定价: | ¥ 32 | ||
作者: | (美) 格西 著,吴顺君,戴奉周,刘宏伟 译 | ||
出版: | 国防工业出版社 | ||
书号: | 9787118084719 | ||
语言: | 简体中文 | ||
日期: | 2013-01-01 | ||
版次: | 1 | 页数: | 164 |
开本: | 16开 | 查看: | 0次 |
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《认知雷达:知识辅助的全自适应方法》是首部认知雷达专著——Cognitive Radar:TheKnowledge-Aided Fully AdaptiveApproach的中译本,主要内容包括认知雷达的基本理论、雷达特点和性能优化、系统构成及实时高性能嵌入式计算结构等。
《认知雷达:知识辅助的全自适应方法》主要读者对象为雷达、导航、通信、声纳和电子对抗等领域的科技人员,部队的电子信息科技干部和管理人员,电子信息学科的高年级本科生和研究生。
《认知雷达:知识辅助的全自适应方法》主要读者对象为雷达、导航、通信、声纳和电子对抗等领域的科技人员,部队的电子信息科技干部和管理人员,电子信息学科的高年级本科生和研究生。
第1章 绪论
1.1 什么是“认知”雷达?
1.2 认知雷达结构的功能单元和特性
1.2.1 自适应发射能力
1.2.2 知识辅助处理
1.3 本书的编排
参考文献
第2章 最优多输入多输出(MIMO)雷达
2.1 引言
2.2 发射和接收功能的联合优化情况Ⅰ:最大化SINR
例2.1 多径干扰
2.3 发射和接收功能的联合优化情况Ⅱ:最大化信杂比
例2.2 副瓣目标抑制:发射副瓣置零
例2.3 使SCR最大化的最优脉冲赋形
例2.4 机载MTI雷达中杂波抑制的最优空-时MIMO处理
2.4 最优MIMO目标识别
例2.5 两目标识别举例
例2.6 多目标识别举例
2.5 带约束的最优MIMO雷达
例2.7 发射提前置零
例2.8 松弛投影举例
例2.9 实现恒模的非线性调频(NLFM)
例2.10 匹配子空间举例
附录 无限时间区间(稳态)情况
参考文献
第3章 自适应多输入多输出(MIMO)雷达
3.1 引言
3.2 与发射信号无关的信道估计
例3.1 加性多径干扰自适应抑制
3.3 动态:MIMO校准
例3.2 MIMO目标相参
3.4 与发射信号有关的信道估计
例3.3 发射端STAP(STAP-Tx)举例
例3.4 用于GMTI雷达的DDMA MIMO STAP杂波抑制举例
3.5 DDMA MIMO STAP方法的理论性能边界
参考文献
第4章 知识辅助自适应雷达介绍
4.1 知识辅助雷达的需求
4.2 知识辅助雷达导论:回到“贝叶斯学派”
4.2.1 非直接知识辅助雷达:训练数据和滤波器的智能选择
例4.1 选择智能滤波器:使自适应自由度(ADoFs)与可获得的训练数据相匹配
4.2.2 直接知识辅助雷达:贝叶斯滤波和数据预白化
例4.2将以前的观测当作先验知识的来源
4.3 实时知识辅助雷达:DARPA的KASSPER项目
4.3.1 解决方案:先行调度
例4.3 KASSPER HPEC结构中数据吞吐量的平衡
4.3.2 DARPA/AFRL KASSPER计划提出的知识辅助处理结构
4.4 小结
参考文献
第5章 总结
5.1 认知雷达:全自适应的知识辅助方法
例5.1 一种认知雷达结构
5.2 未来的研究和发展方向
参考文献
术语表
1.1 什么是“认知”雷达?
1.2 认知雷达结构的功能单元和特性
1.2.1 自适应发射能力
1.2.2 知识辅助处理
1.3 本书的编排
参考文献
第2章 最优多输入多输出(MIMO)雷达
2.1 引言
2.2 发射和接收功能的联合优化情况Ⅰ:最大化SINR
例2.1 多径干扰
2.3 发射和接收功能的联合优化情况Ⅱ:最大化信杂比
例2.2 副瓣目标抑制:发射副瓣置零
例2.3 使SCR最大化的最优脉冲赋形
例2.4 机载MTI雷达中杂波抑制的最优空-时MIMO处理
2.4 最优MIMO目标识别
例2.5 两目标识别举例
例2.6 多目标识别举例
2.5 带约束的最优MIMO雷达
例2.7 发射提前置零
例2.8 松弛投影举例
例2.9 实现恒模的非线性调频(NLFM)
例2.10 匹配子空间举例
附录 无限时间区间(稳态)情况
参考文献
第3章 自适应多输入多输出(MIMO)雷达
3.1 引言
3.2 与发射信号无关的信道估计
例3.1 加性多径干扰自适应抑制
3.3 动态:MIMO校准
例3.2 MIMO目标相参
3.4 与发射信号有关的信道估计
例3.3 发射端STAP(STAP-Tx)举例
例3.4 用于GMTI雷达的DDMA MIMO STAP杂波抑制举例
3.5 DDMA MIMO STAP方法的理论性能边界
参考文献
第4章 知识辅助自适应雷达介绍
4.1 知识辅助雷达的需求
4.2 知识辅助雷达导论:回到“贝叶斯学派”
4.2.1 非直接知识辅助雷达:训练数据和滤波器的智能选择
例4.1 选择智能滤波器:使自适应自由度(ADoFs)与可获得的训练数据相匹配
4.2.2 直接知识辅助雷达:贝叶斯滤波和数据预白化
例4.2将以前的观测当作先验知识的来源
4.3 实时知识辅助雷达:DARPA的KASSPER项目
4.3.1 解决方案:先行调度
例4.3 KASSPER HPEC结构中数据吞吐量的平衡
4.3.2 DARPA/AFRL KASSPER计划提出的知识辅助处理结构
4.4 小结
参考文献
第5章 总结
5.1 认知雷达:全自适应的知识辅助方法
例5.1 一种认知雷达结构
5.2 未来的研究和发展方向
参考文献
术语表