MIMO雷達信號處理 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 斯托伊卡（Peter Stoica），[美 著

圖書標籤:

• MIMO雷達
• 信號處理
• 雷達係統
• 無綫通信
• 陣列信號處理
• 雷達信號
• 目標檢測
• 雷達成像
• 自適應濾波
• 優化算法

店鋪： 玖創圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118090611

商品編碼：29775545448

包裝：精裝

齣版時間：2013-09-01

基本信息

書名：MIMO雷達信號處理

定價：110元

作者： 斯托伊卡（Peter Stoica）, 李建

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2013-09-01

ISBN：9787118090611

字數：440000

頁碼：417

版次：1

裝幀：精裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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《MIMO雷達信號處理》是全球一本係統、清晰展現MIMO雷達領域的專業書籍。
　　多輸入一多輸齣（MIMO）雷達因具有提升雷達的目標分辨率和檢測能力的固有特性，受到瞭來自於學術界、工業部門、實驗室以及基金管理者的廣泛關注。這本著作正是應這一廣泛需求而生。
　　《MIMO雷達信號處理》由多位MIMO雷達領域的專傢編寫，介紹瞭近年來MIMO雷達領域的新概念、理論及應用課題，並深入探討瞭與MIMO通信相交叉應用的嶄新方嚮。本書主要包括：
　　自適應MIMO雷達；
　　MIMO雷達的波形分析及優化：
　　MIMO雷達的目標檢測、參數估計、跟蹤、關聯及識彆：
　　MIMO雷達的原型和測量：
　　時一空編碼用於MIMO雷達；
　　統計MIMO雷達：
　　MIMO雷達的波形設計。
　　《MIMO雷達信號處理》力求簡潔明瞭，由淺入深，在雷達學術界和工業界相關領域，可作為研究生教材和相關研究人員的參考書目。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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章 MIMO雷達——分集性意味著優越性
1.1 概述
1.2 問題的公式化描述
1.3 參數的辨識
1.3.1 預備分析
1.3.2 充要條件
1.3.3 數值實例
1.4 非參數自適應技術在參數估計中的應用
1.4.1 不考慮陣列校準誤差
1.4.2 陣列校準誤差
1.4.3 數值實例
1.5 參數估計的參數方法
1.5.1 ML和BIC
1.5.2 數值實例
1.6 發射波形設計
1.6.1 波形匹配設計
1.6.2 旁辦小化波形設計
1.6.3 相控陣波形設計
1.6.4 數值實例
1.6.5 乳癌的超聲高熱治療應用
1.7 小結
附錄1A 一般似然比檢驗
附錄1B 引理及證明
參考文獻

第2章 MIMO雷達：概念，性能增強及應用
2.1 概述
2.1.1 雷達簡史
2.1.2 MIMO雷達的定義和特點
2.1.3 MIMO雷達的用途
2.1.4 MIMO雷達研究現狀
2.1.5 本章框架
2.2 符號
2.3 MIMO雷達虛擬孔徑
2.3.1 MIMO信道
2.3.2 MIMO虛擬陣列：分辨率和旁瓣
2.4 無雜波環境中的MIMO雷達
2.4.1 剋拉美一羅估計界限的限製
2.4.2 信號模式
2.4.3 Fisher信息矩陣
2.4.4 波形相關優化
2.4.5 實例
2.5 MIMO雷達探測優化
2.5.1 探測
2.5.2 高信噪比
2.5.3 弱信號
2.5.4 無搜索條件下的優波束形成
2.5.5 非衰落目標
2.5.6 MIMO雷達的額外優點
2.6 MIMO雷達雜波下動目標指示：地麵動目標指示雷達
2.6.1 信號模式
2.6.2 定位與閤適的信噪比
2.6.3 內積和波束寬度
2.6.4 信噪比損失
2.6.5 信噪比損失和波形優化
2.6.6 區域搜索率
2.6.7 一些實例
2.7 總結
附錄2A 定位原則
附錄2B R（Ⅳ）的界
附錄2C 一個不等式範數算子
附錄2D 可以忽略的項
附錄2E 特徵值的界
附錄2F 內積
附錄2G 不變的內積
附錄2H 剋羅內剋和嚮量積
2H.1 分類排序
2H.2 張量積和剋羅內剋積
2H.3 性質
參考文獻

第3章 廣義MIMO雷達模糊函數
3.1 概述
3.2 背景
3.3 MIMO信號模型
3.4 MIMO參數信道模型
3.4.1 信號發射模型
3.4.2 信道和目標模型
3.4.3 接收信號參數模型
3.5 MIMO模糊函數
3.5.1 MIMO模糊函數
3.5.2 模型簡化下的互相關函數
3.5.3 自相關函數和發射波形
3.6 結論和實例
3.6.1 正交信號
3.6.2 相乾信號
3.7 總結
參考文獻

第4章 MIMO雷達目標定位精度和技術
4.1 概述
4.2 問題的提齣
4.3 特性
4.3.1 虛擬孔徑擴展
4.3.2 空間範圍與輻射可能性
4.3.3 波束形式改進
4.4 目標定位
4.4.1 大似然估計
4.4.2 發射分集平滑
4.5 目標定位的性能下界
4.5.1 剋拉美羅界
4.5.2 Barankin界
4.6 仿真結果
4.7 討論和總結
附錄4A 對數似然推理
4A.1 一般模型
4A.2 無乾擾，單目標一多普勒
附錄4B 發射接收模型的推導
附錄4C Fisher信息矩陣推導
參考文獻

第5章 MIMO雷達的自適應信號處理
5.1 概述
5.2 問題的數學模型
5.2.1 信號的數值範圍簡化模型
5.2.2 多脈衝和多普勒效應
5.2.3 完整模型
5.2.4 統計模型
5.3 估計
5.3.1 波束形成解決方案
5.3.2 小二乘法
5.3.3 波形設計估計
5.4 檢測
5.4.1 優檢測器
5.4.2 信乾噪比
5.4.3 優波形設計
5.4.4 次優波形設計
5.4.5 設計約束
5.4.6 目標和雜波模型
5.4.7 數值範例
5.5 MIMO雷達和相控陣
5.5.1 接收後發射波束掃描
5.5.2 發射波束的適應性
5.5.3 發送一接收復閤波形
附錄5A SINR的理論計算
參考文獻

第6章 MIMO雷達時空自適應處理和信號設計
6.1 概述
6.1.1 記號
6.2 虛擬陣列的概念
6.3 MIMO雷達時空自適應處理
6.3.1 信號模型
6.3.2 完全自適應的MIMO雷達STAP方法
6.3.3 與SIMO係統比較
6.3.4 STAP的虛擬矩陣
6.4 MIMO雷達的雜波子空間
6.4.1 MIMO雷達中的雜波秩：Brennan規則在MIMO中的擴展
6.4.2 雜波子空間的PSWF獨立數據估計
6.5 新的MIMO雷達中斷方法
6.5.1 新算法的提齣
6.5.2 新方法的復雜度
6.5.3 協方差矩陣的估計
6.5.4 迫零法
6.5.5 與其他方法的比較
6.6 數值舉例
6.7 時空自適應雷達係統的信號設計
6.7.1 MIMO雷達模糊函數
6.7.2 MIMO模糊函數的一些性質
6.7.3 MIMO周期脈衝雷達信號的模糊函數
6.7.4 多頻綫性調頻信號
6.7.5 跳頻信號
6.8 結論
參考文獻

第7章 慢時間MIMO空時自適應處理
7.1 概述
7.1.1 MIMO雷達和空間分集
7.1.2 MIMO和目標衰落
7.1.3 MIMO和處理增益
7.2 SIMO雷達建模與處理
7.2.1 廣義雷達發射波形
7.2.2 SIMO目標模型
7.2.3 SIMO協方差模型
7.2.4 SIMO雷達處理
7.3 慢時間MIMO雷達建模
7.3.1 慢時間：MIMO目標建模
7.3.2 慢時間MIMO協方差模型
7.4 慢時間MIMO雷達信號處理
7.4.1 慢時間：MIMO方嚮圖和電壓駐波比
7.4.2 子陣列慢時間MIMO
7.4.3 SIMO與慢時間MIMO設計的比較
7.4.4 MIMO雷達發射-接收方嚮譜估計
7.5 超視距傳播和雷達雜波模型
7.6 仿真實驗實例
7.6.1 接收／發射波束成形
7.6.2 SINR性能
7.6.3 發射-接收譜
7.7 結論
參考文獻

第8章 MIMO：分布式雷達係統
8.1 概述
8.2 係統
8.2.1 信號模型
8.2.2 空間MIMO係統
8.2.3 網絡雷達係統
8.2.4 非集中式雷達網
8.3 性能
8.3.1 虛警概率
8.3.2 檢測概率
8.3.3 抗乾擾性
8.3.4 檢測範圍
8.4 小結
參考文獻

第9章 分布式天綫MIMO雷達係統的概念與應用
9.1 背景
9.2 MIMO雷達的概念
9.2.1 信號模型
9.2.2 空間去相關性
9.2.3 其他多天綫雷達
9.3 非相乾MIMO雷達應用
9.3.1 分集增益
9.3.2 動目標探測
9.4 相乾MIMO雷達應用
9.4.1 模糊函數
9.4.2 CRLB
9.4.3 MLE目標定位
9.4.4 BLUE目標定位
9.4.5 GDOP
9.4.6 討論
9.5 本章小結
參考文獻

0章 MIMO雷達中的時空編碼
10.1 概述
10.2 係統模型
10.3 MIMO雷達的檢測
10.3.1 滿秩碼矩陣
10.3.2 秩為1的碼矩陣
10.4 空時編碼設計
10.4.1 基於切爾諾夫界的碼構造
10.4.2 基於SCR的碼構造
10.4.3 基於互信息（MIB）的碼構造
10.5 STC和檢測性能的相互影響
10.6 數值結果
10.7 自適應應用
10.8 結論
參考文獻

《空間信息融閤與定位技術》 內容概述： 本書深入探討瞭現代空間信息處理領域的前沿技術，尤其聚焦於如何有效地融閤來自不同傳感器和信息源的數據，以實現高精度、高魯棒性的定位與導航。全書從理論基礎齣發，逐步展開到實際應用，力求為讀者提供一個係統、全麵且實用的知識框架。 第一章：空間信息融閤基礎 本章首先迴顧瞭空間信息融閤的基本概念、發展曆程及其重要性。我們將詳細闡述信息融閤的層次，包括數據級融閤、特徵級融閤和決策級融閤，並分析各自的優缺點以及適用的場景。接著，深入介紹瞭幾種主流的空間信息融閤模型，如卡爾曼濾波（Kalman Filter, KF）及其擴展（Extended Kalman Filter, EKF）和無跡卡爾曼濾波（Unscented Kalman Filter, UKF），並分析瞭它們在處理非綫性係統時的性能差異。此外，本章還會介紹基於貝葉斯理論的融閤方法，包括粒子濾波（Particle Filter, PF）及其在復雜環境下的應用潛力。 第二章：多傳感器數據預處理與校準 在進行信息融閤之前，多傳感器數據的預處理和校準是至關重要的環節。本章將詳細介紹數據預處理技術，包括噪聲抑製、異常值檢測與剔除、數據平滑等。特彆地，我們將重點講解傳感器校準的方法，包括內在參數校準（如相機內參）和外在參數校準（即傳感器之間的相對位姿標定）。針對激光雷達、相機、IMU（慣性測量單元）、GNSS（全球導航衛星係統）等典型傳感器，我們將提供具體的校準流程和常用算法，例如基於特徵匹配的相機標定、基於ICP（Iterative Closest Point）算法的點雲配準，以及利用IMU數據進行相機與激光雷達的聯閤標定。 第三章：基於幾何學的定位技術 本章聚焦於純粹基於幾何學原理的定位方法。我們將詳細介紹視覺裏程計（Visual Odometry, VO）的原理，包括特徵點法和直接法。對於特徵點法，將深入講解特徵點的提取（如SIFT, SURF, ORB）與描述、特徵匹配、重投影誤差最小化等步驟，並介紹單目VO、雙目VO和RGB-D VO的區彆與實現。對於直接法，將探討其利用圖像像素強度信息進行姿態估計的優勢，並分析其對紋理的依賴性。此外，本章還將介紹基於激光雷達的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技術，包括點雲特徵提取、點雲配準（如NDT, LOAM）以及迴環檢測等關鍵技術。 第四章：基於機器學習的定位技術 近年來，機器學習在定位領域取得瞭顯著進展。本章將介紹如何利用機器學習技術提升定位的精度和魯棒性。我們將從監督學習的角度齣發，講解如何利用深度學習模型（如捲積神經網絡CNN）從傳感器數據中直接迴歸齣位姿信息，或者提取更有利於定位的特徵。我們將討論常見的網絡結構（如AlexNet, VGG, ResNet, YOLO）及其在定位任務中的變體。此外，還會介紹無監督學習和強化學習在定位領域的潛在應用，例如利用自編碼器進行特徵學習，或者利用強化學習優化定位策略。 第五章：多傳感器信息融閤定位 本章將重點講解如何將前幾章介紹的各項技術有機結閤，實現高精度的多傳感器信息融閤定位。我們將深入分析不同傳感器數據融閤的策略，例如將GNSS的全局定位信息與IMU的高頻慣性測量進行融閤，或者將視覺裏程計的局部運動估計與激光雷達的點雲匹配進行互補。我們將詳細介紹基於濾波的方法，如EKF-SLAM、UKF-SLAM以及粒子濾波在多傳感器融閤中的應用。此外，還會探討基於優化的方法，特彆是圖優化（Graph-based Optimization）技術，如g2o和Ceres Solver，它們在求解全局一緻性位姿估計方麵錶現齣色。 第六章：GNSS與低成本慣性導航係統（INS）的融閤 GNSS提供瞭全局的定位信息，但其在信號遮擋、多徑效應等環境下性能會大幅下降。低成本INS（如MEMS IMU）則可以提供高頻率的短期高精度姿態和速度信息，但其纍積誤差會隨時間快速增長。本章將重點介紹GNSS與低成本INS的融閤技術，以剋服各自的缺點。我們將深入講解INS的運動學模型和動力學模型，以及其誤差傳播特性。然後，詳細介紹如何利用卡爾曼濾波（特彆是EKF）將GNSS和INS的數據進行融閤，構建緊耦閤和鬆耦閤的GNSS-INS組閤導航係統。我們將分析不同耦閤方式的優劣，並探討校準INS零偏、尺度因子等參數的重要性和方法。 第七章：視覺與慣性導航係統（VINS）的融閤 VINS融閤瞭相機的視覺信息和IMU的慣性信息，能夠在GNSS信號不可用的環境下實現魯棒的定位與導航。本章將詳細介紹VINS的核心技術。我們將從IMU的預積分（Preintegration）技術入手，分析其如何有效地減小IMU數據在濾波過程中的計算量，並提高精度。接著，將講解視覺IMU融閤的兩種主要框架：基於濾波的方法（如VINS-FUSION）和基於優化的方法（如ORB-SLAM3中的IMU部分）。我們將分析這些框架中視覺與慣性信息的約束關係，包括重力對齊、尺度確定、時間同步等關鍵問題。 第八章：點雲與慣性導航係統（LIO-SAM）的融閤 激光雷達（LiDAR）能夠提供精確的距離和幾何信息，與IMU進行融閤能夠實現高精度的定位與建圖，尤其是在GNSS信號較弱的城市峽榖或室內環境中。本章將深入探討LiDAR與IMU融閤（LIO）的最新進展。我們將介紹基於點綫特徵的融閤方法，以及基於點雲與IMU的直接對齊方法。我們將重點分析LIO-SAM（LiDAR-Inertial Odometry via Smoothing and Mapping）等代錶性算法的架構，包括點雲特徵提取、IMU預積分、點雲配準、後端優化等關鍵模塊。此外，還會探討迴環檢測在LIO係統中的作用，以及如何提升係統的整體魯棒性。 第九章：定位與導航係統的性能評估與測試 本書的最後一章將聚焦於定位與導航係統的性能評估與測試。我們將介紹常用的評估指標，如絕對軌跡誤差（ATE）、相對軌跡誤差（RPE）、定位精度（如RMSE, MAE）、姿態精度等。我們將詳細講解如何在不同的測試場景下（如室內、室外、城市、鄉村）采集真實數據，並利用Ground Truth（地麵真實值）對算法性能進行客觀評價。此外，還將介紹一些開源的評估工具和數據集，以及進行係統魯棒性、計算效率和功耗評估的方法。 適用對象： 本書適閤於對空間信息處理、定位與導航技術有深入瞭解需求的本科生、研究生、科研人員及工程技術人員。內容從基礎到進階，兼顧理論深度與工程實踐，旨在幫助讀者掌握當前最前沿的空間信息融閤與定位技術，並能將其應用於實際問題中。

評分☆☆☆☆☆

天呐，這本關於現代控製理論的著作，簡直是我讀過的最硬核、最燒腦但也最有價值的工程參考書！我是一名資深的係統工程師，手頭上負責的項目對係統的魯棒性和最優控製有著極高的要求。市麵上很多同類書籍要麼過於側重理論的抽象推導，要麼就是應用案例陳舊落後。然而，這本書完美地平衡瞭這兩點。它對非綫性係統的分析方法進行瞭深入剖析，特彆是引入瞭李雅普諾夫穩定性理論的現代應用，讓我對係統在復雜擾動下的行為有瞭更深刻的理解。我印象最深的是其中關於H無窮（H-infinity）控製的設計章節，作者用一種極其嚴謹且直觀的方式闡述瞭其背後的矩陣不等式求解過程，並結閤瞭實際的機械臂控製案例進行驗證。雖然閱讀過程需要極高的專注力，時常需要停下來對照公式反復咀嚼，但每攻剋一個難點，知識體係就得到一次極大的拓展。這本書更像是一位經驗豐富的導師，在你麵前鋪陳齣最前沿的控製難題，並引導你使用最精密的數學工具去攻剋它們。它不是給你答案，而是教你如何提問和求解。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的語言風格非常古樸典雅，與其說它是一本技術書籍，不如說它更像是一部探討信息論在現代通信係統中應用的哲學散文集。我是一個對理論基礎有極高要求的通信專業學生，我期望能找到一本能將香農的理論與最新的5G/6G編碼技術橋接起來的作品。這本書恰恰做到瞭這一點。它並沒有堆砌大量的工程實現細節，而是將核心的信道編碼、調製解調理論放在一個非常廣闊的背景下去審視。例如，作者在論述信道容量時，引用瞭大量的曆史典故和數學哲學思考，使得原本枯燥的公式背後，蘊含瞭深刻的科學思想。我記得其中有一章專門討論瞭量子信息論對未來通信安全的潛在影響，那部分的洞察力令人震撼。雖然它對初學者可能略顯晦澀，需要一定的背景知識纔能完全領會其精髓，但對於渴望理解信息傳輸底層原理，並希望能在未來技術創新中做齣貢獻的研究者而言，這本書提供瞭無與倫比的深度和人文關懷。

評分☆☆☆☆☆

這份關於高性能計算（HPC）並行編程的教材，是我迄今為止遇到的最貼近實際超級計算機架構的一本書。它完全摒棄瞭那種隻講OpenMP或MPI基礎用法的浮於錶麵的介紹，而是直奔主題，聚焦於如何榨乾現代多核CPU和GPU的每一絲算力。書中的重點放在瞭內存訪問模式優化和數據局部性上，講解瞭如何通過緩存感知（Cache-aware）的算法設計來顯著提升性能瓶頸。我個人在嘗試優化一個大型分子動力學模擬代碼時遇到瞭極大的障礙，直到我翻閱到這本書中關於“僞數據依賴”消除和“綫程束對齊”的章節，茅塞頓開。作者用非常清晰的流程圖和匯編層麵的分析，展示瞭軟件層麵的決策如何直接映射到硬件性能計數器上。此外，書中對於異構計算（CPU+GPU）編程模型的對比分析也非常到位，給齣瞭在不同負載類型下選擇CUDA或OpenCL的實用建議。這本書是給那些真正想讓自己的代碼跑得飛快，而不是僅僅能跑起來的工程師準備的“武功秘籍”。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為深度學習愛好者量身定做的寶典！我作為一個剛接觸這個領域不久的“小白”，拿到手後就被它清晰的邏輯和詳盡的案例所摺服。作者並沒有一開始就拋齣復雜的數學公式，而是從最基礎的概念講起，循序漸進地引導我們理解神經網絡的構建過程。特彆是書中對於捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的講解，簡直是手把手教學，每一個參數的意義、每一步操作的目的都解釋得明明白白。我最欣賞的是，它不僅限於理論介紹，還提供瞭大量的Python代碼實例，讓我可以立刻上手實踐。比如，書裏關於圖像分類的實戰項目，我跟著書中的步驟一步步操作，最終成功訓練齣瞭自己的模型，那種成就感是無法用言語來形容的。這本書的排版也很舒服，圖文並茂，即使是麵對那些看似枯燥的算法原理，也能讓人讀得津津有味，完全沒有傳統教科書的沉悶感。對於希望係統學習深度學習，並想快速投入到實際項目中去的讀者來說，這絕對是不可多得的優秀入門讀物。

評分☆☆☆☆☆

我以一個資深軟件架構師的角度來評價這本關於微服務治理的權威指南。我們團隊在從單體應用嚮分布式架構轉型的過程中，遇到瞭無數的“坑”——服務注冊與發現的延遲、分布式事務的一緻性難題、熔斷降級策略的權衡等等。這本書的齣現，簡直是及時雨。它沒有被特定技術棧（比如Spring Cloud或Istio）所束縛，而是站在宏觀架構層麵，係統地闡述瞭微服務治理的核心原則和最佳實踐。書中對“服務網格”這一概念的闡述尤其精闢，它不僅講解瞭Sidecar模式的工作原理，更重要的是，它提供瞭一套評估不同治理方案優劣的思考框架。我特彆喜歡其中關於“可觀測性”的章節，它強調瞭日誌、指標和追蹤（Tracing）三位一體的重要性，並給齣瞭在海量請求下如何高效收集和分析這些數據的具體策略。這本書的文字風格非常冷靜和專業，充滿瞭架構師的智慧，讀完後，我感覺自己對整個分布式係統的生命周期管理都有瞭一個全新的、更穩健的認識。