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  • [正版] 面向目标跟踪的雷达资源管理方法 严俊坤 目标检测跟踪性能提升 多雷达单目标认知跟踪算法
  • 本书内容在一定程度上反映未来雷达的发展方
    • 作者: 严俊坤等著 | 无编
    • 出版社: 电子工业出版社
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    • 作者: 严俊坤等著| 无编
    • 出版社:电子工业出版社
    • 页数:204页
    • ISBN:9789245729201
    • 版权提供:电子工业出版社

            铺公告

      为保障消费者合理购买需求及公平交易机会,避免因非生活消费目的的购买货囤积商品,抬价转售等违法行为发生,店铺有权对异常订单不发货且不进行赔付。异常订单:包括但不限于相同用户ID批量下单,同一用户(指不同用户ID,存在相同/临近/虚构收货地址,或相同联系号码,收件人,同账户付款人等情形的)批量下单(一次性大于5本),以及其他非消费目的的交易订单。

    温馨提示:请务必当着快递员面开箱验货,如发现破损,请立即拍照拒收,如验货有问题请及时联系在线客服处理,(如开箱验货时发现破损,所产生运费由我司承担,一经签收即为货物完好,如果您未开箱验货,一切损失就需要由买家承担,所以请买家一定要仔细验货)。

      关于退货运费:对于下单后且物流已发货货品在途的状态下,原则上均不接受退货申请,如顾客原因退货需要承担来回运费,如因产品质量问题(非破损问题)可在签收后,联系在线客服。

     

     


    内容介绍

    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。
    目录

    *1章 绪论 1
    1.1 引言 1
    1.2 研究历史与现状 4
    1.2.1 单雷达单目标认知跟踪 4
    1.2.2 单雷达多目标认知跟踪 5
    1.2.3 多雷达单目标认知跟踪 6
    1.2.4 多雷达多目标认知跟踪 8
    *2章 单雷达单目标认知跟踪算法 10
    2.1 引言 10
    2.2 系统建模 12
    2.2.1 运动模型 12
    2.2.2 观测模型 13
    2.3 经典PDA算法 13
    2.4 JDTP-PDA算法 15
    2.4.1 经典PDA算法的检测过程 15
    2.4.2 JDTP-PDA算法的检测过程 16
    2.4.3 平均检测概率的计算 17
    2.4.4 平均虚警概率的计算 18
    2.5 实验结果分析 19
    2.6 小结 24
    第3章 单雷达多目标认知跟踪算法 25
    3.1 引言 25
    3.2 系统建模 29
    3.2.1 信号模型 29
    3.2.2 目标运动模型 29
    3.2.3 理想检测条件下的目标观测模型 30
    3.2.4 非理想检测条件下的目标检测模型 32
    3.2.5 非理想检测条件下的目标观测模型 33
    3.3 基于集中式MIMO雷达的功率与波束联合分配算法 35
    3.3.1 理想检测条件下单目标跟踪的BCRLB 35
    3.3.2 资源分配的目标函数 37
    3.3.3 资源分配的求解算法 38
    3.3.4 状态估计算法 41
    3.3.5 实验结果分析 41
    3.4 杂波环境下基于集中式MIMO雷达的功率分配算法 49
    3.4.1 非理想检测条件下单目标跟踪的BCRLB 50
    3.4.2 资源分配的目标函数 52
    3.4.3 资源分配的求解算法 53
    3.4.4 状态估计算法 54
    3.4.5 实验结果分析 55
    3.5 小结 66
    第4章 多雷达单目标认知跟踪算法 67
    4.1 引言 67
    4.2 基于单频连续波雷达网络的功率分配算法 71
    4.2.1 系统建模 71
    4.2.2 BCRLB的推导 75
    4.2.3 功率分配优化算法 77
    4.2.4 实验结果分析 79
    4.2.5 小结 84
    4.3 基于集中式MRS的功率带宽联合分配算法 85
    4.3.1 系统建模 85
    4.3.2 功率带宽联合分配算法 88
    4.3.3 实验结果分析 92
    4.3.4 小结 99
    4.4 一种针对异步MRS的功率分配算法 100
    4.4.1 系统建模 100
    4.4.2 异步采样系统的*优顺序融合 103
    4.4.3 BCRLB的推导 104
    4.4.4 功率分配优化算法 105
    4.4.5 实验结果分析 106
    4.4.6 小结 114
    4.5 基于非线性机会约束规划的稳健功率分配算法 114
    4.5.1 系统建模 115
    4.5.2 基于NCCP的功率分配算法 117
    4.5.3 实验结果分析 121
    4.5.4 小结 126
    4.6 基于分布式2D雷达网络的目标三维跟踪算法 127
    4.6.1 目标运动模型 127
    4.6.2 单雷达2D跟踪模型 128
    4.6.3 融合中心的目标三维跟踪 131
    4.6.4 三维滤波器的初始状态选取 133
    4.6.5 实验结果分析 134
    4.6.6 小结 139
    4.7 一种针对目标三维跟踪的MRS功率分配算法 140
    4.7.1 系统建模 140
    4.7.2 BCRLB的推导 144
    4.7.3 功率分配优化算法 144
    4.7.4 实验结果分析 145
    4.7.5 小结 150
    第5章 多雷达多目标认知跟踪算法 152
    5.1 引言 152
    5.2 系统建模 154
    5.2.1 目标运动模型 154
    5.2.2 观测模型 154
    5.3 JCAPA算法 156
    5.3.1 单目标BIM推导 157
    5.3.2 代价函数的建立 157
    5.3.3 JCAPA算法的求解过程 158
    5.4 实验结果分析 159
    5.5 小结 167
    附录A 引理1证明 169
    附录B 引理2证明 172
    附录C 推导 173
    附录D 推导FIM 175
    附录E 缩略语 178
    参考文献 180
    作者介绍

    【严俊坤】西安电子科技大学电子工程学院副教授/博导,陕西省自动化学会控制专委会委员。现任雷达认知探测成像识别"国家111计划”创新引智基地副主任,《Sensors》"智能传感器专刊”编委,《Mathematical Problems in Engineering》"复杂场景下协同定位专刊”编委,认知信号处理联合实验室执行主任。以*1作者在国际相关领域顶*期刊上发表SCI论文16篇,相关成果申请国家发明专利10项。主持国家自然科学基金面上/青年项目,173项目子课题。2019年入选第五届中国科协青年人才托举计划,2017年入选陕西省高校科协青年托举计划。
    媒体评论

    本书内容在一定程度上反映未来雷达的发展方向,对相关领域的研究人员有一定的借鉴作用。
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