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无线电测向与定位理论及方法

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工业技术

  • 购买点数:12
  • 作 者:王鼎 吴瑛 张莉 杨宾编著
  • 出 版 社:北京:国防工业出版社
  • 出版年份:2016
  • ISBN:9787118107470
  • 标注页数:318 页
  • PDF页数:331 页
图书介绍:第I篇主要对无线电测向定位技术的发展脉络、无线电测向定位的体制分类、无线电测向定位中的通识概念、无线电测向定位的信号参数样式进行系统阐述,其旨在为读者顺利阅读本书的核心内容铺垫基石。第II篇主要介绍无线电测向定位所涵盖的各类信号参数估计与提取技术。第III篇则系统介绍目标位置和速度的解算方法,其中将现有的各类定位算法归纳总结为两大类方法进行论述,分别为迭代类方法和闭式解算类方法,书中抽象出两大类定位算法的理论计算框架。

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图书介绍

第1章 绪论 1

1.1 无线电测向定位基本原理简介 1

1.2 无线电测向定位方法简介 3

1.2.1 无线电测向方法简介 3

1.2.2 基于测向信息的目标定位方法简介 4

1.2.3 基于信号数据域的目标位置直接估计方法简介 5

1.3 无线电测向系统的基本组成及其技术指标 5

1.3.1 无线电测向系统的基本组成 6

1.3.2 无线电测向系统的技术指标 7

1.4 全书结构和内容安排 8

参考文献 10

第2章 数学预备知识 13

2.1 矩阵理论中的若干预备知识 13

2.1.1 矩阵求逆计算公式 13

2.1.2 半正定矩阵和正定矩阵的若干性质 15

2.1.3 三种矩阵分解 16

2.1.4 Moore-Penrose广义逆矩阵和正交投影矩阵 20

2.1.5 矩阵Hadamard积和Kronecker积 24

2.2 多维函数分析和优化理论中的若干预备知识 27

2.2.1 多维(标量)函数的梯度向量和Hessian矩阵 27

2.2.2 无约束优化问题的最优性条件及其数值优化算法 28

2.2.3 多维(向量)函数的Jacobi矩阵和Taylor级数展开 31

2.3 统计信号处理中的若干预备知识 32

2.3.1 未知参量估计方差的克拉美罗界 33

2.3.2 最大似然估计及其渐近统计最优性分析 39

2.3.3 加权最小二乘估计及其与最大似然估计的等价性 41

2.4 线性离散和连续时间系统中的若干预备知识 42

2.4.1 线性离散时间随机系统的卡尔曼滤波算法 42

2.4.2 线性连续时间系统的可观测性分析 45

参考文献 46

附录A 第2章 所涉及的复杂数学推导 47

附录A1 证明式(2.1 54) 47

附录A2 证明式(2.1 58) 48

附录A3 证明式(2.1 61) 48

附录A4 证明式(2.1 67) 50

第3章 测向天线阵列信号模型及其基本特性简介 51

3.1 测向天线阵列及其接收信号的相关假设 51

3.2 测向天线阵列接收信号模型 52

3.3 几种特殊阵型的阵列流形响应 53

3.3.1 均匀线阵 53

3.3.2 均匀圆阵 54

3.3.3 均匀L阵 54

3.3.4 均匀矩形阵 55

3.4 阵列方向图 55

3.4.1 均匀线阵方向图及其基本特性 56

3.4.2 均匀圆阵方向图及其基本特性 59

3.4.3 均匀矩形阵方向图及其基本特性 64

3.5 阵列波束宽度和角度分辨率 70

3.5.1 阵列波束宽度 70

3.5.2 角度分辨率 71

参考文献 72

第4章 传统无线电测向理论与方法 73

4.1 基于艾德考克天线阵的测向方法 73

4.1.1 基于艾德考克天线阵的模拟测向原理 73

4.1.2 瓦特森—瓦特测向法的数字实现原理 78

4.2 基于乌兰韦伯尔天线阵的测向方法 85

4.2.1 均匀线阵和/差方向图的特性 86

4.2.2 基于乌兰韦伯尔天线阵的测向原理 88

4.2.3 数值实验 90

4.3 基于数字波束形成的测向方法 93

4.3.1 延时—相加法 93

4.3.2 Capon最小方差法 94

4.3.3 数值实验 96

4.4 相位干涉仪测向方法 100

4.4.1 一维相位干涉仪测向原理 100

4.4.2 二维相位干涉仪测向原理 101

4.4.3 相位干涉仪的模糊解分析 106

4.4.4 相位干涉仪的解模糊方法 108

4.5 相关干涉仪测向方法 114

4.5.1 相关干涉仪测向的基本原理 115

4.5.2 相关干涉仪测向方法中的插值运算 115

4.5.3 数值实验 116

参考文献 118

第5章 超分辨率测向理论与方法Ⅰ——基础篇 119

5.1 阵列信号模型与方位估计方差的克拉美罗界 119

5.1.1 阵列信号模型 119

5.1.2 方位估计方差的克拉美罗界 120

5.2 多重信号分类算法的基本原理及其理论性能分析 128

5.2.1 多重信号分类算法的基本原理 128

5.2.2 多重信号分类算法的若干推广形式 130

5.2.3 多重信号分类算法的理论性能分析 131

5.2.4 数值实验 137

5.3 最大似然估计算法的基本原理及其理论性能分析 144

5.3.1 未知确定型信号模型下的最大似然估计算法及其理论性能分析 145

5.3.2 复高斯随机型信号模型下的最大似然估计算法及其理论性能分析 150

5.4 子空间拟合估计算法的基本原理及其理论性能分析 152

5.4.1 信号子空间拟合估计准则和算法 153

5.4.2 噪声子空间拟合的优化准则和算法 154

5.4.3 子空间拟合估计算法的理论性能分析 155

5.4.4 数值实验 158

5.5 基于旋转不变技术的测向算法的基本原理及其理论性能分析 159

5.5.1 基于旋转不变技术的测向算法的基本原理 159

5.5.2 LS-ESPRIT算法 161

5.5.3 TLS-ESPRIT算法 161

5.5.4 基于旋转不变技术的测向算法的理论性能分析 162

5.5.5 数值实验 166

参考文献 169

附录B 第5章 所涉及的复杂数学推导 170

附录B1 证明式(5.5 0)中的两个等式成立 170

附录B2 证明式(5.5 3) 172

附录B3 证明式(5.1 14) 172

附录B4 证明式(5.1 52)和式(5.1 54) 173

附录B5 证明式(5.1 58) 174

附录B6 证明式(5.1 71) 175

附录B7 证明式(5.2 06) 175

附录B8 证明式(5.2 08) 177

第6章 超分辨率测向理论与方法Ⅱ——推广篇 178

6.1 相干信号方位估计方法 179

6.1.1 相干信号的基本概念及其对超分辨率测向算法的影响 179

6.1.2 空间平滑预处理技术 180

6.2 信号二维到达角度估计方法 185

6.2.1 基于多重信号分类算法的二维到达角度估计方法 185

6.2.2 基于ESPRIT算法的二维到达角度估计方法 189

6.3 乘性阵列误差存在条件下的信号方位估计方法 202

6.3.1 乘性阵列误差存在条件下的阵列信号模型 203

6.3.2 乘性阵列误差参数和信号方位联合估计方差的克拉美罗界 203

6.3.3 乘性阵列误差参数和信号方位联合估计方法 204

6.3.4 数值实验 206

6.4 联合信号复包络先验信息的方位估计方法 208

6.4.1 信号复包络已知条件下的方位估计方法 209

6.4.2 利用信号复包络恒模信息的方位估计方法 214

参考文献 220

附录C 第6章 所涉及的复杂数学推导 221

附录C1 证明式(6.1 22)中的两个等式 221

附录C2 证明式(6.1 30)和式(6.1 31) 223

附录C3 证明式(6.1 62)至式(6.1 64) 225

附录C4 证明式(6.1 88)至式(6.1 90) 227

第7章 基于测向信息的静止目标定位理论与方法 229

7.1 基于电离层反射的单站定位理论与方法 229

7.1.1 不考虑地球曲率影响的近距离单站定位 229

7.1.2 考虑地球曲率影响的远距离单站定位 231

7.1.3 单站定位中的误差分析 232

7.2 双站二维交汇定位理论与方法 233

7.2.1 双站二维交汇定位基本原理 233

7.2.2 定位误差分析 234

7.2.3 数值实验 236

7.3 多站(多于两站)交汇定位理论与方法 238

7.3.1 定位观测模型和目标位置估计方差的克拉美罗界 238

7.3.2 定位误差椭圆概率,误差椭圆面积与误差概率圆环 241

7.3.3 三种目标位置解算方法及其理论性能分析 247

7.3.4 数值实验 254

参考文献 256

附录D 第7章 所涉及的数学推导 256

附录D1 证明式(7.5 6) 256

附录D2 矩阵An(r),?(r),?(r)的表达式 257

第8章 基于测向信息的运动目标跟踪理论与方法 259

8.1 基于测向信息的运动目标可观测性分析 259

8.1.1 静止单站对匀速直线运动目标的可观测性分析 259

8.1.2 匀速直线运动单站对匀速直线运动目标的可观测性分析 261

8.1.3 匀加速直线运动单站对匀速直线运动目标的可观测性分析 263

8.1.4 静止多站对匀速直线运动目标的可观测性分析 267

8.2 基于单站测向信息的运动目标跟踪方法 269

8.2.1 目标运动模型和观测模型 269

8.2.2 目标运动状态向量估计的克拉美罗界 270

8.2.3 扩展卡尔曼滤波算法和伪线性卡尔曼滤波算法 271

8.2.4 无迹卡尔曼滤波算法 275

8.3 基于多站测向信息的渐近无偏跟踪方法 278

8.3.1 目标运动模型和观测模型 278

8.3.2 参数估计方差的克拉美罗界 279

8.3.3 渐近无偏跟踪方法 280

8.3.4 序贯渐近无偏跟踪方法 285

参考文献 288

附录E 第8章 所涉及的复杂数学推导 289

附录E1 证明式(8.6 ) 289

附录E2 证明式(8.1 0) 290

附录E3 证明式(8.2 3) 290

附录E4 证明式(8.5 9) 291

附录E5 证明式(8.6 2) 292

附录E6 292

附录E7 294

第9章 基于阵列信号数据域的目标位置直接估计理论与方法 296

9.1 基于单个可移动阵列的信号数据域目标位置直接估计方法 296

9.1.1 阵列信号模型 297

9.1.2 目标位置估计方差的克拉美罗界 298

9.1.3 两种目标位置直接估计算法 301

9.1.4 数值实验 304

9.2 基于多个静止阵列的信号数据域目标位置直接估计方法 306

9.2.1 阵列信号模型 307

9.2.2 目标位置估计方差的克拉美罗界 308

9.2.3 两种目标位置直接估计算法 312

9.2.4 数值实验 314

参考文献 318

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