面向目标跟踪的雷达资源管理方法
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作者严俊坤 刘宏伟 张鹏 等
出版社电子工业
ISBN9787121456336
出版时间2023-06
装帧其他
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定价98元
货号1202982712
上书时间2024-06-11
商品详情
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作者简介
【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，《MathematicalProblemsinEngineering》\"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。以第1作者在国际相关领域顶级期刊上发表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。
目录
第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
第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BCRLB35
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BCRLB50
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 异步采样系统的最优顺序融合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
内容摘要
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。
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