MIMO雷达信号处理 [MIMO Radar Signal Processing] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 斯托伊卡（Peter Stoica），[美] 李建 著，黄高明，左炜，刘涛 等 译

图书标签:

• MIMO雷达
• 信号处理
• 雷达系统
• 无线通信
• 阵列信号处理
• 雷达信号
• 雷达探测
• 自适应信号处理
• 优化算法
• 目标检测

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118090611

版次：1

商品编码：11388017

包装：精装

丛书名： 国防科技著作精品译丛

外文名称：MIMO Radar Signal Processing

开本：16开

出版时间：2013-09-01

用纸：胶版纸

页数：417

字数：440000

正文语种：中文

内容简介

　　《MIMO雷达信号处理》是全球一本系统、清晰展现MIMO雷达领域的专业书籍。
　　多输入一多输出（MIMO）雷达因具有提升雷达的目标分辨率和检测能力的固有特性，受到了来自于学术界、工业部门、实验室以及基金管理者的广泛关注。这本著作正是应这一广泛需求而生。
　　《MIMO雷达信号处理》由多位MIMO雷达领域的专家编写，介绍了近年来MIMO雷达领域的新概念、理论及应用课题，并深入探讨了与MIMO通信相交叉应用的崭新方向。本书主要包括：
　　自适应MIMO雷达；
　　MIMO雷达的波形分析及优化：
　　MIMO雷达的目标检测、参数估计、跟踪、关联及识别：
　　MIMO雷达的原型和测量：
　　时一空编码用于MIMO雷达；
　　统计MIMO雷达：
　　MIMO雷达的波形设计。
　　《MIMO雷达信号处理》力求简洁明了，由浅入深，在雷达学术界和工业界相关领域，可作为研究生教材和相关研究人员的参考书目。

内页插图

目录

第1章 MIMO雷达——分集性意味着优越性
1.1 概述
1.2 问题的公式化描述
1.3 参数的辨识
1.3.1 预备分析
1.3.2 充要条件
1.3.3 数值实例
1.4 非参数自适应技术在参数估计中的应用
1.4.1 不考虑阵列校准误差
1.4.2 阵列校准误差
1.4.3 数值实例
1.5 参数估计的参数方法
1.5.1 ML和BIC
1.5.2 数值实例
1.6 发射波形设计
1.6.1 波形匹配设计
1.6.2 旁辦最小化波形设计
1.6.3 相控阵波形设计
1.6.4 数值实例
1.6.5 乳癌的超声高热治疗应用
1.7 小结
附录1A 一般似然比检验
附录1B 引理及证明
参考文献

第2章 MIMO雷达：概念，性能增强及应用
2.1 概述
2.1.1 雷达简史
2.1.2 MIMO雷达的定义和特点
2.1.3 MIMO雷达的用途
2.1.4 MIMO雷达研究现状
2.1.5 本章框架
2.2 符号
2.3 MIMO雷达虚拟孔径
2.3.1 MIMO信道
2.3.2 MIMO虚拟阵列：分辨率和旁瓣
2.4 无杂波环境中的MIMO雷达
2.4.1 克拉美一罗估计界限的限制
2.4.2 信号模式
2.4.3 Fisher信息矩阵
2.4.4 波形相关优化
2.4.5 实例
2.5 MIMO雷达探测最优化
2.5.1 探测
2.5.2 高信噪比
2.5.3 弱信号
2.5.4 无搜索条件下的最优波束形成
2.5.5 非衰落目标
2.5.6 MIMO雷达的额外优点
2.6 MIMO雷达杂波下动目标指示：地面动目标指示雷达
2.6.1 信号模式
2.6.2 定位与合适的信噪比
2.6.3 内积和波束宽度
2.6.4 信噪比损失
2.6.5 信噪比损失和波形优化
2.6.6 区域搜索率
2.6.7 一些实例
2.7 总结
附录2A 定位原则
附录2B R（Ⅳ）的界
附录2C 一个不等式范数算子
附录2D 可以忽略的项
附录2E 特征值的界
附录2F 内积
附录2G 不变的内积
附录2H 克罗内克和向量积
2H.1 分类排序
2H.2 张量积和克罗内克积
2H.3 性质
参考文献

第3章 广义MIMO雷达模糊函数
3.1 概述
3.2 背景
3.3 MIMO信号模型
3.4 MIMO参数信道模型
3.4.1 信号发射模型
3.4.2 信道和目标模型
3.4.3 接收信号参数模型
3.5 MIMO模糊函数
3.5.1 MIMO模糊函数
3.5.2 模型简化下的互相关函数
3.5.3 自相关函数和发射波形
3.6 结论和实例
3.6.1 正交信号
3.6.2 相干信号
3.7 总结
参考文献

第4章 MIMO雷达目标定位精度和技术
4.1 概述
4.2 问题的提出
4.3 特性
4.3.1 虚拟孔径扩展
4.3.2 空间范围与辐射可能性
4.3.3 波束形式改进
4.4 目标定位
4.4.1 最大似然估计
4.4.2 发射分集平滑
4.5 目标定位的性能下界
4.5.1 克拉美罗界
4.5.2 Barankin界
4.6 仿真结果
4.7 讨论和总结
附录4A 对数似然推理
4A.1 一般模型
4A.2 无干扰，单目标一多普勒
附录4B 发射接收模型的推导
附录4C Fisher信息矩阵推导
参考文献

第5章 MIMO雷达的自适应信号处理
5.1 概述
5.2 问题的数学模型
5.2.1 信号的数值范围简化模型
5.2.2 多脉冲和多普勒效应
5.2.3 完整模型
5.2.4 统计模型
5.3 估计
5.3.1 波束形成解决方案
5.3.2 最小二乘法
5.3.3 波形设计估计
5.4 检测
5.4.1 最优检测器
5.4.2 信干噪比
5.4.3 最优波形设计
5.4.4 次优波形设计
5.4.5 设计约束
5.4.6 目标和杂波模型
5.4.7 数值范例
5.5 MIMO雷达和相控阵
5.5.1 接收后发射波束扫描
5.5.2 发射波束的适应性
5.5.3 发送一接收复合波形
附录5A SINR的理论计算
参考文献

第6章 MIMO雷达时空自适应处理和信号设计
6.1 概述
6.1.1 记号
6.2 虚拟阵列的概念
6.3 MIMO雷达时空自适应处理
6.3.1 信号模型
6.3.2 完全自适应的MIMO雷达STAP方法
6.3.3 与SIMO系统比较
6.3.4 STAP的虚拟矩阵
6.4 MIMO雷达的杂波子空间
6.4.1 MIMO雷达中的杂波秩：Brennan规则在MIMO中的扩展
6.4.2 杂波子空间的PSWF独立数据估计
6.5 新的MIMO雷达中断方法
6.5.1 新算法的提出
6.5.2 新方法的复杂度
6.5.3 协方差矩阵的估计
6.5.4 迫零法
6.5.5 与其他方法的比较
6.6 数值举例
6.7 时空自适应雷达系统的信号设计
6.7.1 MIMO雷达模糊函数
6.7.2 MIMO模糊函数的一些性质
6.7.3 MIMO周期脉冲雷达信号的模糊函数
6.7.4 多频线性调频信号
6.7.5 跳频信号
6.8 结论
参考文献

第7章 慢时间MIMO空时自适应处理
7.1 概述
7.1.1 MIMO雷达和空间分集
7.1.2 MIMO和目标衰落
7.1.3 MIMO和处理增益
7.2 SIMO雷达建模与处理
7.2.1 广义雷达发射波形
7.2.2 SIMO目标模型
7.2.3 SIMO协方差模型
7.2.4 SIMO雷达处理
7.3 慢时间MIMO雷达建模
7.3.1 慢时间：MIMO目标建模
7.3.2 慢时间MIMO协方差模型
7.4 慢时间MIMO雷达信号处理
7.4.1 慢时间：MIMO方向图和电压驻波比
7.4.2 子阵列慢时间MIMO
7.4.3 SIMO与慢时间MIMO设计的比较
7.4.4 MIMO雷达发射-接收方向谱估计
7.5 超视距传播和雷达杂波模型
7.6 仿真实验实例
7.6.1 接收／发射波束成形
7.6.2 SINR性能
7.6.3 发射-接收谱
7.7 结论
参考文献

第8章 MIMO：分布式雷达系统
8.1 概述
8.2 系统
8.2.1 信号模型
8.2.2 空间MIMO系统
8.2.3 网络雷达系统
8.2.4 非集中式雷达网
8.3 性能
8.3.1 虚警概率
8.3.2 检测概率
8.3.3 抗干扰性
8.3.4 检测范围
8.4 小结
参考文献

第9章 分布式天线MIMO雷达系统的概念与应用
9.1 背景
9.2 MIMO雷达的概念
9.2.1 信号模型
9.2.2 空间去相关性
9.2.3 其他多天线雷达
9.3 非相干MIMO雷达应用
9.3.1 分集增益
9.3.2 动目标探测
9.4 相干MIMO雷达应用
9.4.1 模糊函数
9.4.2 CRLB
9.4.3 MLE目标定位
9.4.4 BLUE目标定位
9.4.5 GDOP
9.4.6 讨论
9.5 本章小结
参考文献

第10章 MIMO雷达中的时空编码
10.1 概述
10.2 系统模型
10.3 MIMO雷达的检测
10.3.1 满秩码矩阵
10.3.2 秩为1的码矩阵
10.4 空时编码设计
10.4.1 基于切尔诺夫界的码构造
10.4.2 基于SCR的码构造
10.4.3 基于互信息（MIB）的码构造
10.5 STC和检测性能的相互影响
10.6 数值结果
10.7 自适应应用
10.8 结论
参考文献

前言/序言

深入理解现代雷达核心技术：MIMO雷达信号处理的精要解析 在当今科技飞速发展的时代，雷达技术作为一项关键的探测与测量手段，其重要性日益凸显。从军事侦察、目标跟踪，到气象监测、自主驾驶，乃至工业无损检测，雷达的应用场景不断拓展，对雷达性能的要求也愈发严苛。而在这场技术革新浪潮中，多输入多输出（MIMO）雷达凭借其在提升探测精度、跟踪能力、抗干扰能力以及实现更精细化信息获取等方面的显著优势，正以前所未有的态势重塑着雷达技术的格局。 《MIMO雷达信号处理》一书，正是瞄准这一前沿领域，为广大科研工作者、工程技术人员以及对现代雷达技术充满好奇的学习者，提供了一部系统、深入且实用的技术指南。本书并非对MIMO雷达概念的泛泛而谈，而是聚焦于其核心——信号处理，对MIMO雷达的各种信号处理技术进行了详尽的剖析，旨在帮助读者建立起扎实的理论基础，并掌握实际应用中的关键方法。 为何MIMO雷达如此重要？ 传统的单输入单输出（SISO）雷达，即一个发射天线和一个接收天线，在很长一段时间内是雷达技术的主流。然而，随着信息时代的到来，SISO雷达在面对复杂电磁环境、密集目标以及对高分辨率、高精度日益增长的需求时，其性能瓶颈逐渐显现。MIMO雷达的出现，犹如为雷达技术注入了新的生命力。 MIMO雷达的核心思想是利用多个发射天线和多个接收天线协同工作。通过精心设计的波形和天线阵列布局，MIMO雷达能够显著提高系统的自由度，从而带来诸多优势： 虚拟孔径扩展（Virtual Aperture Expansion）： MIMO雷达通过在不同时间和空间位置发射和接收信号，能够有效地扩展其“虚拟”的天线孔径。这意味着，即使使用尺寸相对较小的天线单元，MIMO雷达也能实现媲美甚至超越大型单一天线阵列的角分辨率和探测距离。这对于一些对设备体积有严格限制的应用场景，如无人机、车载系统等，具有极其重要的意义。 波形分集与空间分集（Waveform Diversity and Spatial Diversity）： MIMO雷达可以通过发射正交的波形，使得每个发射天线能够以独特的方式“标记”其发射的信号。接收端通过对接收到的信号进行解耦，可以区分来自不同发射天线的信号，从而实现更精细的目标参数估计。同时，多个接收天线提供了空间分集，能够有效抵抗瑞利衰落和多径效应，提高信号的鲁棒性。 目标参数估计能力的提升（Enhanced Parameter Estimation）： MIMO雷达的多维度观测能力，使其在估计目标的距离、速度、角度（方位角和俯仰角）等参数时，能够获得更高的精度。尤其是在密集目标场景下，MIMO雷达能够更有效地分离和跟踪相互靠近的目标，解决传统雷达的“糊在一起”的问题。 抗干扰与反截获能力的增强（Improved Jamming Resistance and Anti-Interception）： MIMO雷达的分布式结构和智能波形设计，使其在面对电子对抗时，表现出更强的鲁棒性。通过对发射信号和接收信号的灵活控制，MIMO雷达可以有效地规避干扰源，并降低被敌方探测到的概率。 本书的系统性与深度 《MIMO雷达信号处理》正是围绕上述MIMO雷达的强大能力，系统地梳理了支撑这些能力背后的信号处理理论与方法。本书的构建逻辑清晰，从基础概念入手，逐步深入到高级的信号处理技术，力求为读者构建一个完整而全面的知识体系。 第一部分：MIMO雷达基础理论与模型 在正式展开信号处理技术之前，本书首先会奠定坚实的基础。这部分内容将详细介绍： MIMO雷达的基本架构与分类： 区分不同类型的MIMO雷达，例如，是在发射端和接收端都使用阵列的通用MIMO雷达（General MIMO Radar），还是只在发射端使用阵列的发射分集MIMO雷达（Transmit Diversity MIMO Radar），或者只在接收端使用阵列的接收分集MIMO雷达（Receive Diversity MIMO Radar）。理解不同架构的特点及其对信号处理的影响是后续深入学习的前提。 MIMO雷达的信道模型： 详细阐述MIMO雷达系统中的信号传播路径，包括路径损耗、多径效应、衰落等，并建立相应的数学模型。这些模型是进行信号处理算法设计和性能分析的基石。 MIMO雷达的波形设计： MIMO雷达的关键优势之一在于其波形设计。本书将探讨正交波形（如线性调频（LFM）、相位编码序列等）的设计原则，以及如何利用波形分集来提升系统的性能，特别是提高距离-多普勒耦合的解耦能力。 MIMO雷达的阵列几何与虚拟孔径： 深入分析不同阵列配置（如均匀线阵、圆阵、任意阵列等）对虚拟孔径形成的影响，以及阵列间距、天线单元数等参数如何优化系统性能。 第二部分：MIMO雷达核心信号处理技术 这是本书的核心内容，将详细讲解MIMO雷达的各项信号处理技术，这些技术是实现MIMO雷达各项优势的关键： 数据采集与预处理： 介绍MIMO雷达系统中原始数据的采集流程，包括采样、量化，以及必要的预处理步骤，如噪声抑制、直流偏置去除等。 波形解耦与联合探测： 针对通用MIMO雷达，本书将详细介绍如何通过接收端的设计，有效地将来自不同发射天线的信号区分开（波形解耦），以及如何利用这些解耦后的信息进行联合探测。这将涉及到复杂的信号融合与估计技术。 目标参数估计： 距离-多普勒估计： 讲解如何利用MIMO雷达的信号特性，实现高精度的距离和速度估计。这部分会涉及快速傅里叶变换（FFT）等经典算法在MIMO雷达数据上的应用，以及如何克服距离-多普勒耦合问题。 角度估计： 详细阐述MIMO雷达在角度估计方面的优势。本书将涵盖基于波束形成（Beamforming）的方法，包括数字波束形成（DBF）和模拟波束形成（ABF）在MIMO雷达中的实现；以及更先进的子空间分解方法，如MUSIC、ESPRIT等在MIMO雷达多维信号处理中的应用，用于实现高分辨率的角度估计。 联合参数估计： 深入探讨如何在一个统一的框架下，同时估计目标的距离、速度和角度等多个参数，以最大化信息获取。 目标检测与跟踪： 检测算法： 介绍适用于MIMO雷达数据的检测算法，如CFAR（恒虚警率）检测在MIMO雷达中的改进与应用。 跟踪算法： 讲解如何利用MIMO雷达提供的更丰富、更精确的目标信息，实现更鲁棒、更高精度的目标跟踪。这包括卡尔曼滤波（Kalman Filter）、扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）等在MIMO雷达多目标跟踪中的应用，以及新的跟踪范式，如粒子滤波（Particle Filter）等。 高分辨率成像（High-Resolution Imaging）： MIMO雷达因其巨大的虚拟孔径，在雷达成像领域具有显著潜力。本书将探讨如何利用MIMO雷达数据，通过各种成像算法（如后向投影（Back Projection）、压缩感知（Compressed Sensing）等），获得比传统雷达更高的空间分辨率，实现精细的场景重构。 第三部分：高级主题与应用 在掌握了核心信号处理技术后，本书还将引导读者触及MIMO雷达信号处理的更前沿领域： MIMO雷达的抗干扰与电子对抗： 深入研究MIMO雷达在复杂电磁环境下的生存能力。这包括干扰识别、干扰压制、自适应波束形成等技术。 MIMO雷达在特定应用中的信号处理： 结合实际应用需求，探讨MIMO雷达信号处理的特色。例如，在地面运动目标显示（GMTI）雷达中，如何利用MIMO雷达抑制地杂波；在低速小目标检测（LOD）雷达中，如何提高对微弱目标的探测能力；以及在车载雷达、无人机雷达中的信号处理优化。 MIMO雷达的性能分析与仿真： 讲解如何通过理论分析和计算机仿真，评估MIMO雷达信号处理算法的性能，如克拉美罗界（CRB）分析、蒙特卡洛仿真等。 本书的独特价值 《MIMO雷达信号处理》一书的价值体现在其“精要”与“详尽”的结合。它不仅仅罗列算法，更注重解释算法背后的物理原理和数学推导，帮助读者知其然，更知其所以然。本书的语言力求严谨准确，避免不必要的学术浮夸，而是以一种务实、工程化的视角来阐述技术。 对于初学者而言，本书提供了清晰的学习路径，从基础到进阶，循序渐进。对于有一定基础的读者，本书则提供了深入探讨和研究的素材，有助于突破技术瓶颈。对于希望将MIMO雷达技术应用于实际工程的工程师来说，本书的算法介绍和性能分析方法，将为他们的设计与开发提供宝贵的参考。 总而言之，《MIMO雷达信号处理》是一本集理论深度、技术广度与工程实用性于一体的著作，它将带领读者踏入MIMO雷达信号处理的精彩世界，理解并掌握这项改变雷达未来面貌的关键技术。通过本书的学习，您将能够更深刻地理解现代雷达的强大之处，并为相关领域的研究与开发贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

我对书中关于目标参数估计与跟踪的部分，可以说是非常感兴趣，也深感其价值。在MIMO雷达系统中，如何从接收到的复杂信号中精确地估计出目标的距离、速度、角度等关键参数，并对其进行连续的跟踪，是雷达系统信息处理的核心任务。书中系统地介绍了各种经典的参数估计算法，如最大似然估计（ML）、最小均方误差（MMSE）估计，以及基于高分辨率谱估计的方法，如MUSIC和ESPRIT。我尤其欣赏书中对这些算法在MIMO雷达特有架构下的改进和性能分析。例如，书中详细讨论了如何利用MIMO雷达的空域自由度来提高角度估计的精度，以及如何通过联合距离-多普勒-角度处理来区分和跟踪密集目标。此外，书中对卡尔曼滤波（KF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）等跟踪算法在MIMO雷达系统中的应用也进行了详实的阐述，并分析了不同跟踪算法在处理具有高动态性或存在杂波的目标时的优劣。对于那些希望深入理解MIMO雷达如何实现高精度参数估计和稳定目标跟踪的研究人员和开发人员，这本书提供了一个扎实且全面的理论基础和技术参考，能够帮助他们解决实际工程中遇到的各种挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑为MIMO雷达领域的研究者和工程师们送来了一份厚礼。我个人尤其欣赏书中对MIMO雷达波形设计的部分。从单发单收的传统雷达，到如今日益普及的多输入多输出（MIMO）系统，波形的设计扮演着至关重要的角色，它直接影响着雷达的探测性能，如距离分辨率、速度分辨率以及角度分辨能力。书中对于正交波形、伪随机波形以及近似正交波形等多种经典和前沿波形的设计原理、性能指标以及实际应用场景进行了深入的剖析。我特别关注了书中关于广义线性调频（GLFT）波形和相位编码波形在不同MIMO构型下的优化设计，这对于提升雷达在复杂电磁环境下的鲁棒性和抗干扰能力具有重要的指导意义。例如，书中通过大量的数学推导和仿真结果，清晰地展示了不同波形参数如何影响系统的 Cramér-Rao 下界（CRLB），为读者提供了理论指导和实践依据。此外，书中对联合波形设计和优化处理算法的探讨，也为进一步提升MIMO雷达的整体性能提供了新的思路。对于那些希望深入理解MIMO雷达波形设计精髓，并希望将其应用于实际系统开发的读者来说，这本书无疑是一个宝贵的资源。它不仅仅是理论的堆砌，更是对实际工程问题的深刻洞察和解决方案的提炼，读来受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书关于MIMO雷达的阵列设计和波束形成技术，给我的工作带来了极大的启发。MIMO雷达的性能很大程度上取决于其天线阵列的设计和信号的处理方式。书中不仅回顾了传统相控阵的设计原则，更着重探讨了MIMO雷达特有的虚拟孔径扩展、灵活的阵列构型（如均匀线性阵列、圆形阵列、任意形状阵列）以及这些构型对系统性能的影响。我特别关注了书中关于智能阵列设计的部分，例如自适应波束形成和多波束同时形成技术。这些技术能够让MIMO雷达根据实际的探测需求和环境情况，动态地调整波束的方向和宽度，从而实现对特定区域的增强探测，或者同时跟踪多个目标。书中对于不同波束形成算法的详细介绍，如经典的最优波束形成（OBF）和最小方差无畸变响应（MVDR）波束形成，以及它们在MIMO系统中的扩展应用，都非常有价值。此外，书中对于虚拟孔径扩展的分析，解释了MIMO雷达如何通过巧妙的发射和接收组合，获得远超物理孔径的等效孔径，这对于提升雷达的探测距离和角度分辨率至关重要。这本书对于需要设计和优化MIMO雷达天线阵列和波束形成策略的工程师，无疑是一本不可多得的参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书在数据融合与协同处理的章节中，为我打开了新的视野。MIMO雷达之所以能够取得如此显著的性能提升，很大程度上得益于其能够从多个发射和接收通道获取丰富的信息，并进行有效的融合。书中详细阐述了各种数据融合的理论框架和实现方法，从简单的幅度或相位融合，到复杂的基于概率密度函数（PDF）的贝叶斯融合，再到近年来备受关注的机器学习在数据融合中的应用。我尤其对书中关于分布式MIMO雷达和协作MIMO雷达在数据融合方面的研究印象深刻。分布式MIMO雷达，通过将传感器分散部署，可以极大地扩展覆盖范围并提高鲁棒性，但这也带来了更严峻的数据同步和融合挑战。书中深入探讨了如何克服这些挑战，例如通过基于时频分析的同步方法和迭代式的融合算法。而协作MIMO雷达，则是在分布式MIMO的基础上，进一步强调了传感器之间的信息共享和协同优化，这在提升探测精度和降低资源消耗方面具有巨大的潜力。书中对这些方法的详细介绍，配以清晰的图示和实例，使得复杂的概念变得易于理解。对于需要在多传感器环境下进行信息融合，以实现更优越探测性能的工程师来说，这本书提供了一个全面的技术指南，是解决实际问题的强大武器。

评分☆☆☆☆☆

我发现本书在高级信号处理和抗干扰技术方面的内容，对于我理解MIMO雷达在复杂环境下的生存能力非常有帮助。随着雷达系统在战场上的广泛应用，其面临的电子对抗和干扰也日益严峻。MIMO雷达凭借其多通道和灵活的信号设计能力，在抗干扰方面展现出天然的优势。书中详细探讨了多种MIMO雷达的抗干扰策略，包括干扰源抑制、空域抗干扰以及信号重构等。我印象深刻的是书中关于自适应干扰对消技术的部分，它能够利用MIMO雷达的多个接收通道，对接收到的干扰信号进行分析和建模，并通过调整波束形成权重或者信号处理参数，有效地抑制干扰。此外，书中还介绍了MIMO雷达在侦察和电子战（EW）场景下的应用，例如利用其高分辨率和灵活性来探测和识别敌方雷达信号，以及进行电子欺骗和干扰。书中对于不同类型干扰（如欺骗干扰、诱饵干扰、噪声干扰）的建模和MIMO雷达的应对方法进行了深入的分析。对于那些需要在复杂电磁环境下设计鲁棒MIMO雷达系统，并应对各种电子对抗威胁的研究人员和工程师来说，这本书提供了宝贵的理论指导和技术参考，能够帮助他们提升雷达系统的战场生存能力和作战效能。

评分☆☆☆☆☆

不错不错不错不错不错！

评分☆☆☆☆☆

还是很不错的书，目前还在学习中。价格有点贵，不过为了知识花钱总归是值得的。

评分☆☆☆☆☆

挺好的一本书

评分☆☆☆☆☆

MIMO将多径无线信道与发射、接收视为一个整体进行优化，从而实现高的通信容量和频谱利用率。这是一种近于最优的空域时域联合的分集和干扰对消处理。

评分☆☆☆☆☆

系统容量是表征通信系统的最重要标志之一，表示了通信系统最大传输率。对于发射天线数为N，接收天线数为M的多入多出（MIMO）系统，假定信道为独立的瑞利衰落信道，并设N、M很大，则信道容量C近似为：C=[min(M,N)]Blog2(ρ/2)

评分☆☆☆☆☆

挺好的一本书

评分☆☆☆☆☆

正版图书，偏理论些。推荐购买。

评分☆☆☆☆☆

其中B为信号带宽，ρ为接收端平均信噪比，min(M,N)为M，N的较小者。上式表明，功率和带宽固定时，多入多出系统的最大容量或容量上限随最小天线数的增加而线性增加。而在同样条件下，在接收端或发射端采用多天线或天线阵列的普通智能天线系统，其容量仅随天线数的对数增加而增加。相对而言，多入多出对于提高无线通信系统的容量具有极大的潜力。

评分☆☆☆☆☆

这书不是看的，是用于研究的。