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无人水下航行器舷侧阵多目标探测技术

100 九品

仅1件

上海嘉定
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作者侯云山 著

出版社电子工业出版社

出版时间2014-06

版次01

装帧平装

货号蓝1一1

上书时间2024-04-09

   商品详情   

品相描述:九品
图书标准信息
  • 作者 侯云山 著
  • 出版社 电子工业出版社
  • 出版时间 2014-06
  • 版次 01
  • ISBN 9787121233531
  • 定价 39.00元
  • 装帧 平装
  • 开本 16开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 228页
  • 字数 200千字
  • 正文语种 简体中文
【内容简介】
本书介绍了基于无人水下航行器舷侧阵的多目标探测技术,主要分为基于合成孔径技术的多目标探测技术和基于多输入多输出阵列处理技术的多目标探测技术两大部分。全书共9章,内容包括合成孔径技术概况、水下运动阵列信号处理基础、运动舷侧阵多目标检测方法、运动舷侧阵阵列扩展方位估计方法、运动舷侧阵波束域方位估计方法、运动舷侧阵极大似然频率-方位联合估计快速算法、舷侧MIMO阵列信号处理基础、舷侧MIMO阵列目标方位估计、舷侧MIMO阵列子空间方位估计方法、多UUV分布式MIMO多子载波信号目标估计。书中主要阐述的是该领域的新方法、新技术,并给出了详尽的仿真实验分析,有助于读者对这些新技术的学习和理解。
【作者简介】
侯云山,男,1973年9月生,河南上蔡人。1995年大学毕业于郑州大学数学系,2004年硕士毕业于新加坡国立大学计算科学系,2011年6月获得西北工业大学“信息与通信工程”专业博士学位。先后任教于信阳师范学院、湛江师范学院和河南科技大学,长期在高校从事阵列信号处理学科教学与研究工作,研究内容主要是基于阵列的目标参数估计,包括波束设计,方位估计,目标识别和跟踪等,在这些研究领域积累了丰富的资料和研究经验。为国家自然科学基金项目“水下MIMO阵列多目标感知技术研究”和“分布式空时编码协作分集水下无人航行器网络技术研究”的主要参与人。在《Eurasip Journal on Advances in Signal Processing》、《电子与信息学报》、《系统工程与电子技术》等重要学术期刊上以第一作者发表录用学术论文十余篇,其中SCI、EI收录10余篇。
【目录】
目  录
第1章
绪论                            1

1.1 概述3
1.2 水下运动阵列信号处理基础5
1.2.1 系统结构5
1.2.2 基阵设计6
1.2.3 舷侧阵信号处理特性7
1.2.4 窄带信号8
1.2.5 静止阵列接收数据模型8
1.2.6 运动阵列接收数据模型10
1.2.7 采样数据空间的划分11
1.3 水下运动阵列合成孔径技术发展概况13
1.3.1 合成孔径阵列的基本概念13
1.3.2 运动合成阵列频率和方位估计的克拉美罗下界15
1.3.3 合成孔径处理典型方法16
1.3.4 合成孔径的其他算法和最新进展20
1.4 本书的主要内容23

第2章
运动舷侧阵多目标检测方法              29

2.1 典型的多目标检测方法32
2.1.1 AIC方法和MDL方法32
2.1.2 EIT方法36
2.1.3 Eigenvector based Peak-to-Average Ratio方法39
2.2 基于运动舷侧阵的合成孔径联合检测-估计方法(SATDE)41
2.2.1 SATDE的原理41
2.2.2 SATDE方法的步骤42
2.3 性能分析46
2.4 本章小结50

第3章
运动舷侧阵阵列扩展方位估计方法           53

3.1 扩展拖曳阵测量(ETAM)方法55
3.1.1 ETAM方法的原理及步骤55
3.1.2 最优重叠阵元数的确定59
3.2 运动舷侧阵阵列扩展方位估计(LPMAE)方法60
3.2.1 线性预测的基本原理61
3.2.2 空域线性预测算法62
3.2.3 LPMAE方法67
3.3 性能分析69
3.4 ETAM扩展虚拟阵数据的波束形成方法选择75
3.5 本章小结78

第4章
运动舷侧阵波束域方位估计方法          81

4.1 自适应波束形成技术概述83
4.1.1 CBF和MVDR波束形成器84
4.1.2 自适应波束形成算法88
4.2 强干扰环境下的波束域方位估计方法92
4.2.1 稳健Capon波束形成器(RCB)93
4.2.2 波束域合成孔径处理方位估计方法(BSAP)97
4.3 性能分析100
4.4 本章小结104

第5章
运动舷侧阵极大似然频率-方位联合估计快速算法                     107

5.1 合成孔径极大似然频率-方位联合估计方法109
5.2 基于完备抽样的合成孔径极大似然频率-方位联合估计快速算法112
5.2.1 马尔可夫链蒙特卡罗方法113
5.2.2 PS-ML115
5.2.3 性能分析119
5.3 基于蚁群算法的合成孔径极大似然频率-方位联合估计快速算法122
5.3.1 蚁群算法概述122
5.3.2 ACO-ML125
5.3.3 性能分析129
5.4 本章小结132

第6章
舷侧MIMO阵列信号处理基础                     137

6.1 概述139
6.2 MIMO阵列结构和信号模型140
6.2.1 MIMO阵列发射信号141
6.2.2 MIMO阵列接收信号142
6.2.3 匹配滤波和波束形成144
6.3 UUV舷侧MIMO阵列目标探测系统147
6.4 多UUV分布式MIMO探测目标回波模型150
6.5 本章小结154

第7章
舷侧MIMO阵列目标方位估计                     159

7.1 概述161
7.2 UUV舷侧MIMO阵列模型与虚拟孔径扩展162
7.2.1 UUV舷侧MIMO阵列信号模型163
7.2.2 UUV舷侧MIMO阵列虚拟孔径扩展164
7.3 MIMO阵列方位估计170
7.3.1 MIMO阵列旋转不变子空间方位估计(MIMO-ESPRIT)
方法170
7.3.2 MIMO阵列Capon方位估计(MIMO-Capon)方法176
7.3.3 水池试验验证177
7.4 本章小结180

第8章
舷侧MIMO阵列子空间方位估计方法                     183

8.1 阵列信号模型185
8.2 基于多输入多输出阵列的子空间方位估计方法(MIMO-SBEM)186
8.2.1 子空间缩放MUSIC(SSMUSIC)方法186
8.2.2 MIMO-SBEM方法188
8.3 性能分析190
8.4 本章小结193

第9章
多UUV分布式MIMO多子载波信号目标估计                     195

9.1  概述197
9.2 高斯包络多子载波信号198
9.3 目标位置和速度估计及其克拉美罗下界200
9.3.1 目标位置和速度的最大似然估计方法200
9.3.2 目标位置和速度估计的联合克拉美罗下界201
9.3.3 多子载波信号模糊度函数204
9.4 仿真性能分析206
9.5 本章小结213
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