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全面介绍目标跟踪的雷达资源管理方法。
内容简介
本书主要介绍如何根据系统反馈的目标信息合理设计接收端的检测门限和发射端的工作参数，进而在雷达资源有限的条件下提升目标的检测与跟踪性能，主要内容包括绪论、单雷达单目标认知跟踪算法、单雷达多目标认知跟踪算法、多雷达单目标认知跟踪算法以及多雷达多目标认知跟踪算法等。
章节目录
版权信息
内容简介
丛书编委会
作者简介
前言
主要符号
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 研究历史与现状
1.2.1 单雷达单目标认知跟踪
1.2.2 单雷达多目标认知跟踪
1.2.3 多雷达单目标认知跟踪
1.2.4 多雷达多目标认知跟踪
第2章 单雷达单目标认知跟踪算法
2.1 引言
2.2 系统建模
2.2.1 运动模型
2.2.2 观测模型
2.3 经典PDA算法
2.4 JDTP-PDA算法
2.4.1 经典PDA算法的检测过程
2.4.2 JDTP-PDA算法的检测过程
2.4.3 平均检测概率的计算
2.4.4 平均虚警概率的计算
2.5 实验结果分析
2.6 小结
第3章 单雷达多目标认知跟踪算法
3.1 引言
3.2 系统建模
3.2.1 信号模型
3.2.2 目标运动模型
3.2.3 理想检测条件下的目标观测模型
3.2.4 非理想检测条件下的目标检测模型
3.2.5 非理想检测条件下的目标观测模型
3.3 基于集中式MIMO雷达的功率与波束联合分配算法
3.3.1 理想检测条件下单目标跟踪的BCRLB
3.3.2 资源分配的目标函数
3.3.3 资源分配的求解算法
3.3.4 状态估计算法
3.3.5 实验结果分析
3.4 杂波环境下基于集中式MIMO雷达的功率分配算法
3.4.1 非理想检测条件下单目标跟踪的BCRLB
3.4.2 资源分配的目标函数
3.4.3 资源分配的求解算法
3.4.4 状态估计算法
3.4.5 实验结果分析
3.5 小结
第4章 多雷达单目标认知跟踪算法
4.1 引言
4.2 基于单频连续波雷达网络的功率分配算法
4.2.1 系统建模
4.2.2 BCRLB的推导
4.2.3 功率分配优化算法
4.2.4 实验结果分析
4.2.5 小结
4.3 基于集中式MRS的功率带宽联合分配算法
4.3.1 系统建模
4.3.2 功率带宽联合分配算法
4.3.3 实验结果分析
4.3.4 小结
4.4 一种针对异步MRS的功率分配算法
4.4.1 系统建模
4.4.2 异步采样系统的最优顺序融合
4.4.3 BCRLB的推导
4.4.4 功率分配优化算法
4.4.5 实验结果分析
4.4.6 小结
4.5 基于非线性机会约束规划的稳健功率分配算法
4.5.1 系统建模
4.5.2 基于NCCP的功率分配算法
4.5.3 实验结果分析
4.5.4 小结
4.6 基于分布式2D雷达网络的目标三维跟踪算法
4.6.1 目标运动模型
4.6.2 单雷达2D跟踪模型
4.6.3 融合中心的目标三维跟踪
4.6.4 三维滤波器的初始状态选取
4.6.5 实验结果分析
4.6.6 小结
4.7 一种针对目标三维跟踪的MRS功率分配算法
4.7.1 系统建模
4.7.2 BCRLB的推导
4.7.3 功率分配优化算法
4.7.4 实验结果分析
4.7.5 小结
第5章 多雷达多目标认知跟踪算法
5.1 引言
5.2 系统建模
5.2.1 目标运动模型
5.2.2 观测模型
5.3 JCAPA算法
5.3.1 单目标BIM推导
5.3.2 代价函数的建立
5.3.3 JCAPA算法的求解过程
5.4 实验结果分析
5.5 小结
附录A 引理1证明
附录B 引理2证明
附录C 推导
附录D 推导FIMJγ(γk)
附录E 缩略语
参考文献
面向目标跟踪的雷达资源管理方法是2023年由电子工业出版社出版,作者严俊坤 等。
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