MIMO雷达稳健角度估计技术 国防工业出版社 当当图书 正版

定　　价：118 元

• 作者：王咸鹏，文方青，孟丹丹，黄梦醒，王涵 著;
• 出版时间：2025/5/1
• ISBN：9787118133769
• 出 版 社：国防工业出版社

• 纸张：胶版纸
• 开本：16开

内容简介

MIMO雷达技术是下一代阵列雷达系统最具潜力的发展方向之一，也是学术界、工程界的研究热点。该研究方向不仅有重大的理论和学术意义，而且具有巨大军用价值和潜在的民用价值，在国防(警戒、火控、侦察)、反恐与救援(穿墙、探地)、农林(气象、遥感)、交通运输(导航、实时监测、无人驾驶)、地质勘探等诸多领域应用前景广阔。然而，现有角度估计算法绝大多数都依赖于 MIMO 雷达工作在理想的条件下的假设，如正常收发的天线阵元高斯、白特性的噪声、相互正交的发射波形等。由于雷达系统的复杂性任务的多样性以及探测背景的特殊性，在实际应用中MIMO雷达的工作条件往往是非理想的。本书主要研究非理想条件下MIMO雷达目标定位理论与方法全书共分成8章，主要内容涵盖MIMO雷达定位技术的研究现状、数学基础知识、MIMO雷达定位基础、互耦背景下MIMO雷达角度估计算法、增益-相位误差背景下 MIMO 雷达角度估计算法、空域有色噪声背景下 MIMO 雷达角度估计、非正交发射波形下 MIMO雷达的 DOA估计算法、基于机器学习的 MIMO雷达稳健角度估计算法。本书将从数学模型、求解方法、理论性能分析、仿真验证等多个角度阐述非理想条件下 MIMO 雷达定位的相关技术方案。本书可以作为高等院校通信与信息系统、信号与信息处理、控制科学与工程、应用数学等专业的专题阅读材料或研究生选修教材，也可作为从事通信雷达、电子、导航测绘、航天航空等领域的科学工作者和工程技术人员自学或研究的参考书。

目 录

目 录

第 1 章 引言

1.1 MIMO 雷达定位技术概述

1.2 MIMO 雷达定位技术研究现状

1.2.1 MIMO 雷达系统应用进展

1.2.2 MIMO 雷达角度估计算法进展

1.2.3 非理想条件下 MIMO 雷达角度估计进展

1.3 本书内容结构安排

1.4 本章小结

参考文献

第 2 章 预备知识

2.1 矩阵分析基础

2.1.1 Hermitian 矩阵

2.1.2 Toeplitz 矩阵

2.1.3 Hankel 矩阵

2.1.4 Vandermonde 矩阵

2.1.5 Kronecker 积

2.1.6 KhatriRao 积

2.1.7 Hadamard 积

2.1.8 伪逆（Pseudo-inverse）

2.2 矩阵及张量分解预备知识

2.2.1 SVD 与 EVD

2.2.2 SVD/EVD 的性质

2.3 张量分解基础

2.3.1 张量的基本定义

2.3.2 张量的基本代数运算

2.4 机器学习基础

2.4.1 压缩感知与稀疏重构

2.4.2 深度神经网络

2.5 阵列信号处理预备知识

2.5.1 ULA

2.5.2 L 形阵列

2.5.3 任意阵列流形

2.6 本章小结

参考文献

第 3 章 MIMO 雷达角度估计基础

3.1 MIMO 雷达信号模型及 CRB

3.1.1 MIMO 雷达信号模型

3.1.2 角度估计的 CRB

3.2 MUSIC 算法及其改进算法

3.2.1 2D-MUSIC 算法

3.2.2 RD-MUSIC 算法

3.3 ESPRIT 算法及快速算法

3.3.1 基本的 ESPRIT 算法

3.3.2 基于 PM 的快速角度估计算法

3.4 基于 PARAFAC 分解的角度估计算法

3.4.1 PARAFAC 模型与 PARAFAC 分解

3.4.2 DOD 和 DOA 的估计

3.4.3 仿真结果

3.5 本章小结

参考文献

第 4 章 互耦背景下 MIMO 雷达角度估计算法

4.1 改进的 RD-MUSIC 估计算法

4.1.1 信号模型

4.1.2 角度估计及互耦校正算法

4.1.3 仿真结果

4.2 ESPRIT-Like 估计算法

4.2.1 信号模型

4.2.2 基于选择性矩阵的去耦算法

4.2.3 低复杂度的角度估计算法

4.2.4 仿真结果

4.3 一种基于 HOSVD 的估计算法

4.3.1 信号模型

4.3.2 基于 HOSVD 参数联合估计

4.3.3 基于实值子空间的参数估计

4.3.4 仿真验证与分析

4.4 基于 PARAFAC 分解的估计算法

4.4.1 信号模型

4.4.2 含耦合的方向矩阵估计

4.4.3 DOD 和 DOA 联合估计

4.4.4 互耦系数估计

4.4.5 CRB

4.4.6 算法分析

4.4.7 仿真结果

4.5 一种改进的 PARAFAC 估计算法

4.5.1 信号模型

4.5.2 PARAFAC 分解

4.5.3 角度粗估

4.5.4 精化角度估算

4.5.5 互耦系数估计

4.5.6 算法分析

4.5.7 仿真结果

4.6 基于实值三线性分解的估计算法

4.6.1 信号模型

4.6.2 实值 PARAFAC 分解模型

4.6.3 实值 TALS

4.6.4 联合 DOD 与 DOA 估计

4.6.5 算法分析

4.6.6 仿真结果及分析

4.7 基于三维压缩感知的 PARAFAC 估计算法

4.7.1 信号模型

4.7.2 互耦抑制

4.7.3 三维压缩感知

4.7.4 角度估计

4.7.5 复杂度分析

4.7.6 仿真结果

4.8 本章小结

参考文献

第 5 章 增益 - 相位误差下 MIMO 雷达角度估计

5.1 基于 ESPRIT-Like 的估计算法

5.1.1 信号模型

5.1.2 ESPRIT-Like 算法

5.2 基于 RD-MUSIC 的估计算法

5.2.1 RD-MUSIC 算法

5.2.2 GPE 估计

5.3 一种角度和增益相位误差估计方法

5.3.1 角度估计

5.3.2 增益相位误差计算

5.4 基于 PARAFAC 的联合角度 - 增益相位误差估计算法

5.4.1 基于张量的 MIMO 雷达信号模型

5.4.2 方向矩阵估计

5.4.3 基于 ESPRIT 的多参数联合估计算法

5.5 一种适用于非线性阵列的 PARAFAC 算法

5.6 一种低复杂度的 PARAFAC 算法

5.6.1 增益误差估计

5.6.2 角度和相位误差估计

5.6.3 仿真验证与分析

5.7 基于单个校准 Tx/Rx 阵元的角度估计方法

5.7.1 问题表述

5.7.2 DOA 和 DOD 估计

5.7.3 算法分析

5.7.4 仿真结果

5.8 本章小结

参考文献

第 6 章 空域有色噪声背景下 MIMO 雷达角度估计

6.1 统计的 CRB

6.1.1 预备知识及信号模型

6.1.2 CRB 的

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