【XH】 機載雷達多目標跟蹤技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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硃自謙，鬍士強 著

圖書標籤:

• 機載雷達
• 多目標跟蹤
• 雷達信號處理
• 目標檢測
• 濾波算法
• 數據融閤
• 跟蹤算法
• 航空電子設備
• 雷達係統
• 目標識彆

店鋪： 愛尚美潤圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118088311

商品編碼：29488010715

包裝：平裝

齣版時間：2013-06-01

基本信息

書名：機載雷達多目標跟蹤技術

定價：65.00元

作者：硃自謙,鬍士強

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2013-06-01

ISBN：9787118088311

字數：

頁碼：204

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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《機載雷達多目標跟蹤技術》一章首先迴顧瞭現代機載雷達多目標跟蹤技術的發展曆史。第二章對MTT係統在工程中經常采用的幾種坐標係進行瞭介紹和討論。第三章在研究現有大量航跡起始方法的基礎上，在機載脈衝多普勒雷達環境下，從工程實現背景齣發，針對空空、空麵（包括：空海和空地）目標的特點。第四章在“當前”模型的概念下，從工程實現背景齣發，提齣瞭一種用於機動目標跟蹤的新自適應卡爾曼濾波算法——加權“當前”模型自適應卡爾曼濾波算法。第五章在分析“當前”統計模型的不足基礎上，提齣瞭另一種適用於大範圍機動目標跟蹤的新算法——基於模糊係統的UKF機動目標跟蹤方法。第六章在MTT係統中提齣瞭瞬時動態誤差和瞬態特性的概念。第七章較為係統地介紹瞭目前常見的幾種數據關聯方法。第八章將現有的幾種概率數據關聯方法等效成相應的網絡。第九章介紹瞭一種有限集多目標跟蹤方法。第十章針對多目標貝葉斯濾波器不能起始未知位置新目標的問題，提齣瞭一種帶有新生目標檢測的貝葉斯多目標跟蹤方法。第十一章在分析現有外資料的基礎上，針對MTF技術特點提齣瞭一套完整的性能評估方法。

目錄

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章 概論
1.1 多目標跟蹤技術的發展
1.2 多目標跟蹤技術的應用
1.2.1 軍用領域
1.2.2 民用領域
1.3 MTT技術的主要問題和關鍵技術
1.3.1 坐標係的選擇
1.3.2 點跡錄取與預處理
1.3.3 航跡起始、確定和消除
1.3.4 數據關聯
1.3.5 經典跟蹤算法
1.3.6 基於有限集的多目標跟蹤算法
1.3.7 性能評估
1.4 本書主要章節安排
參考文獻

作者介紹

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硃自謙，北京市人，生於1956年，於1982年和1989年獲得西北工業大學飛行器自動控製專業學士和碩士學位，2010年獲南京航空航天大學信息獲取與處理博士學位。長期從事機載雷達總體技術研究工作．先後承擔和主持瞭多項重要基礎科研、預先研究、工程型號等重大科研任務。在機載雷達多目標探測、跟蹤、非閤作目標識彆、多傳感器數據融閤和電子對抗等領域研究中獲得多項部級、國防和全軍科技成果，並發錶數十篇學術論文。鬍士強1969年3月生，河北定州人，現為上海交通大學航空航天學院信息與控製係主任，空天科學技術研究院信息與控製研究所所長，控製科學與工程學科教授、博士生導師。2002年畢業於北京理工大學飛行器設計專業博士，2004年上海交通大學控製科學與工程流動站齣站，同年破格晉升為教授。長期從事信息處理與應用研究，在多源信息融閤與控製、圖像理解與分析、非綫性係統狀態估計等方麵取得多項科研成果，並在國傢有關重點項目和型號設計中得到成功應用。先後主持瞭國傢自然科學基金、國傢863計劃、中國博士後科學基金、航空科學基金、航天支撐技術基金等多項科研任務，齣版學術專著1部，先後發錶SCI論文30多篇，授權和公開國傢發明10項。曾先後榮獲省部級二等奬3項。

文摘

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序言

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【XH】 機載雷達多目標跟蹤技術 內容概述 本書深入探討機載雷達係統中多目標跟蹤（Multiple Target Tracking, MTT）的核心理論、關鍵技術與工程實踐。機載雷達作為現代化軍事偵察、預警和指揮控製體係中的關鍵裝備，其在復雜戰場環境下對多個移動目標進行精確、可靠的跟蹤能力至關重要。本書旨在為讀者提供一個全麵、係統的知識框架，涵蓋多目標跟蹤的數學基礎、典型算法、係統實現以及前沿研究方嚮。 第一章 緒論 本章首先介紹機載雷達在現代國防領域的重要地位及其在多目標跟蹤任務中所扮演的角色。接著，闡述多目標跟蹤的定義、基本概念和麵臨的主要挑戰，例如雜波乾擾、目標漏警、虛警、目標間相似性、運動模型不確定性等。重點分析機載雷達在特定應用場景下的特有挑戰，如平颱運動、姿態變化、探測空域限製、電子對抗等。最後，概述本書的章節結構和學習路綫，為讀者後續深入學習奠定基礎。 第二章 多目標跟蹤的數學基礎 本章詳細介紹多目標跟蹤所需的數學工具。內容包括： 概率論與數理統計基礎： 隨機變量、概率密度函數、條件概率、貝葉斯定理、最大似然估計、最小均方誤差估計等。 狀態估計理論： 卡爾曼濾波器（Kalman Filter, KF）、擴展卡爾曼濾波器（Extended Kalman Filter, EKF）、無跡卡爾曼濾波器（Unscented Kalman Filter, UKF）等綫性及非綫性狀態估計方法。介紹其基本原理、遞推算法以及在目標運動狀態估計中的應用。 數據關聯理論： 介紹多目標跟蹤中的核心問題——如何將傳感器量測正確地歸屬到對應的目標上。內容包括最近鄰（Nearest Neighbor, NN）、概率數據關聯（Probabilistic Data Association, PDA）、聯閤概率數據關聯（Joint Probabilistic Data Association, JPDA）以及多假設跟蹤（Multiple Hypothesis Tracking, MHT）等經典數據關聯方法。分析其優缺點及適用場景。 目標狀態錶示： 介紹常用目標運動模型，如勻速直綫運動（Constant Velocity, CV）、勻加速直綫運動（Constant Acceleration, CA）等。討論更復雜的模型，如交互模型、機動模型等，以及它們在實際應用中的必要性。 第三章 經典多目標跟蹤算法 本章將係統介紹幾種在工程實踐中廣泛應用的經典多目標跟蹤算法，並結閤機載雷達的特點進行分析： 最近鄰（NN）數據關聯算法： 詳細講解NN算法的原理、實現步驟以及其在目標數量少、雜波稀疏情況下的優勢。分析其在目標數量增多或雜波密度增大時容易齣現的關聯錯誤問題。 概率數據關聯（PDA）算法： 闡述PDA算法如何通過概率加權的方式處理單一航跡的量測關聯不確定性。分析其相比NN算法在目標數量和雜波密度適中情況下的性能提升。 聯閤概率數據關聯（JPDA）算法： 深入講解JPDA算法如何考慮所有可能的量測與航跡的組閤，計算聯閤概率以實現最優的量測分配。分析其計算復雜度較高，但理論上性能最優的特點，及其在中小規模多目標跟蹤場景下的應用。 多假設跟蹤（MHT）算法： 詳細介紹MHT算法如何維護多個假設（即對量測分配的可能解釋），並通過航跡的生成、擴展、剪枝來跟蹤目標。重點講解其在目標數量多、運動復雜、雜波密集等嚴峻場景下的強大跟蹤能力，以及其高計算量帶來的挑戰。 交互多模型（IMM）跟蹤算法： 介紹IMM算法如何結閤多個不同的運動模型，通過模型概率的更新來適應目標復雜多變的運動模式。分析其在跟蹤具有突變機動能力的目標時的有效性。 第四章 新型多目標跟蹤算法與技術 本章著眼於當前多目標跟蹤領域的前沿研究進展，重點介紹一些新型算法和技術，及其在機載雷達多目標跟蹤中的潛力： 基於粒子濾波的多目標跟蹤： 介紹粒子濾波（Particle Filter）的基本原理，特彆是其在處理高維非綫性係統和非高斯噪聲方麵的優勢。探討粒子濾波在多目標跟蹤中的應用，如多目標粒子濾波（Multi-Target Particle Filter, MTPF）和排序粒子濾波（Labeled Particle Filter, LPF）等。 基於深度學習的多目標跟蹤： 探討深度學習在多目標跟蹤中的應用，包括使用捲積神經網絡（CNN）進行目標檢測和特徵提取，以及使用循環神經網絡（RNN）或Transformer模型進行目標運動預測和數據關聯。分析深度學習在處理復雜場景、提高跟蹤魯棒性方麵的潛力。 基於圖的模型的多目標跟蹤： 介紹如何將多目標跟蹤問題建模為圖搜索問題，例如使用圖割（Graph Cut）或最大流（Max-Flow）算法進行數據關聯。分析圖模型在全局優化量測分配方麵的優勢。 稀疏錶示與稀疏濾波在多目標跟蹤中的應用： 探討稀疏錶示理論如何用於目標檢測和識彆，以及稀疏濾波（Sparse Filtering）在目標狀態估計中的應用。 麵嚮機載雷達的多目標跟蹤優化： 結閤機載雷達的特點，如多波束跟蹤、掃描策略優化、多站組網等，討論如何優化多目標跟蹤的性能。例如，如何根據目標分布和雷達資源動態調整掃描模式，以最大化跟蹤效率和精度。 第五章 機載雷達多目標跟蹤係統實現 本章將從工程實現的視角，深入探討機載雷達多目標跟蹤係統的設計與實現要點： 雷達數據預處理： 介紹雷達信號處理過程中的關鍵環節，如目標檢測、迴波幅度門、雜波抑製、目標參數提取（距離、角度、速度、幅度）等，以及這些環節對後續多目標跟蹤的影響。 航跡管理： 詳細闡述航跡的生成、更新、維護和刪除機製。包括航跡的初始化（如使用DBA或JPDA方法），航跡的更新（如何利用量測更新航跡狀態和協方差），以及航跡的刪除（如由於長時間沒有關聯到量測而被視為失效）。 目標狀態與運動模型選擇： 討論針對不同類型目標（如飛機、導彈、無人機等）和不同運動階段（巡航、機動、突變）選擇閤適的運動模型。介紹如何根據目標行為動態切換運動模型。 數據關聯與航跡關聯的工程實踐： 結閤實際應用，講解如何在工程中權衡不同數據關聯算法的計算復雜度與性能。討論如何通過門控、似然比等方法優化量測與航跡的關聯過程。 雜波與乾擾的處理： 介紹機載雷達在復雜電磁環境下，如何有效抑製雜波（地雜波、海雜波、雲雜波等）和對抗電子乾擾，以保證量測的質量和跟蹤的可靠性。 係統集成與測試： 探討多目標跟蹤子係統與雷達前端、信息融閤係統、顯示係統等其他子係統的集成問題。介紹係統級測試和驗證的流程與方法，包括仿真測試、半實物仿真測試和實際飛行試驗。 第六章 性能評估與仿真分析 本章側重於多目標跟蹤算法的性能評估方法和仿真分析技術： 性能指標： 介紹用於評估多目標跟蹤性能的常用指標，如正確關聯率（Correct Association Rate）、錯誤關聯率（False Association Rate）、漏警率（Missed Detection Rate）、虛警率（False Alarm Rate）、目標丟失率（Track Loss Rate）、跟蹤精度（如均方根誤差 RMSE）、跟蹤連續性等。 仿真平颱與工具： 介紹常用的多目標跟蹤仿真平颱和工具，以及如何構建仿真場景來模擬不同的目標行為、雜波環境和傳感器特性。 仿真實驗設計： 講解如何設計閤理的仿真實驗，以係統地評估不同算法在不同條件下的性能錶現。包括參數選擇、場景設置、重復實驗等。 實際數據分析： 介紹如何利用實際雷達采集的數據對多目標跟蹤算法進行後處理和性能分析，以及如何將仿真結果與實際數據進行對比驗證。 第七章 展望與未來發展方嚮 本章對機載雷達多目標跟蹤技術未來的發展趨勢進行展望： 麵嚮低可探測性目標的跟蹤： 探討如何改進跟蹤算法，以應對低可探測性（Stealth）目標的挑戰，例如目標信號微弱、雷達截麵積（RCS）變化大等。 多傳感器信息融閤跟蹤： 結閤多部雷達、光學傳感器、紅外傳感器等多種探測手段，實現更魯棒、更全麵的多目標跟蹤。 分布式與協同跟蹤： 研究多架機載雷達之間以及與地麵站之間的信息共享與協同，提升整體跟蹤能力。 人工智能在機載雷達多目標跟蹤中的深度應用： 進一步探索深度學習、強化學習等人工智能技術在目標運動預測、雜波分類、自適應數據關聯等方麵的潛力。 實時性與智能化： 追求更高水平的實時性，實現更智能的決策支持，例如自動識彆威脅等級、規劃攔截策略等。 結論 本書力求為讀者提供一個紮實、全麵的機載雷達多目標跟蹤技術知識體係，從基礎理論到前沿技術，從算法原理到工程實踐，都進行瞭詳盡的闡述。希望本書能夠成為相關領域研究人員、工程技術人員以及高等院校師生的重要參考書籍。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實用案例分析部分，是我認為相對薄弱的環節。雖然作者在理論推導上不遺餘力地展現瞭其深厚功底，但當真正進入到“應用落地”的階段時，感覺筆鋒一轉，變得非常抽象和理論化。很多章節結束後，讀者可能會感到知識點掌握瞭，但卻不確定如何將這些復雜的數學模型映射到實際的雷達信號處理流程中去。例如，關於雜波抑製和目標關聯的章節，雖然討論瞭多種理論上的最優解，但對於實際工程中常見的內存限製、實時計算延遲、以及硬件平颱特定的約束條件，著墨甚少。這導緻我感覺自己學到瞭一套完美的理論體係，卻缺乏一個“從零到一”的工程實現路綫圖。我希望能看到更多關於參數調優的經驗分享，或者至少是針對特定應用場景（如高動態目標跟蹤、低信噪比環境等）的詳細仿真結果對比，而不是僅僅停留在公式的演繹層麵。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，坦率地說，給我一種非常“專業”和“嚴肅”的感覺，厚重的質感和那種略顯復古的排版，讓人一下就知道這不是一本輕鬆的消遣讀物。我原本是衝著它的技術深度去的，但翻開前幾頁，我發現它在理論基礎的構建上投入瞭極大的精力。那種對信號處理和隨機過程的追溯，簡直像是在重修一門高階的數學課程。對於初入此領域的讀者來說，這部分內容可能會顯得有些晦澀和勸退，需要極大的耐心去消化那些密集的公式和嚴謹的邏輯推導。我尤其注意到作者在闡述某些核心算法的起源時，會引用大量的早期文獻，這錶明瞭作者對該領域曆史脈絡的深刻理解，但同時也意味著，如果讀者隻是想快速掌握“如何做”而不是“為什麼是這樣”，可能會在這些詳盡的背景介紹中迷失方嚮。它更像是一份為未來研究人員準備的“硬核”教科書，而非麵嚮應用工程師的“速查手冊”。整體來看，它為建立堅實的理論基石打下瞭夯實的基礎，但閱讀體驗上，確實需要讀者做好“啃硬骨頭”的心理準備。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和插圖質量，說實話，有一點點令人失望。雖然內容本身看起來是前沿且具有深度的，但在視覺呈現上，似乎缺乏現代科技書籍應有的精緻感。圖錶的分辨率時常不夠清晰，尤其是一些涉及到復雜數據流或係統架構的示意圖，邊緣模糊，讓人很難一眼看清其中的細節和層級關係。這在處理像跟蹤這種需要清晰空間幾何和時間序列展示的學科時，無疑是一個巨大的障礙。我常常需要對照文字反復琢磨纔能理解某張圖錶到底想錶達什麼，這極大地拖慢瞭我的閱讀進度。而且，索引和目錄的設計也顯得有些陳舊，查找特定概念時不如一些現代齣版物那樣直觀便捷。這就像你得到瞭一個頂級的引擎設計圖紙，但印刷質量卻像是上個世紀的復印件。這本書的內容價值毋庸置疑，但如果能配閤上更加現代、清晰、高精度的可視化支持，其學習效率和用戶體驗絕對會提升一個檔次。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭大量時間去研究書中關於“環境不確定性建模”的那幾個章節，發現作者在這方麵的論述顯得有些過於保守和傳統。書中著重講解瞭經典的卡爾曼濾波及其各種變體，對非高斯噪聲和多普勒效應處理的討論雖然全麵，但明顯偏嚮於上世紀末成熟的數學框架。對於近年來在實際復雜場景中越來越重要的機器學習方法，特彆是深度學習在特徵提取和關聯判斷上的應用，這本書幾乎沒有涉及，或者說提及也隻是寥寥數語，點到為止。這讓這本書的“前沿性”大打摺扣。在如今雷達係統集成度越來越高，數據量呈爆炸式增長的背景下，讀者更期待看到如何利用更先進的統計工具和計算範式來解決實際的跟蹤難題。它更像是一本紮實可靠的“經典迴顧”，而非激發未來創新思路的“前瞻指南”。對於希望站在技術最前沿的工程師來說，這本書提供的工具箱可能略顯陳舊瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的寫作風格，用一個詞來形容就是“學術化到極緻”。作者的錶達極其精確，用詞嚴謹，幾乎找不到任何口語化的錶達或比喻性的語言來輔助理解。這對於那些已經擁有深厚專業背景的讀者來說，無疑是一種享受，因為信息傳遞的效率極高，無需費力去辨彆冗餘的文字。然而，對於需要通過類比或情景化描述來構建認知模型的學習者來說，這本書的門檻陡然升高。它更像是給同行之間交流的備忘錄，而不是麵嚮廣泛讀者的普及讀物。比如，在解釋一個關鍵假設的局限性時，作者通常是直接引用一個定理或結論來支撐，而鮮少通過一個生動的例子來展示這個假設在何種情況下會失效。因此，這本書更適閤作為研究工作的參考手冊或進階深化閱讀材料，而不是作為入門學習的第一本教材。它要求讀者帶著問題來尋找答案，而不是被動地接受知識的灌輸。