 MIMO雷达研究现状
2.1.5 本章框架
2.2 符号
2.3 MIMO雷达虚拟孔径
2.3.1 MIMO信道
2.3.2 MIMO虚拟阵列：分辨率和旁瓣
2.4 无杂波环境中的MIMO雷达
2.4.1 克拉美一罗估计界限的限制
2.4.2 信号模式
2.4.3 Fisher信息矩阵
2.4.4 波形相关优化
2.4.5 实例
2.5 MIMO雷达探测优化
2.5.1 探测
2.5.2 高信噪比
2.5.3 弱信号
2.5.4 无搜索条件下的优波束形成
2.5.5 非衰落目标
2.5.6 MIMO雷达的额外优点
2.6 MIMO雷达杂波下动目标指示：地面动目标指示雷达
2.6.1 信号模式
2.6.2 定位与合适的信噪比
2.6.3 内积和波束宽度
2.6.4 信噪比损失
2.6.5 信噪比损失和波形优化
2.6.6 区域搜索率
2.6.7 一些实例
2.7 总结
附录2A 定位原则
附录2B R（Ⅳ）的界
附录2C 一个不等式范数算子
附录2D 可以忽略的项
附录2E 特征值的界
附录2F 内积
附录2G 不变的内积
附录2H 克罗内克和向量积
2H.1 分类排序
2H.2 张量积和克罗内克积
2H.3 性质
参考文献

第3章 广义MIMO雷达模糊函数
3.1 概述
3.2 背景
3.3 MIMO信号模型
3.4 MIMO参数信道模型
3.4.1 信号发射模型
3.4.2 信道和目标模型
3.4.3 接收信号参数模型
3.5 MIMO模糊函数
3.5.1 MIMO模糊函数
3.5.2 模型简化下的互相关函数
3.5.3 自相关函数和发射波形
3.6 结论和实例
3.6.1 正交信号
3.6.2 相干信号
3.7 总结
参考文献

第4章 MIMO雷达目标定位精度和技术
4.1 概述
4.2 问题的提出
4.3 特性
4.3.1 虚拟孔径扩展
4.3.2 空间范围与辐射可能性
4.3.3 波束形式改进
4.4 目标定位
4.4.1 大似然估计
4.4.2 发射分集平滑
4.5 目标定位的性能下界
4.5.1 克拉美罗界
4.5.2 Barankin界
4.6 仿真结果
4.7 讨论和总结
附录4A 对数似然推理
4A.1 一般模型
4A.2 无干扰，单目标一多普勒
附录4B 发射接收模型的推导
附录4C Fisher信息矩阵推导
参考文献

第5章 MIMO雷达的自适应信号处理
5.1 概述
5.2 问题的数学模型
5.2.1 信号的数值范围简化模型
5.2.2 多脉冲和多普勒效应
5.2.3 完整模型
5.2.4 统计模型
5.3 估计
5.3.1 波束形成解决方案
5.3.2 小二乘法
5.3.3 波形设计估计
5.4 检测
5.4.1 优检测器
5.4.2 信干噪比
5.4.3 优波形设计
5.4.4 次优波形设计
5.4.5 设计约束
5.4.6 目标和杂波模型
5.4.7 数值范例
5.5 MIMO雷达和相控阵
5.5.1 接收后发射波束扫描
5.5.2 发射波束的适应性
5.5.3 发送一接收复合波形
附录5A SINR的理论计算
参考文献

第6章 MIMO雷达时空自适应处理和信号设计
6.1 概述
6.1.1 记号
6.2 虚拟阵列的概念
6.3 MIMO雷达时空自适应处理
6.3.1 信号模型
6.3.2 完全自适应的MIMO雷达STAP方法
6.3.3 与SIMO系统比较
6.3.4 STAP的虚拟矩阵
6.4 MIMO雷达的杂波子空间
6.4.1 MIMO雷达中的杂波秩：Brennan规则在MIMO中的扩展
6.4.2 杂波子空间的PSWF独立数据估计
6.5 新的MIMO雷达中断方法
6.5.1 新算法的提出
6.5.2 新方法的复杂度
6.5.3 协方差矩阵的估计
6.5.4 迫零法
6.5.5 与其他方法的比较
6.6 数值举例
6.7 时空自适应雷达系统的信号设计
6.7.1 MIMO雷达模糊函数
6.7.2 MIMO模糊函数的一些性质
6.7.3 MIMO周期脉冲雷达信号的模糊函数
6.7.4 多频线性调频信号
6.7.5 跳频信号
6.8 结论
参考文献

第7章 慢时间MIMO空时自适应处理
7.1 概述
7.1.1 MIMO雷达和空间分集
7.1.2 MIMO和目标衰落
7.1.3 MIMO和处理增益
7.2 SIMO雷达建模与处理
7.2.1 广义雷达发射波形
7.2.2 SIMO目标模型
7.2.3 SIMO协方差模型
7.2.4 SIMO雷达处理
7.3 慢时间MIMO雷达建模
7.3.1 慢时间：MIMO目标建模
7.3.2 慢时间MIMO协方差模型
7.4 慢时间MIMO雷达信号处理
7.4.1 慢时间：MIMO方向图和电压驻波比
7.4.2 子阵列慢时间MIMO
7.4.3 SIMO与慢时间MIMO设计的比较
7.4.4 MIMO雷达发射-接收方向谱估计
7.5 超视距传播和雷达杂波模型
7.6 仿真实验实例
7.6.1 接收／发射波束成形
7.6.2 SINR性能
7.6.3 发射-接收谱
7.7 结论
参考文献

第8章 MIMO：分布式雷达系统
8.1 概述
8.2 系统
8.2.1 信号模型
8.2.2 空间MIMO系统
8.2.3 网络雷达系统
8.2.4 非集中式雷达网
8.3 性能
8.3.1 虚警概率
8.3.2 检测概率
8.3.3 抗干扰性
8.3.4 检测范围
8.4 小结
参考文献

第9章 分布式天线MIMO雷达系统的概念与应用
9.1 背景
9.2 MIMO雷达的概念
9.2.1 信号模型
9.2.2 空间去相关性
9.2.3 其他多天线雷达
9.3 非相干MIMO雷达应用
9.3.1 分集增益
9.3.2 动目标探测
9.4 相干MIMO雷达应用
9.4.1 模糊函数
9.4.2 CRLB
9.4.3 MLE目标定位
9.4.4 BLUE目标定位
9.4.5 GDOP
9.4.6 讨论
9.5 本章小结
参考文献

0章 MIMO雷达中的时空编码
10.1 概述
10.2 系统模型
10.3 MIMO雷达的检测
10.3.1 满秩码矩阵
10.3.2 秩为1的码矩阵
10.4 空时编码设计
10.4.1 基于切尔诺夫界的码构造
10.4.2 基于SCR的码构造
10.4.3 基于互信息（MIB）的码构造
10.5 STC和检测性能的相互影响
10.6 数值结果
10.7 自适应应用
10.8 结论
参考文献

《空间信息融合与定位技术》 内容概述： 本书深入探讨了现代空间信息处理领域的前沿技术，尤其聚焦于如何有效地融合来自不同传感器和信息源的数据，以实现高精度、高鲁棒性的定位与导航。全书从理论基础出发，逐步展开到实际应用，力求为读者提供一个系统、全面且实用的知识框架。 第一章：空间信息融合基础 本章首先回顾了空间信息融合的基本概念、发展历程及其重要性。我们将详细阐述信息融合的层次，包括数据级融合、特征级融合和决策级融合，并分析各自的优缺点以及适用的场景。接着，深入介绍了几种主流的空间信息融合模型，如卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）及其扩展（Extended Kalman Filter, EKF）和无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF），并分析了它们在处理非线性系统时的性能差异。此外，本章还会介绍基于贝叶斯理论的融合方法，包括粒子滤波（Particle Filter, PF）及其在复杂环境下的应用潜力。 第二章：多传感器数据预处理与校准 在进行信息融合之前，多传感器数据的预处理和校准是至关重要的环节。本章将详细介绍数据预处理技术，包括噪声抑制、异常值检测与剔除、数据平滑等。特别地，我们将重点讲解传感器校准的方法，包括内在参数校准（如相机内参）和外在参数校准（即传感器之间的相对位姿标定）。针对激光雷达、相机、IMU（惯性测量单元）、GNSS（全球导航卫星系统）等典型传感器，我们将提供具体的校准流程和常用算法，例如基于特征匹配的相机标定、基于ICP（Iterative Closest Point）算法的点云配准，以及利用IMU数据进行相机与激光雷达的联合标定。 第三章：基于几何学的定位技术 本章聚焦于纯粹基于几何学原理的定位方法。我们将详细介绍视觉里程计（Visual Odometry, VO）的原理，包括特征点法和直接法。对于特征点法，将深入讲解特征点的提取（如SIFT, SURF, ORB）与描述、特征匹配、重投影误差最小化等步骤，并介绍单目VO、双目VO和RGB-D VO的区别与实现。对于直接法，将探讨其利用图像像素强度信息进行姿态估计的优势，并分析其对纹理的依赖性。此外，本章还将介绍基于激光雷达的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，包括点云特征提取、点云配准（如NDT, LOAM）以及回环检测等关键技术。 第四章：基于机器学习的定位技术 近年来，机器学习在定位领域取得了显著进展。本章将介绍如何利用机器学习技术提升定位的精度和鲁棒性。我们将从监督学习的角度出发，讲解如何利用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）从传感器数据中直接回归出位姿信息，或者提取更有利于定位的特征。我们将讨论常见的网络结构（如AlexNet, VGG, ResNet, YOLO）及其在定位任务中的变体。此外，还会介绍无监督学习和强化学习在定位领域的潜在应用，例如利用自编码器进行特征学习，或者利用强化学习优化定位策略。 第五章：多传感器信息融合定位 本章将重点讲解如何将前几章介绍的各项技术有机结合，实现高精度的多传感器信息融合定位。我们将深入分析不同传感器数据融合的策略，例如将GNSS的全局定位信息与IMU的高频惯性测量进行融合，或者将视觉里程计的局部运动估计与激光雷达的点云匹配进行互补。我们将详细介绍基于滤波的方法，如EKF-SLAM、UKF-SLAM以及粒子滤波在多传感器融合中的应用。此外，还会探讨基于优化的方法，特别是图优化（Graph-based Optimization）技术，如g2o和Ceres Solver，它们在求解全局一致性位姿估计方面表现出色。 第六章：GNSS与低成本惯性导航系统（INS）的融合 GNSS提供了全局的定位信息，但其在信号遮挡、多径效应等环境下性能会大幅下降。低成本INS（如MEMS IMU）则可以提供高频率的短期高精度姿态和速度信息，但其累积误差会随时间快速增长。本章将重点介绍GNSS与低成本INS的融合技术，以克服各自的缺点。我们将深入讲解INS的运动学模型和动力学模型，以及其误差传播特性。然后，详细介绍如何利用卡尔曼滤波（特别是EKF）将GNSS和INS的数据进行融合，构建紧耦合和松耦合的GNSS-INS组合导航系统。我们将分析不同耦合方式的优劣，并探讨校准INS零偏、尺度因子等参数的重要性和方法。 第七章：视觉与惯性导航系统（VINS）的融合 VINS融合了相机的视觉信息和IMU的惯性信息，能够在GNSS信号不可用的环境下实现鲁棒的定位与导航。本章将详细介绍VINS的核心技术。我们将从IMU的预积分（Preintegration）技术入手，分析其如何有效地减小IMU数据在滤波过程中的计算量，并提高精度。接着，将讲解视觉IMU融合的两种主要框架：基于滤波的方法（如VINS-FUSION）和基于优化的方法（如ORB-SLAM3中的IMU部分）。我们将分析这些框架中视觉与惯性信息的约束关系，包括重力对齐、尺度确定、时间同步等关键问题。 第八章：点云与惯性导航系统（LIO-SAM）的融合 激光雷达（LiDAR）能够提供精确的距离和几何信息，与IMU进行融合能够实现高精度的定位与建图，尤其是在GNSS信号较弱的城市峡谷或室内环境中。本章将深入探讨LiDAR与IMU融合（LIO）的最新进展。我们将介绍基于点线特征的融合方法，以及基于点云与IMU的直接对齐方法。我们将重点分析LIO-SAM（LiDAR-Inertial Odometry via Smoothing and Mapping）等代表性算法的架构，包括点云特征提取、IMU预积分、点云配准、后端优化等关键模块。此外，还会探讨回环检测在LIO系统中的作用，以及如何提升系统的整体鲁棒性。 第九章：定位与导航系统的性能评估与测试 本书的最后一章将聚焦于定位与导航系统的性能评估与测试。我们将介绍常用的评估指标，如绝对轨迹误差（ATE）、相对轨迹误差（RPE）、定位精度（如RMSE, MAE）、姿态精度等。我们将详细讲解如何在不同的测试场景下（如室内、室外、城市、乡村）采集真实数据，并利用Ground Truth（地面真实值）对算法性能进行客观评价。此外，还将介绍一些开源的评估工具和数据集，以及进行系统鲁棒性、计算效率和功耗评估的方法。 适用对象： 本书适合于对空间信息处理、定位与导航技术有深入了解需求的本科生、研究生、科研人员及工程技术人员。内容从基础到进阶，兼顾理论深度与工程实践，旨在帮助读者掌握当前最前沿的空间信息融合与定位技术，并能将其应用于实际问题中。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为深度学习爱好者量身定做的宝典！我作为一个刚接触这个领域不久的“小白”，拿到手后就被它清晰的逻辑和详尽的案例所折服。作者并没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是从最基础的概念讲起，循序渐进地引导我们理解神经网络的构建过程。特别是书中对于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的讲解，简直是手把手教学，每一个参数的意义、每一步操作的目的都解释得明明白白。我最欣赏的是，它不仅限于理论介绍，还提供了大量的Python代码实例，让我可以立刻上手实践。比如，书里关于图像分类的实战项目，我跟着书中的步骤一步步操作，最终成功训练出了自己的模型，那种成就感是无法用言语来形容的。这本书的排版也很舒服，图文并茂，即使是面对那些看似枯燥的算法原理，也能让人读得津津有味，完全没有传统教科书的沉闷感。对于希望系统学习深度学习，并想快速投入到实际项目中去的读者来说，这绝对是不可多得的优秀入门读物。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的语言风格非常古朴典雅，与其说它是一本技术书籍，不如说它更像是一部探讨信息论在现代通信系统中应用的哲学散文集。我是一个对理论基础有极高要求的通信专业学生，我期望能找到一本能将香农的理论与最新的5G/6G编码技术桥接起来的作品。这本书恰恰做到了这一点。它并没有堆砌大量的工程实现细节，而是将核心的信道编码、调制解调理论放在一个非常广阔的背景下去审视。例如，作者在论述信道容量时，引用了大量的历史典故和数学哲学思考，使得原本枯燥的公式背后，蕴含了深刻的科学思想。我记得其中有一章专门讨论了量子信息论对未来通信安全的潜在影响，那部分的洞察力令人震撼。虽然它对初学者可能略显晦涩，需要一定的背景知识才能完全领会其精髓，但对于渴望理解信息传输底层原理，并希望能在未来技术创新中做出贡献的研究者而言，这本书提供了无与伦比的深度和人文关怀。

评分☆☆☆☆☆

我以一个资深软件架构师的角度来评价这本关于微服务治理的权威指南。我们团队在从单体应用向分布式架构转型的过程中，遇到了无数的“坑”——服务注册与发现的延迟、分布式事务的一致性难题、熔断降级策略的权衡等等。这本书的出现，简直是及时雨。它没有被特定技术栈（比如Spring Cloud或Istio）所束缚，而是站在宏观架构层面，系统地阐述了微服务治理的核心原则和最佳实践。书中对“服务网格”这一概念的阐述尤其精辟，它不仅讲解了Sidecar模式的工作原理，更重要的是，它提供了一套评估不同治理方案优劣的思考框架。我特别喜欢其中关于“可观测性”的章节，它强调了日志、指标和追踪（Tracing）三位一体的重要性，并给出了在海量请求下如何高效收集和分析这些数据的具体策略。这本书的文字风格非常冷静和专业，充满了架构师的智慧，读完后，我感觉自己对整个分布式系统的生命周期管理都有了一个全新的、更稳健的认识。

评分☆☆☆☆☆

这份关于高性能计算（HPC）并行编程的教材，是我迄今为止遇到的最贴近实际超级计算机架构的一本书。它完全摒弃了那种只讲OpenMP或MPI基础用法的浮于表面的介绍，而是直奔主题，聚焦于如何榨干现代多核CPU和GPU的每一丝算力。书中的重点放在了内存访问模式优化和数据局部性上，讲解了如何通过缓存感知（Cache-aware）的算法设计来显著提升性能瓶颈。我个人在尝试优化一个大型分子动力学模拟代码时遇到了极大的障碍，直到我翻阅到这本书中关于“伪数据依赖”消除和“线程束对齐”的章节，茅塞顿开。作者用非常清晰的流程图和汇编层面的分析，展示了软件层面的决策如何直接映射到硬件性能计数器上。此外，书中对于异构计算（CPU+GPU）编程模型的对比分析也非常到位，给出了在不同负载类型下选择CUDA或OpenCL的实用建议。这本书是给那些真正想让自己的代码跑得飞快，而不是仅仅能跑起来的工程师准备的“武功秘籍”。

评分☆☆☆☆☆

天呐，这本关于现代控制理论的著作，简直是我读过的最硬核、最烧脑但也最有价值的工程参考书！我是一名资深的系统工程师，手头上负责的项目对系统的鲁棒性和最优控制有着极高的要求。市面上很多同类书籍要么过于侧重理论的抽象推导，要么就是应用案例陈旧落后。然而，这本书完美地平衡了这两点。它对非线性系统的分析方法进行了深入剖析，特别是引入了李雅普诺夫稳定性理论的现代应用，让我对系统在复杂扰动下的行为有了更深刻的理解。我印象最深的是其中关于H无穷（H-infinity）控制的设计章节，作者用一种极其严谨且直观的方式阐述了其背后的矩阵不等式求解过程，并结合了实际的机械臂控制案例进行验证。虽然阅读过程需要极高的专注力，时常需要停下来对照公式反复咀嚼，但每攻克一个难点，知识体系就得到一次极大的拓展。这本书更像是一位经验丰富的导师，在你面前铺陈出最前沿的控制难题，并引导你使用最精密的数学工具去攻克它们。它不是给你答案，而是教你如何提问和求解。