无线电测向与定位理论及方法

无线电测向与目标定位是无线电监测的重要内容，是对无线电信号进行分选和识别的重要依据。王鼎、吴瑛、张莉、杨宾编*的《无线电测向与定位理论及方法》系统地介绍了无线电测向定位中的相关理论与方法，分为基础篇、测向方法篇、定位方法篇3大部分，共计9章。内容主要包括：绪论，数学预备知识，测向天线阵列信号模型及其基本特性简介，传统无线电测向理论与方法，超分辨率测向理论与方法，基于测向信息的静止目标定位理论与方法，基于测向信息的运动目标跟踪理论与方法，基于阵列信号数据域的目标位置直接估计理论与方法。从本书的使用范畴来看，本书既可以作为高等院校通信与电子工程、信号与信息处理、控制科学与工程等专业的高年级本科生或研究生教材，也可以作为从事通信、雷达、电子、航空航天等领域的科学工作者和工程技术人员自学或研究的参考资料。

第1章 绪论

  1.1 无线电测向定位基本原理简介

  1.2 无线电测向定位方法简介

    1.2.1 无线电测向方法简介

    1.2.2 基于测向信息的目标定位方法简介

    1.2.3 基于信号数据域的目标位置直接估计方法简介

  1.3 无线电测向系统的基本组成及其技术指标

    1.3.1 无线电测向系统的基本组成

    1.3.2 无线电测向系统的技术指标

  1.4 全书结构和内容安排

  参考文献

第2章 数学预备知识

  2.1 矩阵理论中的若干预备知识

    2.1.1 矩阵求逆计算公式

    2.1.2 半正定矩阵和正定矩阵的若干性质

    2.1.3 三种矩阵分解

    2.1.4 Moore—Penrose广义逆矩阵和正交投影矩阵

    2.1.5 矩阵Hadamard积和Kronecker积

  2.2 多维函数分析和优化理论中的若干预备知识

    2.2.1 多维(标量)函数的梯度向量和Hessian矩阵

    2.2.2 无约束优化问题的最优性条件及其数值优化算法

    2.2.3 多维(向量)函数的Jacobi矩阵和’taylor级数展开”

  2.3 统计信号处理中的若干预备知识

    2.3.1 未知参量估计方差的克拉美罗界

    2.3.2 最大似然估计及其渐近统计最优性分析

    2.3.3 加权最小二乘估计及其与最大似然估计的等价性

  2.4 线性离散和连续时间系统中的若干预备知识

    2.4.1 线性离散时间随机系统的卡尔曼滤波算法

    2.4..2 线性连续时间系统的可观测性分析

  参考文献

  附录A第2章 所涉及的复杂数学推导

  附录Al证明式(2.1 54)

  附录A2证明式(2.1 58)

  附录A3证明式(2.1 61)

  附录A4证明式(2.1 67)

第3章 测向天线阵列信号模型及其基本特性简介

  3.1 测向天线阵列及其接收信号的相关假设

  3.2 测向天线阵列接收信号模型

  3.3 几种特殊阵型的阵列流形响应

    3.3.1 均匀线阵

    3.3.2 均匀圆阵

    3.3.3 均匀阵

    3.3.4 均匀矩形阵

  3.4 阵列方向图

    3.4.1 均匀线阵方向图及其基本特性

    3.4.2 均匀圆阵方向图及其基本特性

    3.4.3 均匀矩形阵方向图及其基本特性

  3.5 阵列波束宽度和角度分辨率

    3.5.1 阵列波束宽度

    3.5.2 角度分辨率

  参考文献

第4章 传统无线电测向理论与方法

  4.1 基于艾德考克天线阵的测向方法

    4.1.1 基于艾德考克天线阵的模拟测向原理

    4.1.2 瓦特森一瓦特测向法的数字实现原理

  4.2 基于乌兰韦伯尔天线阵的测向方法

    4.2.1 均匀线阵和／差方向图的特性

    4.2.2 基于乌兰韦伯尔天线阵的测向原理

    4.2.3 数值实验

  4.3 基于数字波束形成的测向方法

    4.3.1 延时一相加法

    4.3.2 Capon最小方差法

    4.3.3 数值实验

  4.4 相位干涉仪测向方法

    4.4.1 一维相位干涉仪测向原理

    4.4.2 二维相位干涉仪测向原理

    4.4.3 相位干涉仪的模糊解分析

    4.4.4 相位干涉仪的解模糊方法

  4.5 相关干涉仪测向方法

    4.5.1 相关干涉仪测向的基本原理

    4.5.2 相关干涉仪测向方法中的插值运算

    4.5.3 数值实验

  参考文献

第5章 超分辨率测向理论与方法I——基础篇

  5.1 阵列信号模型与方位估计方差的克拉美罗界

    5.1.1 阵列信号模型

    5.1.2 方位估计方差的克拉美罗界

  5.2 多重信号分类算法的基本原理及其理论性能分析

    5.2.1 多重信号分类算法的基本原理

    5.2.2 多重信号分类算法的若干推广形式

    5.2.3 多重信号分类算法的理论性能分析

    5.2.4 数值实验

  5.3 最大似然估计算法的基本原理及其理论性能分析

    5.3.1 未知确定型信号模型下的最大似然估计算法及其理论性能分析

    5.3.2 复高斯随机型信号模型下的最大似然估计算法及其理论性能分析

  5.4 子空间拟合估计算法的基本原理及其理论性能分析

    5.4.1 信号子空间拟合估计准则和算法

    5.4.2 噪声子空间拟合的优化准则和算法

    5.4.3 子空间拟合估计算法的理论性能分析

    5.4.4 数值实验

  5.5 基于旋转不变技术的测向算法的基本原理及其理论性能分析

    5.5.1 基于旋转不变技术的测向算法的基本原理

    5.5.2 Ls—ESPRIT算法

    5.5.3 TLS—ESPRIT算法

    5.5.4 基于旋转不变技术的测向算法的理论性能分析

    5.5.5 数值实验

  参考文献

  附录B第5章 所涉及的复杂数学推导

  附录B1证明式(5.5 0)中的两个等式成立

  附录B2证明式(5.5 3)

  附录B3证明式(5.1 14)

  附录B4证明式(5.1 52)和式(5.1 54)

  附录B5证明式(5.1 58)

  附录B6证明式(5.1 71)

  附录B7证明式(5.2 06)

  附录B8证明式(5.2 08)

第6章 超分辨率测向理论与方法Ⅱ——推广篇

  6.1 相干信号方位估计方法

    6.1.1 相干信号的基本概念及其对超分辨率测向算法的影响

    6.1.2 空间平滑预处理技术

  6.2 信号二维到达角度估计方法

    6.2.1 基于多重信号分类算法的二维到达角度估计方法

    6.2.2 基于ESPRIT算法的二维到达角度估计方法

  6.3 乘性阵列误差存在条件下的信号方位估计方法

    6.3.1 乘性阵列误差存在条件下的阵列信号模型

    6.3.2 乘性阵列误差参数和信号方位联合估计方差的克拉美罗界

    6.3.3 乘性阵列误差参数和信号方位联合估计方法

    6.3.4 数值实验

  6.4 联合信号复包络先验信息的方位估计方法

    6.4.1 信号复包络已知条件下的方位估计方法

    6.4.2 利用信号复包络恒模信息的方位估计方法

  参考文献

  附录C第6章 所涉及的复杂数学推导

  附录c1证明式(6.1 22)中的两个等式

  附录C2证明式(6.1 30)和式(6.1 31)

  附录C3证明式(6.1 62)至式(6.1 64)

  附录C4证明式(6.1 88)至式(6.1 90)

第7章 基于测向信息的静止目标定位理论与方法

  7.1 基于电离层反射的单站定位理论与方法

    7.1.1 不考虑地球曲率影响的近距离单站定位

    7.1.2 考虑地球曲率影响的远距离单站定位

    7.1.3 单站定位中的误差分析

  7.2 双站二维交汇定位理论与方法

    7.2.1 双站二维交汇定位基本原理

    7.2.2 定位误差分析

    7.2.3 数值实验

  7.3 多站(多于两站)交汇定位理论与方法

    7.3.1 定位观测模型和目标位置估计方差的克拉美罗界

    7.3.2 定位误差椭圆概率，误差椭圆面积与误差概率圆环

    7.3.3 三种目标位置解算方法及其理论性能分析

    7.3.4 数值实验

  参考文献

  附录D第7章 所涉及的数学推导

  附录D1证明式(7.5 6)

  附录D2矩阵4(r)，或，雪的表达式

第8章 基于测向信息的运动目标跟踪理论与方法

  8.1 基于测向信息的运动目标可观测性分析

    8.1.1 静止单站对匀速直线运动目标的可观测性分析

    8.1.2 匀速直线运动单站对匀速直线运动目标的可观测性分析

  8.1.3 匀加速直线运动单站对匀速直线运动目标的可观测性分析

    8.1.4 静止多站对匀速直线运动目标的可观测性分析

  8.2 基于单站测向信息的运动目标跟踪方法

    8.2.1 目标运动模型和观测模型

    8.2.2 目标运动状态向量估计的克拉美罗界

    8.2.3 扩展卡尔曼滤波算法和伪线性卡尔曼滤波算法

    8.2.4 无迹卡尔曼滤波算法

  8.3 基于多站测向信息的渐近无偏跟踪方法

    8.3.1 目标运动模型和观测模型

    8.3.2 参数估计方差的克拉美罗界

    8.3.3 渐近无偏跟踪方法

  8.  3.4.序贯渐近无偏跟踪方法

  参考文献

  附录E第8章 所涉及的复杂数学推导

  附录E1证明式(8.6 )

  附录E2证明式(8.1 0)

  附录E3证明式(8.2 3)

  附录E4证明式(8.5 9)

  附录E5证明式(8.6 2)

  附录E6

  附录E7

第9章 基于阵列信号数据域的目标位置直接估计理论与方法

  9.1 基于单个可移动阵列的信号数据域目标位置直接估计方法

    9.1.1 阵列信号模型

    9.1.2 目标位置估计方差的克拉美罗界

  9.1.3 两种目标位置直接估计算法

    9.1.4 数值实验

  9.2 基于多个静止阵列的信号数据域目标位置直接估计方法

    9.2.1 阵列信号模型

    9.2.2 目标位置估计方差的克拉美罗界

    9.2.3 两种目标位置直接估计算法

    9.2.4 数值实验

参考文献