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全新新体制雷达的优化及目标定位方法陈鹏 等9787030705228
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章 绪论1.1 引言1.2 部分新体制雷达简介1.2.1 认知雷达1.2.2 MIMO雷达1.. 压缩感知雷达1.3 国内外研究现状1.4 本书内容安排第2章 认知雷达系统的波形优化与参数估计2.1 引言2.2 认知雷达系统模型. 雷达发波形优化2.4 两步法2.4.1 不存在杂波干扰时的发波形优化2.4.2 存在杂波干扰时的发波形优化2.4.3 复杂度分析2.4.4 目标散系数估计的Cramér-Rao界2.5 结果2.6 本章小结第3章 多目标条件下的波形优化与参数估计3.1 引言3.2 存在多个扩展型目标的CR雷达系统建模3.3 多个远距离间隔目标的TSC估计3.3.1 基于KF的多个远距离间隔目标TSC估计算法3.3.2 针对多个远距离间隔扩展型目标的波形优化3.4 多个近距离间隔目标的TSC估计3.4.1 基于KF的多个近距离间隔目标TSC估计算法3.4.2 针对多个近距离间隔扩展型目标的波形优化3.5 实验3.5.1 针对多个远距离间隔扩展型目标的波形优化3.5.2 针对多个近距离间隔扩展型目标的波形优化3.6 讨论3.7 本章小结第4章 基于压缩感知的参数估计与波形优化4.1 引言4.2 多个扩展型目标的雷达系统建模4.2.1 接收信号模型4.2.2 基于压缩感知的稀疏系统建模4.3 波形优化算法4.3.1 化互相干系数4.3.2 两步波形优化法4.4 结果4.4.1 化互相干系数的波形优化算法4.4.2 不同SNR下的稀疏重构能4.4.3 不同目标个数条件下的稀疏重构能4.4.4 不同测量次数条件下的稀疏重构能4.5 讨论4.6 本章小结第5章 运动目标检测与波形优化5.1 引言5.2 基于多个运动平台的集中式MIMO雷达系统5.3 运动目标检测5.4 回波信号估计5.4.1 目标不存在时的信号估计5.4.2 目标存在时的信号估计5.5 发波形优化5.5.1 问题描述5.5.2 波形优化问题求解5.6 结果5.6.1 波形优化对检测能的影响分析5.6.2 目标和杂波参数估计对检测能的影响5.6.3 与算法对比5.6.4 与分布式MIMO雷达对比5.6.5 与集中式MIMO雷达对比5.6.6 不同参数对检测能的影响5.7 本章小结第6章 基于压缩感知的多目标定位与多天线位置优化6.1 引言6.2 分布式MIMO雷达系统模型6.3 基于压缩感知的多目标定位方法6.4 分布式MIMO雷达的天线位置优化6.5 统计能分析6.5.1 互相干系数概率分布6.5.2 互相干系数的渐近分析6.6 结果6.6.1 算法6.1能分析6.6.2 多目标定位能分析6.7 本章小结第7章 考虑未知互耦与网格偏离时基于稀疏贝叶斯的MIMO雷达DOA估计方法7.1 MIMO雷达DOA估计模型7.2 考虑未知阵元互耦的DOA估计方法7.2.1 存在网格偏离的稀疏模型7.2.2 基于稀疏贝叶斯学习的DOA估计方法7.3 结果7.4 本章小结第8章 考虑未知互耦与网格偏离时均匀线阵的DOA估计方法8.1 均匀线阵测向系统8.2 存在未知天线互耦时的DOA估计方法8.2.1 稀疏DOA估计模型8.2.2 基于稀疏重构的DOA估计方法8.. SODMC算法的收敛分析8.2.4 SODMC算法的计算复杂度分析8.3 验8.4 本章小结参考文献附录A 时延与多普勒频移表达式附录B 部分公式详细推导过程
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