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第1章 绪论1

参考文献4

第2章 参数估计和统计检测基础6

2.1引言6

2.2参数估计6

2.2.1估计量的性质7

2.2.2最小方差无偏估计量8

2.2.3最大似然估计量9

2.2.4矩估计量11

2.2.5随机参数的贝叶斯估计量12

2.3统计检测22

2.3.1检测准则22

2.3.2确定性信号检测26

2.3.3随机信号检测31

2.3.4具有未知参数的信号检测33

参考文献35

第3章 最佳滤波理论36

3.1引言36

3.2维纳滤波36

3.2.1概述36

3.2.2维纳滤波理论模型37

3.2.3 FIR维纳滤波器38

3.3最小二乘滤波39

3.3.1最小二乘滤波系数求解39

3.3.2基于QR分解求解LS滤波系数46

3.3.3基于奇异值分解求解LS滤波系数48

3.4 Kalman滤波49

3.4.1 Kalman滤波算法50

3.4.2扩展Kalman滤波54

3.4.3扩展Kalman滤波应用举例56

3.5匹配滤波和特征滤波59

3.5.1匹配滤波60

3.5.2特征滤波63

参考文献66

第4章 功率谱估计方法67

4.1引言67

4.2非参数功率谱估计方法67

4.2.1间接估计方法68

4.2.2直接估计方法69

4.2.3周期图的滤波器组实现71

4.2.4改进周期图方法73

4.3参数功率谱估计方法75

4.3.1功率谱模型75

4.3.2 AR模型参数估计77

4.3.3 MA模型参数估计80

4.3.4 ARMA模型参数估计82

4.4最小方差谱估计84

4.4.1时域滤波情况85

4.4.2空域滤波情况87

4.4.3 MV谱估计89

4.5基于矩阵特征值分解的频率估计90

4.5.1谐波模型90

4.5.2 MUSIC方法91

4.5.3实验结果94

4.6现代信号处理方法的特点分析96

4.6.1白噪声条件下的信号积累96

4.6.2色噪声条件下的信号积累98

参考文献99

第5章 目标与杂波统计特性100

5.1引言100

5.2现代雷达目标的特点100

5.3目标RCS统计模型101

5.4杂波统计特性103

5.4.1杂波散射强度103

5.4.2杂波一维概率分布模型107

5.4.3杂波的相关性模型112

5.5基于球不变随机过程的杂波联合分布模型115

5.5.1复SIR V的联合概率密度函数115

5.5.2基于正交双通道数据的SIRV的联合PDF117

5.5.3 K分布和Student-t分布的联合PDF118

参考文献118

第6章 非高斯相关杂波下似然比统计检测方法120

6.1引言120

6.2 SIRP杂波背景下似然比检测方法120

6.2.1未知参数条件下似然比检测121

6.2.2未知参数条件下似然比检测的近似形式124

6.2.3随机参数条件下的似然比检测126

6.3 SIRP杂波背景下局部最优检测132

6.4 SIRP杂波背景下基于粒子滤波的似然比检测136

6.4.1基本粒子滤波算法136

6.4.2基于粒子滤波的似然比检测模型137

参考文献139

第7章 基于杂波抑制的目标检测方法141

7.1引言141

7.2高斯相关杂波条件下的目标检测141

7.2.1基于匹配滤波的目标检测141

7.2.2基于特征滤波的目标检测144

7.2.3基于杂波AR模型建模的目标检测145

7.3非高斯相关杂波条件下的目标检测146

7.3.1基于分数低阶匹配滤波的目标检测147

7.3.2基于分数低阶特征滤波的目标检测155

7.3.3基于杂波AR SαS模型建模的目标检测157

参考文献159

第8章 多分布类型杂波背景下的CFAR检测方法160

8.1引言160

8.2 CFAR检测方法简介160

8.3杂波分布类型检验方法163

8.3.1 Chi-Square检验163

8.3.2 Kolmogorov-Smirnov检验164

8.3.3基于概率密度函数变换的杂波分布类型检验165

8.3.4几种检验方法的性能比较170

8.4适应多分布类型杂波的CFAR检测器172

8.4.1基于杂波分布类型检验的CFAR检测器172

8.4.2 OS-CFAR检测器和Log-t检测器172

8.4.3 CFAR检测器与杂波分布类型匹配和失配时的性能175

8.5杂波分布相似性分析178

参考文献181

第9章 粒子滤波182

9.1引言182

9.2粒子滤波理论基础182

9.2.1状态的最优估计182

9.2.2基于Monte-Carlo方法的状态近似估计183

9.2.3粒子滤波方法184

9.3粒子退化187

9.4重要性密度函数的选择188

9.5基于EKF构造重要性密度函数的方法194

9.6基于UKF构造重要性密度函数的方法196

9.6.1无损变换196

9.6.2无损Kalman滤波方法199

9.6.3无损粒子滤波方法200

9.7基于IEHF构造重要性密度函数的方法201

9.7.1 H∞滤波方法202

9.7.2迭代扩展H∞滤波207

9.7.3迭代扩展H∞粒子滤波208

9.8基于分布函数逆映射采样的粒子滤波方法213

9.8.1采样方法的原理及数学模型213

9.8.2分布函数的求解213

9.8.3实现步骤215

9.9重采样217

参考文献220

第10章 基于粒子滤波的检测前跟踪221

10.1引言221

10.2基本PF-TBD的实现思路222

10.3基本PF-TBD的系统模型224

10.4基本PF-TBD的实现过程227

10.5 Rutten PF-TBD方法233

10.5.1 Rutten PF-TBD的实现思路233

10.5.2 Rutten PF-TBD的理论推导234

10.5.3 Rutten PF-TBD的实现过程236

10.6两种PF-TBD实现方法的性能分析241

10.7 PF-TBD实际中存在的问题及解决方法243

10.7.1粒子状态初始化问题243

10.7.2多目标检测和跟踪问题244

参考文献244

第11章 机动弱小目标PF-TBD245

11.1引言245

11.2基于多模型的PF-TBD245

11.2.1 MM-PF246

11.2.2 MM-PF-TBD的基本原理250

11.2.3 MM-PF-TBD的实现过程252

11.3基于交互多模型的PF-TBD257

11.3.1 IMM257

11.3.2 IMM-PF259

11.3.3 IMM-PF-TBD的实现过程261

参考文献264

第12章 基于动态规划的检测前跟踪266

12.1引言266

12.2动态规划方法概述266

12.2.1动态规划的基本概念和基本方程266

12.2.2最短距离问题268

12.3基于动态规划的检测前跟踪方法概述270

12.3.1基于动态规划的检测前跟踪的基本思想270

12.3.2基于似然比积累的动态规划检测前跟踪272

12.3.3基于幅度积累的动态规划检测前跟踪274

12.3.4性能指标275

12.3.5两类DP-TBD的性能比较276

12.4 DP-TBD在实际中存在的问题及解决方法278

12.4.1航迹关联问题278

12.4.2积累帧数选择及实时处理问题280

12.4.3 DP-TBD在PD体制和非PD体制雷达中的实现问题281

12.4.4多目标检测和跟踪问题283

参考文献284

附录A 不相容线性方程组的最佳LS解285

参考文献286

附录B 间接谱估计方法与周期图的等价性证明287

中英文对照表289