描述
开 本: 16开纸 张: 胶版纸包 装: 平装-胶订是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787118113785
《MIMO雷达参数估计技术》既可作为雷达领域相关专业工程技术人员参考用书,也可作为高等院校雷达信号处理、通信与信息系统、信息与信号处理、导航制导与控制、水声通信等专业高年级本科生或研究生参考教学辅导书。
1.1 引言
1.2 MIMO雷达研究现状
1.2.1 MIMO雷达起源和分类
1.2.2 MIMO雷达的发展现状
1.3 本书结构及内容安排
参考文献
第2章 MIMO雷达信号处理基础
2.1 引言
2.2 MIMO雷达信号处理数学基础
2.2.1 矩阵数学基础
2.2.2 张量数学基础
2.3 MIMO雷达信号模型
2.4 MIMO雷达信号的二阶统计特性和高阶统计特性
2.4.1 MIMO雷达信号的二阶统计特性
2.4.2 MIMO雷达信号的高阶统计特性
2.5 小结
参考文献
第3章 均匀线阵MIMO雷达目标参数估计
3.1 引言
3.2 基于空间谱搜索的角度估计算法
3.2.1 二维capon算法
3.2.2 二维MUSIC算法
3.2.3 降维的MUSIC算法
3.2.4 仿真实验与分析
3.3 基于子空间旋转不变特性的角度估计方法
3.3.1 ESPRIT算法
3.3.2 ESPRIT-MUSIC算法
3.3.3 仿真实验与分析
3.4 实数域的参数估计方法
3.4.1 Centm-Symmetric阵列和Unitary变换
3.4.2 Unitary-MUSIC算法
3.4.3 Unitary-ESPRIT算法
3.4.4 Unitary-ESPRIT-MUSIC算法
3.4.5 仿真实验与分析
3.5 小结
参考文献
第4章 非圆信号MIMO雷达目标参数估计
4.1 引言
4.2 非圆信号的MIMO雷达模型
4.3 NC-MUSIC算法
4.3.1 二维NC-MUSIC算法
4.3.2 仿真实验与分析
4.4 非圆旋转不变子空间算法
4.4.1 NC-ESPRIT算法
4.4.2 NC-ESPRIT-MUSIC算法
4.4.3 仿真实验与分析
4.5 实数域的非圆目标参数估计方法
4.5.1 扩展后虚拟阵列特性的Centro-Symmetric特性
4.5.2 unitary NC-MUSIC算法
4.5.3 Unitary NC-EsPRIT算法
4.5.4 仿真实验与分析
4.6 小结
参考文献
第5章 MIMo雷达目标参数快速估计
5.1 引言
5.2 传播算子方法
5.2.1 传播算子方法原理
5.2.2 基于传播算子方法的参数估计
5.3 多级维纳滤波技术
5.3.1 多级维纳滤波原理
5.3.2 基于多级维纳滤波器的参数估计
5.4 Nystrom方法
5.4.1 Nystrom方法矩阵近似原理
5.4.2 基于Nystrom方法的参数估计
5.5 仿真实验与分析
5.5.1 运算复杂度分析
5.5.2 参数估计性能分析
5.6 小结
参考文献
第6章 MIMo雷达相干目标参数估计
6.1 引言
6.2 MIMO雷达相干目标信号模型
6.3 基于二维联合空间平滑的MIMO雷达相干目标参数估计方去
6.3.1 基于二维联合空间平滑算法的参数估计
6.3.2 扩展阵列孔径的二维联合空间平滑算法
6.3.3 仿真实验与分析
6.4 基于矩阵重构的MIM0雷达相干目标参数估计方法
6.4.1 基于托普利兹矩阵重构的相干目标参数估计
6.4.2 仿真实验与分析
6.5 小结
参考文献
第7章 基于高阶累积量的MIMO雷达参数估计
7.1 引言
7.2 高阶累积量的基本理论
7.2.1 特征函数
7.2.2 高阶矩和高阶累积量
7.2.3 高阶累积量的性质
7.2.4 四阶累积量
7.3 基于四阶累积量的MIM0雷达参数估计方法
7.3.1 信号模型
7.3.2 基于四阶累积量的MUSIC算法
7.3.3 基于四阶累积量的PM算法
7.3.4 基于四阶累积量的相干信号角度估计方法
7.4 小结
参考文献
第8章 MIMO雷达分布式目标参数估计
8.1 引言
8.2 分布式目标的信号模型
8.2.1 非相干分布式目标信号模型
8.2.2 相干分布式目标信号模型
8.3 广义二维DMUSIC算法
8.4 广义ESPRIT算法
8.4.1 相干分布式目标参数估计
8.4.2 非相干分布式目标角度估计
8.5 非圆分布式目标参数估计方法
8.5.1 广义NC-MUSIC算法
8.5.2 广义NC-ESPRIT算法
8.6 仿真实验与分析
8.7 小结
参考文献
第9章 基于张量分解的MIMO雷达参数估计
9.1 引言
9.2 MIMO雷达的张量信号模型
9.3 基于高阶奇异值分解的MIMO雷达参数估计
9.3.1 匹配滤波器多维结构特性分析
9.3.2 基于高阶奇异值分解的子空间估计
9.3.3 基于高阶协方差张量分解的子空间估计
9.3.4 参数联合估计
9.3.5 仿真实验与分析
9.4 基于实值高阶奇异值分解的参数估计
9.4.1 Centm-Herrnitian张量和张量实值变换
9.4.2 基于高阶奇异值分解的UESPRIT算法
9.4.3 仿真实验与分析
9.5 色噪声背景下基于高阶奇异值分解的参数估计
9.5.1 色噪声背景下的MIMO雷达张量信号模型
9.5.2 基于高阶互协方差张量分解的参数估计
9.5.3 仿真实验与分析
9.6 小结
参考文献
第10章 互耦误差条件下的MIMO雷达参数估计
10.1 引言
10.2 互耦误差条件下的MIMO雷达信号模型
10.3 互耦误差条件下的MIMO雷达参数估计
10.3.1 基于MUSIC-Like的参数估计方法
10.3.2 基于ESPRIT-Like的参数估计方法
10.3.3 仿真实验与分析
10.4 互耦误差条件下基于张量分解的MIMO雷达参数估计
10.4.1 基于张量分解的MIM0雷达参数联合估计
10.4.2 仿真实验与分析
10.5 小结
参考文献
第11章 L型阵列结构MIMO雷达目标参数估计
11.1 引言
11.2 信号建模
11.2.1 收发分置L型阵列MIMO雷达信号模型
11.2.2 收发共置L型阵列MIM0雷达信号模型
11.2.3 等效虚拟阵列
11.2.4 自由度和可分辨目标数
11.2.5 Gramer-Rao界
11.3 收发分置L型阵列低复杂度DOA估计算法
11.3.1 基于MUSIC算法的低复杂度DOA估计算法
11.3.2 基ESPRIT算法的低复杂度DOA估计算法
11.4 收发共置L型阵列低复杂度DOA估计算法
11.4.1 降维预处理
11.4.2 基于MUSIC算法的低复杂度DOA估计算法
11.4.3 基于ESPRIT算法的低复杂度DOA估计算法
11.5 小结
参考文献
主要符号表
缩略语
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