【XH】 MIMO雷達目標定位 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張小飛，張弓，李建峰 等 著

圖書標籤:

• MIMO雷達
• 目標定位
• 雷達信號處理
• 陣列信號處理
• 無綫通信
• 雷達係統
• 定位算法
• 空間譜估計
• 目標檢測
• 雷達技術

店鋪： 愛尚美潤圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118098648

商品編碼：29478769548

包裝：平裝

齣版時間：2014-12-01

基本信息

書名：MIMO雷達目標定位

定價：89.00元

作者：張小飛,張弓,李建峰 等

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2014-12-01

ISBN：9787118098648

字數：

頁碼：277

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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多輸入多輸齣（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）雷達是國際上近幾年發展起來的一種新體製雷達，它藉鑒瞭在通信領域取得巨大成功的MIMO技術，具有廣闊的應用前景。MIMO雷達可以提高雷達探測目標的可靠性和探測精度，具有抗乾擾、抗隱身能力，因此可以用於對海上或空中目標的預警、跟蹤和識彆。為瞭實現對敵目標有效監測與阻擊，需要雷達具有良好的方位分辨力，對敵目標方位快速、準確地加以辨彆定位，以實施打擊。開展MIMO雷達空間目標角定位研究，旨在攻剋其中的若乾關鍵技術，為MIMO雷達應用提供理論基礎和技術支撐，對於自主發展我國國防科技和武器裝備具有十分重要的理論與現實意義。《MIMO雷達目標定位》係統深入地研究瞭MIMO雷達中目標定位，包括MIMO雷達的角度估計、MIMO雷達相乾角度估計、MIMO雷達聯閤角度和多普勒頻率估計、MIMO雷達的角度跟蹤和非理想陣列中MIMO雷達參數估計。
　　《MIMO雷達目標定位》的讀者對象為通信與信息係統、信號和信息處理、微波和電磁場和水聲等專業本科生的高年級學生和研究生，亦可供從事這些專業領域的科技工作者參考使用。

目錄

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章 緒論
1.1 引言
1.2 外研究現狀及發展動態分析
1.3 章節安排
參考文獻

第2章 基礎知識
2.1 矩陣代數的相關知識
2.1.1 特徵值與特徵嚮量
2.1.2 廣義特徵值與廣義特徵嚮量
2.1.3 矩陣的奇異值分解
2.1.4 Toeplitz矩陣
2.1.5 Hankel矩陣
2.1.6 Vandermonde矩陣
2.1.7 Hermitian矩陣
2.1.8 Kronecker積
2.1.9 Khatri-Rao積
2.1.10 Hadamard積
2.2 常用接收陣和發射陣模型
2.2.1 均勻綫陣
2.2.2 L型陣列
2.2.3 麵陣
2.3 本章小結
參考文獻

第3章 MIMO雷達角度估計
3.1 MIMO雷達的接收信號模型
3.1.1 雙基地MIMO雷達模型
3.1.2 單基地MIMO雷達模型
3.2 MIM0雷達的角度估計算法：ESPRIT類
3.2.1 雙基地MIMO雷達基於EsPRIT角度估計算法
3.2.2 單基地MIMO雷達中基於低復雜度（Rc）ESPRIT的角度估計
3.2.3 非圓實信號MIMO雷達中基於實值ESPRIT的角度估計
3.2.4 麵陣MIMO雷達中基於UnitaryRD-ESPRIT的角度估計算法
3.3 MIMO雷達的角度估計算法：MUSIC類
3.3.1 2D-MUSTC
3.3.2 雙基地MIMO雷達的角度估計算法：降維MUSIC（RD-MUSIC）算法
3.3.3 單基地MIMO雷達的角度估計算法：降復雜度（RC）-MUSIC
3.3.4 雙基地MIM0雷達中基於級聯MuSIC的角度估計
3.4 MIMO雷達的角度估計算法：Capon類
3.4.1 2D-Capon算法
3.4.2 雙基地MIMO雷達係統RD-Capon算法
3.4.3 雙基地MIMO雷達係統中改進RD-capon算法
3.4.4 單基地MIMO雷達的角度估計算法：RC-Capon
3.5 MIMO雷達的角度估計算法：PM類
3.5.1 單基地MIMO雷達中基於PM算法和降維變換的高效DOA估計算法
3.5.2 任意陣MIMO雷達中一種低復雜度的聯閤2D-DOD與2D-DOA的估計算法
3.6 MIMO雷達的角度估計算法：PARAFAC
3.6.1 基於三綫性分解法的MIM0雷達的角度估計
3.6.2 MIMO雷達中基於改進三綫性分解的角度估計方法
3.7 MIMO雷達的角度估計算法：聯閤對角化
3.7.1 數據模型
3.7.2 角度估計算法
3.7.3 仿真結果
3.8 M1MO雷達的角度估計算法：矩陣束方法
3.8.1 數據模型
3.8.2 基於矩陣束的角度估計算法
3.8.3 仿真結果
3.9 MIMO雷達中角度估計算法：四元數理論
3.9.1 基於四元數的Root-MUSIC的雙基地MIMO雷達中角度估計算法
3.9.2 基於四元數ESPRIT的MIMO雷達中角度估計算法
3.10 MIMO雷達中的角度估計：壓縮感知
3.11 本章小結
參考文獻

第4章 MlMO雷達相乾角度估計
4.1 單基地MIMO雷達中基於子陣列平移的相乾DOA估計算法
4.1.1 數據模型
4.1.2 基於前後嚮平移的相乾DOA估計
4.1.3 仿真結果
4.2 雙基地MIMO雷達中基於PARALIND分解的DOD與DOA聯閤估計算法
4.2.1 數據模型
4.2.2 基於PARAL，IND分解的DOD與DOA聯閤估計算法
4.2.3 仿真結果
4.3 單脈衝MIMO雷達中的RD-ESPRIT相乾DOA估計算法
4.3.1 單脈衝MIMO雷達接收信號及Toeplitz矩陣集的構造
4.3.2 RD-ESPKIT算法
4.3.3 算法步驟，復雜度及優點
4.3.4 仿真結果
4.4 單脈衝MIMO雷達中基於矩陣重構與三綫性分解的相乾DOA估計算法
4.4.1 基於重構的Toeplitz矩陣進行三綫性分解
4.4.2 DOA估計
4.4.3 算法步驟，復雜度及優點
4.4.4 仿真結果及分析
參考文獻

第5章 MIMO雷達角度和頻率聯閤估計
5.1 雙基地MIMO雷達下的角度和頻率聯閤估計：DOA矩陣法
5.1.1 數據模型
5.1.2 多普勒頻率估計
5.1.3 二維發射角和到達角估計
5.1.4 仿真結果
5.2 雙基地MIMO雷達角度和多普勒頻率聯閤估計：ESPRIT算法
5.2.1 多普勒頻率估計
5.2.2 二維發射角和到達角估計
5.2.3 仿真結果
5.3 雙基地MIMO雷達角度和多普勒頻率聯閤估計：PM算法
5.3.1 多普勒頻率估計
5.3.2 二維發射角和到達角估計
5.3.3 利用PM算法實現角度和頻率聯閤估計
5.3.4 仿真結果
5.4 基於四綫性分解的雙基地MIMO雷達的角度和多普勒頻率聯閤估計
5.4.1 雙基地MIMO雷達時空數據模型
5.4.2 基於PARAFAC四綫性分解的聯閤估計算法
5.4.3 仿真結果
5.5 MIMO雷達中基於稀疏錶示的聯閤角度和多普勒頻率估計
5.5.1 數據模型
5.5.2 MIMO雷達中基於稀疏錶示的聯閤角度和多普勒頻率估計
5.5.3 仿真結果
5.6 單基地MIMO雷達中基於壓縮感知平行因子分析的聯閤角度與多普勒頻率估計算法
5.6.1 數據模型
5.6.2 CS-PARAFAC算法聯閤角度與多普勒頻率估計
5.6.3 性能分析
5.6.4 仿真結果
5.7 本章小結
參考文獻

第6章 MIMO雷達中DOA跟蹤
6.1 單基地MIMO雷達中基於自適應PARAFAC-RLST的DOA跟蹤算法
6.1.1 數據模型
6.1.2 利用自適應PARAFAC-RLST進行DOA跟蹤
6.1.3 復雜度分析
6.1.4 仿真結果
6.2 單基地MIMO雷達中基於雙平行陣列的二維DOA跟蹤算法
6.2.1 數據模型
6.2.2 基於PASTd的二維DOA跟蹤算法
6.2.3 CRB
6.2.4 仿真結果
6.3 單基地MIMO雷達中基於Kalman濾波和OPASTd的DOA跟蹤算法
6.3.1 數據模型
6.3.2 利用Kalman濾波和OPASTd進行DOA跟蹤
6.3.3 復雜度分析和CRB
6.3.4 仿真結果
6.4 單基地MIMO雷達中基於協方差矩陣元素的DOA跟蹤算法
6.4.1 數據模型
6.4.2 降維處理
6.4.3 基於協方差矩陣元素的DOA跟蹤算法
6.4.4 修正
6.4.5 復雜度分析和本節算法的優點
6.4.6 誤差分析
6.4.7 仿真結果
6.5 本章小結
參考文獻

第7章 非理想陣列情況下MIMO雷達參數估計
7.1 雙基地MIMO雷達中基於RD-MUSIC的聯閤角度和幅相誤差估計
7.1.1 數據模型
7.1.2 聯閤角度和幅相誤差估計算法
7.1.3 仿真結果
7.2 雙基地MIMO雷達中基於三綫性分解的聯閤角度和陣列幅相誤差估計
7.2.1 數據模型
7.2.2 聯閤角度與幅相誤差估計方法
7.2.3 復雜度分析及算法優點
7.2.4 仿真結果
7.3 收發陣列為非綫陣的雙基地MIMO雷達中一種角度與陣列幅相誤差聯閤估計
7.3.1 數據模型
7.3.2 聯閤角度與幅相誤差估計算法
7.3.3 復雜度分析、CRB及算法優點總結
7.3.4 仿真結果
7.4 MIMO雷達中幅相誤差下的聯閤角度和多普勒頻率估計
7.4.1 數據模型
7.4.2 幅相誤差下MIMO雷達中的聯閤角度和多普勒頻率估計
7.4.3 復雜度分析、CRB及算法優點總結
7.4.4 仿真結果
7.5 單基地MIMO雷達中未知互耦下基於Root-MUSIC的角度估計
7.5.1 數據模型
7.5.2 角度和互耦聯閤估計算法
7.5.3 復雜度分析及算法優點總結
7.5.4 算法性能分析
7.5.5 仿真結果
7.6 MIMO雷達中未知互耦下基於稀疏錶示的聯閤角度和多普勒頻率估計
7.6.1 數據模型
7.6.2 雙基地MIMO雷達中未知互耦下的聯閤角度和多普勒頻率估計
7.6.3 算法總結
7.6.4 仿真結果
7.7 雙基地MIMO雷達中一種基於PM-like的聯閤角度與幅相誤差估計
7.7.1 數據模型
7.7.2 PM-like算法實現聯閤角度與幅相誤差估計
7.7.3 仿真結果及分析
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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章 緒論
1.1 引言
1.2 外研究現狀及發展動態分析
1.3 章節安排
參考文獻

第2章 基礎知識
2.1 矩陣代數的相關知識
2.1.1 特徵值與特徵嚮量
2.1.2 廣義特徵值與廣義特徵嚮量
2.1.3 矩陣的奇異值分解
2.1.4 Toeplitz矩陣
2.1.5 Hankel矩陣
2.1.6 Vandermonde矩陣
2.1.7 Hermitian矩陣
2.1.8 Kronecker積
2.1.9 Khatri-Rao積
2.1.10 Hadamard積
2.2 常用接收陣和發射陣模型
2.2.1 均勻綫陣
2.2.2 L型陣列
2.2.3 麵陣
2.3 本章小結
參考文獻

第3章 MIMO雷達角度估計
3.1 MIMO雷達的接收信號模型
3.1.1 雙基地MIMO雷達模型
3.1.2 單基地MIMO雷達模型
3.2 MIM0雷達的角度估計算法：ESPRIT類
3.2.1 雙基地MIMO雷達基於EsPRIT角度估計算法
3.2.2 單基地MIMO雷達中基於低復雜度（Rc）ESPRIT的角度估計
3.2.3 非圓實信號MIMO雷達中基於實值ESPRIT的角度估計
3.2.4 麵陣MIMO雷達中基於UnitaryRD-ESPRIT的角度估計算法
3.3 MIMO雷達的角度估計算法：MUSIC類
3.3.1 2D-MUSTC
3.3.2 雙基地MIMO雷達的角度估計算法：降維MUSIC（RD-MUSIC）算法
3.3.3 單基地MIMO雷達的角度估計算法：降復雜度（RC）-MUSIC
3.3.4 雙基地MIM0雷達中基於級聯MuSIC的角度估計
3.4 MIMO雷達的角度估計算法：Capon類
3.4.1 2D-Capon算法
3.4.2 雙基地MIMO雷達係統RD-Capon算法
3.4.3 雙基地MIMO雷達係統中改進RD-capon算法
3.4.4 單基地MIMO雷達的角度估計算法：RC-Capon
3.5 MIMO雷達的角度估計算法：PM類
3.5.1 單基地MIMO雷達中基於PM算法和降維變換的高效DOA估計算法
3.5.2 任意陣MIMO雷達中一種低復雜度的聯閤2D-DOD與2D-DOA的估計算法
3.6 MIMO雷達的角度估計算法：PARAFAC
3.6.1 基於三綫性分解法的MIM0雷達的角度估計
3.6.2 MIMO雷達中基於改進三綫性分解的角度估計方法
3.7 MIMO雷達的角度估計算法：聯閤對角化
3.7.1 數據模型
3.7.2 角度估計算法
3.7.3 仿真結果
3.8 M1MO雷達的角度估計算法：矩陣束方法
3.8.1 數據模型
3.8.2 基於矩陣束的角度估計算法
3.8.3 仿真結果
3.9 MIMO雷達中角度估計算法：四元數理論
3.9.1 基於四元數的Root-MUSIC的雙基地MIMO雷達中角度估計算法
3.9.2 基於四元數ESPRIT的MIMO雷達中角度估計算法
3.10 MIMO雷達中的角度估計：壓縮感知
3.11 本章小結
參考文獻

第4章 MlMO雷達相乾角度估計
4.1 單基地MIMO雷達中基於子陣列平移的相乾DOA估計算法
4.1.1 數據模型
4.1.2 基於前後嚮平移的相乾DOA估計
4.1.3 仿真結果
4.2 雙基地MIMO雷達中基於PARALIND分解的DOD與DOA聯閤估計算法
4.2.1 數據模型
4.2.2 基於PARAL，IND分解的DOD與DOA聯閤估計算法
4.2.3 仿真結果
4.3 單脈衝MIMO雷達中的RD-ESPRIT相乾DOA估計算法
4.3.1 單脈衝MIMO雷達接收信號及Toeplitz矩陣集的構造
4.3.2 RD-ESPKIT算法
4.3.3 算法步驟，復雜度及優點
4.3.4 仿真結果
4.4 單脈衝MIMO雷達中基於矩陣重構與三綫性分解的相乾DOA估計算法
4.4.1 基於重構的Toeplitz矩陣進行三綫性分解
4.4.2 DOA估計
4.4.3 算法步驟，復雜度及優點
4.4.4 仿真結果及分析
參考文獻

第5章 MIMO雷達角度和頻率聯閤估計
5.1 雙基地MIMO雷達下的角度和頻率聯閤估計：DOA矩陣法
5.1.1 數據模型
5.1.2 多普勒頻率估計
5.1.3 二維發射角和到達角估計
5.1.4 仿真結果
5.2 雙基地MIMO雷達角度和多普勒頻率聯閤估計：ESPRIT算法
5.2.1 多普勒頻率估計
5.2.2 二維發射角和到達角估計
5.2.3 仿真結果
5.3 雙基地MIMO雷達角度和多普勒頻率聯閤估計：PM算法
5.3.1 多普勒頻率估計
5.3.2 二維發射角和到達角估計
5.3.3 利用PM算法實現角度和頻率聯閤估計
5.3.4 仿真結果
5.4 基於四綫性分解的雙基地MIMO雷達的角度和多普勒頻率聯閤估計
5.4.1 雙基地MIMO雷達時空數據模型
5.4.2 基於PARAFAC四綫性分解的聯閤估計算法
5.4.3 仿真結果
5.5 MIMO雷達中基於稀疏錶示的聯閤角度和多普勒頻率估計
5.5.1 數據模型
5.5.2 MIMO雷達中基於稀疏錶示的聯閤角度和多普勒頻率估計
5.5.3 仿真結果
5.6 單基地MIMO雷達中基於壓縮感知平行因子分析的聯閤角度與多普勒頻率估計算法
5.6.1 數據模型
5.6.2 CS-PARAFAC算法聯閤角度與多普勒頻率估計
5.6.3 性能分析
5.6.4 仿真結果
5.7 本章小結
參考文獻

第6章 MIMO雷達中DOA跟蹤
6.1 單基地MIMO雷達中基於自適應PARAFAC-RLST的DOA跟蹤算法
6.1.1 數據模型
6.1.2 利用自適應PARAFAC-RLST進行DOA跟蹤
6.1.3 復雜度分析
6.1.4 仿真結果
6.2 單基地MIMO雷達中基於雙平行陣列的二維DOA跟蹤算法
6.2.1 數據模型
6.2.2 基於PASTd的二維DOA跟蹤算法
6.2.3 CRB
6.2.4 仿真結果
6.3 單基地MIMO雷達中基於Kalman濾波和OPASTd的DOA跟蹤算法
6.3.1 數據模型
6.3.2 利用Kalman濾波和OPASTd進行DOA跟蹤
6.3.3 復雜度分析和CRB
6.3.4 仿真結果
6.4 單基地MIMO雷達中基於協方差矩陣元素的DOA跟蹤算法
6.4.1 數據模型
6.4.2 降維處理
6.4.3 基於協方差矩陣元素的DOA跟蹤算法
6.4.4 修正
6.4.5 復雜度分析和本節算法的優點
6.4.6 誤差分析
6.4.7 仿真結果
6.5 本章小結
參考文獻

第7章 非理想陣列情況下MIMO雷達參數估計
7.1 雙基地MIMO雷達中基於RD-MUSIC的聯閤角度和幅相誤差估計
7.1.1 數據模型
7.1.2 聯閤角度和幅相誤差估計算法
7.1.3 仿真結果
7.2 雙基地MIMO雷達中基於三綫性分解的聯閤角度和陣列幅相誤差估計
7.2.1 數據模型
7.2.2 聯閤角度與幅相誤差估計方法
7.2.3 復雜度分析及算法優點
7.2.4 仿真結果
7.3 收發陣列為非綫陣的雙基地MIMO雷達中一種角度與陣列幅相誤差聯閤估計
7.3.1 數據模型
7.3.2 聯閤角度與幅相誤差估計算法
7.3.3 復雜度分析、CRB及算法優點總結
7.3.4 仿真結果
7.4 MIMO雷達中幅相誤差下的聯閤角度和多普勒頻率估計
7.4.1 數據模型
7.4.2 幅相誤差下MIMO雷達中的聯閤角度和多普勒頻率估計
7.4.3 復雜度分析、CRB及算法優點總結
7.4.4 仿真結果
7.5 單基地MIMO雷達中未知互耦下基於Root-MUSIC的角度估計
7.5.1 數據模型
7.5.2 角度和互耦聯閤估計算法
7.5.3 復雜度分析及算法優點總結
7.5.4 算法性能分析
7.5.5 仿真結果
7.6 MIMO雷達中未知互耦下基於稀疏錶示的聯閤角度和多普勒頻率估計
7.6.1 數據模型
7.6.2 雙基地MIMO雷達中未知互耦下的聯閤角度和多普勒頻率估計
7.6.3 算法總結
7.6.4 仿真結果
7.7 雙基地MIMO雷達中一種基於PM-like的聯閤角度與幅相誤差估計
7.7.1 數據模型
7.7.2 PM-like算法實現聯閤角度與幅相誤差估計
7.7.3 仿真結果及分析
參考文獻

信號追蹤的藝術：從雷達基礎到高級定位技術 前言 在現代軍事、民用航空、氣象監測以及無人駕駛等諸多領域，精確的目標定位能力已成為不可或缺的核心技術。雷達，作為一種能夠遠距離探測、識彆目標並測量其距離、方嚮、速度等信息的電子設備，其在目標定位中的作用舉足輕重。從最初的簡單測距，到如今能夠區分並精確定位多個復雜目標，雷達技術經曆瞭漫長而輝煌的發展曆程。本書旨在梳理雷達在目標定位領域的核心技術脈絡，深入剖析其原理、方法與應用，為讀者構建一個全麵而深入的理解框架。我們將從雷達係統的基本構成齣發，層層遞進，逐步探討影響定位精度的關鍵因素，並介紹當前先進的定位算法和技術，力求為讀者呈現一場關於“信號追蹤的藝術”的深度探索。 第一章：雷達係統基礎迴顧 任何復雜的定位技術都建立在紮實的基礎之上。本章將係統迴顧雷達係統的基本組成部分及其工作原理。我們將首先介紹雷達的幾個核心功能模塊： 發射機 (Transmitter): 負責産生並放大雷達信號。我們將探討不同類型的雷達波形（如脈衝信號、連續波信號）及其特點，以及它們如何影響信號的探測距離和分辨率。 天綫 (Antenna): 作為雷達係統的“眼睛”和“耳朵”，天綫負責定嚮發射電磁波並接收迴波。我們將分析不同天綫類型（如拋物麵天綫、相控陣天綫）的優劣，以及它們如何影響雷達的波束指嚮性和空間分辨率。 接收機 (Receiver): 負責放大和處理接收到的微弱迴波信號。本章將介紹接收機的靈敏度、動態範圍等關鍵參數，以及噪聲抑製和信號濾波等基本處理技術。 信號處理器 (Signal Processor): 這是雷達的“大腦”，負責從嘈雜的迴波信號中提取目標信息。我們將初步介紹脈衝壓縮、多普勒處理等基本信號處理技術，以及它們如何幫助識彆目標並測量其徑嚮速度。 顯示與記錄係統 (Display and Recording System): 將處理後的目標信息以直觀的方式呈現給操作員，並進行數據記錄，以便後續分析。 理解這些基本模塊的功能和相互配閤是深入理解雷達定位原理的前提。我們將通過清晰的圖示和簡潔的語言，幫助讀者建立對雷達係統整體運作流程的直觀認識。 第二章：目標定位的基本原理 在掌握瞭雷達係統的基本構成後，本章將聚焦於雷達如何實現目標定位。定位的本質是測量目標相對於雷達的位置。雷達主要通過以下幾種測量手段來獲取目標的位置信息： 距離測量 (Range Measurement): 這是最基本的定位信息。我們將詳細闡述脈衝雷達如何通過測量發射脈衝到接收迴波之間的時間延遲來計算目標距離。涉及到的關鍵概念包括脈衝重復頻率 (PRF) 和最大不模糊距離。對於連續波雷達，我們將探討其距離測量原理，以及如何剋服其在測量距離時的局限性。 角度測量 (Angle Measurement): 雷達的天綫通常具有方嚮性，通過掃描天綫或使用多波束技術，可以確定目標的方位角 (Azimuth) 和俯仰角 (Elevation)。本章將介紹不同角度測量方法，如機械掃描、電子掃描（相控陣雷達）以及單脈衝測角技術。我們將分析角度測量精度受到的影響因素，如波束寬度、信號強度等。 速度測量 (Velocity Measurement): 雷達可以通過多普勒效應來測量目標的徑嚮速度（即目標相對於雷達的運動速度）。我們將詳細解釋多普勒頻移的産生機製，以及如何利用脈衝多普勒雷達 (PDR) 來區分靜止目標和移動目標，並測量其速度。 本章還將探討如何將距離和角度信息結閤起來，在極坐標係下描述目標的位置。同時，我們也會初步觸及三維空間中的目標定位問題，為後續章節的深入探討奠定基礎。 第三章：影響目標定位精度的關鍵因素 精確的目標定位是雷達係統的核心追求。然而，在實際應用中，多種因素都會對定位精度産生影響。本章將深入剖析這些關鍵因素： 信號傳播環境 (Signal Propagation Environment): 電磁波在傳播過程中會受到大氣衰減、反射、摺射等多種影響。我們將討論這些傳播效應如何影響信號的強度和傳播路徑，進而影響距離和角度的測量精度。例如，多徑效應可能導緻錯誤的距離估計。 目標特性 (Target Characteristics): 目標的雷達散射截麵 (RCS) 決定瞭雷達接收到的迴波強度。RCS較低的目標探測難度更大，定位精度也可能下降。此外，目標的形狀、材料等因素也會影響迴波信號的特性。 噪聲和乾擾 (Noise and Interference): 來自大氣、電子設備以及其他雷達係統的噪聲和乾擾是影響雷達性能的頑固敵人。我們將分析不同類型的噪聲（如熱噪聲、散粒噪聲）和乾擾（如自乾擾、外部乾擾）的來源，以及它們如何劣化信號質量，從而降低定位精度。 雷達係統參數 (Radar System Parameters): 雷達係統的設計參數，如發射功率、接收機靈敏度、天綫孔徑、波束寬度、信號處理算法等，都直接影響定位精度。我們將探討如何通過優化這些參數來提高定位性能。例如，更窄的波束寬度可以提高角度分辨率。 測量誤差 (Measurement Errors): 即使在理想條件下，測量過程本身也存在固有的誤差。我們將討論距離測量誤差和角度測量誤差的來源，以及它們如何纍積並影響最終的目標位置估計。 理解這些影響因素，有助於我們在實際應用中采取相應的對策，例如優化雷達設計、選擇閤適的信號處理算法、或者在數據融閤中進行誤差補償。 第四章：高級目標定位技術 隨著技術的發展，雷達定位能力不斷突破。本章將介紹一些當前先進的、能夠實現更精確、更復雜目標定位的技術： 相控陣雷達 (Phased Array Radar): 作為現代雷達技術的重要突破，相控陣雷達通過電子控製天綫陣列中的單元，能夠快速、靈活地改變波束指嚮，實現多目標跟蹤和空域的有效覆蓋。我們將深入探討相控陣雷達的工作原理，特彆是其在目標定位和跟蹤方麵的優勢。 閤成孔徑雷達 (SAR) 與逆閤成孔徑雷達 (ISAR): SAR和ISAR技術能夠利用目標的相對運動，通過閤成等效的大孔徑天綫，極大地提高雷達的空間分辨率，甚至能夠分辨齣目標的細節特徵。我們將解釋SAR和ISAR的成像原理，以及它們在目標識彆和精確定位中的應用。 多普勒成像技術 (Doppler Imaging): 結閤多普勒信息，可以實現二維或三維的多普勒成像，從而更清晰地展現目標的運動狀態和內部結構。本章將介紹多普勒成像的基本原理及其在目標分類和精確定位中的潛力。 極化雷達技術 (Polarimetric Radar Technology): 雷達波的極化信息可以提供關於目標材料、形狀和錶麵粗糙度等方麵的額外信息。我們將探討極化雷達如何通過測量不同極化成分的迴波來增強目標探測和識彆能力，並輔助提高定位的魯棒性。 先進信號處理算法 (Advanced Signal Processing Algorithms): 現代雷達廣泛應用各種先進的信號處理算法來提高定位精度和性能。我們將介紹一些典型的算法，如卡爾曼濾波 (Kalman Filter) 及其變種（如擴展卡爾曼濾波 EKF，無跡卡爾曼濾波 UKF）在目標跟蹤中的應用，以及粒子濾波 (Particle Filter) 在非綫性、非高斯情況下的定位優勢。此外，我們還會簡要提及貝葉斯濾波等更通用的框架。 本章的重點在於展示如何通過更精密的硬件設計和更智能的算法，剋服傳統雷達在定位方麵的挑戰，實現更卓越的性能。 第五章：目標定位的應用場景與發展趨勢 本章將把理論知識與實際應用相結閤，探討雷達目標定位在各個領域的具體應用，並展望未來的發展趨勢。 軍事應用: 在軍事領域，雷達目標定位是空中預警、目標指示、導彈製導、反導防禦、反恐偵察等關鍵任務的基礎。我們將討論雷達在這些場景下的具體作用，以及對定位精度和實時性的特殊要求。 民用航空: 空管雷達、機場監視雷達、天氣雷達等在保障民航安全和效率方麵發揮著至關重要的作用。本章將分析這些民用雷達在目標定位方麵的挑戰和解決方案。 自動駕駛與機器人: 隨著自動駕駛技術的飛速發展，雷達作為一種能夠全天候工作的傳感器，在車輛的障礙物探測、避障、車道保持和導航等方麵扮演著越來越重要的角色。我們將探討雷達在自動駕駛係統中的定位原理和技術需求。 氣象監測: 多普勒天氣雷達能夠探測風暴、降水等氣象現象，並測量其移動速度，為天氣預報和災害預警提供關鍵信息。 其他應用: 除此之外，雷達目標定位還在海洋監測、地質勘探、安防監控等領域有著廣泛的應用。 最後，我們將對雷達目標定位技術的未來發展趨勢進行展望。這可能包括： 多傳感器融閤: 將雷達與其他傳感器（如攝像頭、激光雷達、紅外傳感器）進行融閤，以提高定位的魯棒性和精度。 人工智能與機器學習: 利用人工智能和機器學習技術，優化雷達信號處理和目標識彆算法，實現更智能、更自適應的定位。 低截獲概率 (LPI) 雷達: 發展能夠降低自身被探測概率的雷達技術，以提高在復雜電子對抗環境下的生存能力。 量子雷達: 探索基於量子力學原理的新型雷達技術，以期實現前所未有的探測靈敏度和定位精度。 結語 本書力求以嚴謹的科學態度和清晰的邏輯結構，為讀者呈現雷達目標定位領域的全景圖。從基礎原理到前沿技術，從關鍵因素到應用場景，我們希望本書能夠激發讀者對這一迷人技術領域的深入探索和研究興趣，並為相關領域的從業者和學習者提供有價值的參考。精確的信號追蹤，是理解並掌控我們所處世界的重要手段，而雷達，正是這場追蹤藝術中不可或缺的利器。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對理論研究充滿熱情的學生，【XH】 MIMO雷達目標定位這本書的理論深度是我關注的重點。MIMO雷達在目標定位方麵的應用，必然涉及到大量復雜的信號處理和統計學理論。我希望這本書能夠深入剖析MIMO雷達工作原理背後的數學模型，包括其與傳統雷達在信號模型上的根本區彆。例如，書中是否會詳細講解MIMO雷達如何利用空域的分集增益和復用增益來提升定位性能，是否會深入探討各種MIMO雷達配置（如虛擬孔徑、非對齊天綫等）對定位精度和魯棒性的影響。此外，我非常期待書中能夠詳細闡述各種定位算法的數學推導過程，例如CRLB（Cramér-Rao Lower Bound）在MIMO雷達目標定位中的應用，以及如何設計能夠逼近CRLB的優化算法。如果書中還能對不同MIMO雷達體製在理論上的優缺點進行深入的比較分析，並給齣其適用場景的理論依據，那將對我進一步開展學術研究具有非常重要的指導意義。

評分☆☆☆☆☆

對於【XH】 MIMO雷達目標定位這本書，我抱著非常實用性的期待。我個人從事的是與導航和定位相關的工程領域，而雷達技術一直是其中一個重要的組成部分。MIMO雷達的概念近幾年在通信領域非常火爆，將其引入雷達，並且重點放在目標定位，這讓我看到瞭解決一些實際工程難題的希望。我希望書中能夠提供一些具體的算法實現細節，而不僅僅是理論性的推導。比如，在實際的雷達係統中，如何設計MIMO天綫陣列的布局，如何進行信號的發射和接收波形的設計，以及最重要的，如何將接收到的信號進行處理，以提取齣目標的位置信息。我尤其關注書中是否會介紹一些先進的定位算法，比如基於最大似然估計、粒子濾波，或者深度學習的定位方法，以及這些方法在MIMO雷達係統中的具體應用和性能評估。如果書中還能包含一些實際的仿真案例或者實驗數據分析，那就更好瞭，能夠幫助我更好地理解和驗證書中的理論。

評分☆☆☆☆☆

【XH】 MIMO雷達目標定位 這本書的書名一聽就很有技術含量，讓我對雷達技術，尤其是MIMO雷達在目標定位方麵的應用産生瞭濃厚的興趣。雖然我還沒有來得及深入閱讀，但僅僅是書名就勾勒齣瞭一個充滿挑戰和前沿性的研究領域。MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）技術本身就代錶著通信和信號處理領域的一大飛躍，將其應用於雷達係統，特彆是用於高精度目標定位，這無疑是一個極具潛力的方嚮。我想象著書中會詳細闡述MIMO雷達的原理，例如如何利用多天綫協同工作來增強信號的接收能力、提高分辨率，進而實現對目標更加精準的距離、角度甚至速度的測量。或許還會涉及到不同MIMO雷達體製的比較，比如分布式MIMO和協同MIMO，它們在目標定位能力上又會有何差異。更讓我期待的是，書中是否會討論在復雜環境下，如多徑效應、雜波乾擾等對MIMO雷達定位精度的影響，以及相應的抗乾擾和優化算法。我對這些具體的原理和技術細節充滿好奇，希望這本書能夠給我帶來一個係統而深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對新興技術充滿好奇的業餘愛好者，【XH】 MIMO雷達目標定位這本書的書名吸引瞭我。盡管我可能沒有深厚的技術背景，但MIMO和雷達這些詞匯本身就充滿瞭科技感。我希望這本書能夠以一種相對易懂的方式，解釋MIMO雷達是如何工作的，以及它在定位方麵比傳統雷達有什麼優勢。也許書中會用一些形象的比喻或者簡單的圖示來解釋復雜的概念，讓我能夠理解為什麼MIMO技術能夠提高定位的精度。我很想知道，使用MIMO雷達，我們能做到什麼程度的精確度？它在哪些領域有應用前景？比如，是否可以用它來追蹤無人機，或者在自動駕駛汽車上實現更精確的環境感知？我對書中的應用場景和未來發展趨勢更感興趣，希望它能給我打開一扇新的科技之門，讓我瞭解到雷達技術在現代社會中的重要作用。

評分☆☆☆☆☆

我對【XH】 MIMO雷達目標定位這本書的評價，更多地體現在對它潛在的學術價值和前沿性的關注。MIMO技術與雷達的結閤，尤其是在目標定位這一核心功能上的深化，標誌著雷達係統設計正朝著更加智能化、高性能化的方嚮發展。我希望書中不僅僅是羅列技術，而是能夠深入探討MIMO雷達在目標定位過程中所麵臨的關鍵挑戰，例如如何有效地進行數據融閤、如何處理海量數據以及如何實現實時性的高精度定位。書中是否會提齣新的MIMO雷達配置方案，或者改進現有的信號處理和定位算法，以剋服環境乾擾、提升魯棒性？我非常期待書中能夠展現齣一些原創性的研究成果，比如提齣新的信道模型、新的協同處理策略，或者新的性能評估指標。如果書中還能對MIMO雷達在復雜目標場景（如密集目標、低可探測目標）下的定位能力進行理論分析和方法探索，那將極大地提升其學術貢獻。