| 姓名：何友著 作者简介： 作品：《多传感器信息融合及应用(第二版)》《第二版-雷达数据处理及应用》《多传感器信息融合及应用》《红莲梦土 李义堂诗画集赏》 姓名：何友著著 作者简介： 作品：《第二版-雷达数据处理及应用》 |
| 第1章 概述 1.1 雷达数据处理的目的和意义 现代雷达系统概括来讲一般都包含信号处理器和数据处理器这两大重要组成部分，如图1.1所示。信号处理器是用来检测目标的，即利用一定的方法来抑制由地（海）面杂波、气象、射频干扰、噪声源和人为干扰所产生的不希望有的信号。经过信号处理、恒虚警检测等一系列处理后的视频输出信号若超过某个设定的检测门限，便判断为发现目标，然后还要把发现的目标信号输送到数据录取器录取目标的空间位置、幅度值、径向速度以及其他一些目标特性参数，数据录取器一般是由计算机来实现的。由数据录取器输出的点迹（量测）还要在数据处理器中完成各种相关处理，即对获得的目标位置（如径向距离、方位、俯仰角）、运动参数等测量数据进行互联、跟踪、滤波、平滑、预测等运算，以达到有效抑制测量过程中引入的随机误差，对控制区域内目标的运动轨迹和相关运动参数（如速度和加速度等）进行估计，预测目标下一时刻的位置，并形成稳定的目标航迹，实现对目标的高精度实时跟踪的目的。 从对雷达回波信号进行处理的层次来讲，雷达信号处理通常被看做对雷达探测信息的一次处理，它是在每个雷达站进行的，它通常利用同一部雷达、同一扫描周期、同一距离单元的信息，目的是在杂波、噪声和各种有源、无源干扰背景中提取有用的目标信息。而雷达数据处理通常被看做对雷达信息的二次处理，它利用同一部雷达、不同扫描周期、不同距离单元的信息，它可以在各个雷达站单独进行，也可以在雷达网的信息处理中心或系统指挥中心进行。…… 更多 |
| 第1章 概述 1.1 雷达数据处理的目的和意义 1.2 雷达数据处理中的基本概念 1.3 系统模型 1.4 雷达数据处理技术研究的历史与现状 1.5 本书的范围和概貌 第2章 参数估计与线性滤波方法 2.1 引言 2.2 参数估计 2.2.1 参数估计的概念 2.2.2 四种基本参数估计方法 2.2.3 估计性质 2.2.4 静态向量情况下的参数估计 2.3 卡尔曼滤波器 2.3.1 系统模型 2.3.2 滤波模型 2.3.3 卡尔曼滤波器的初始化 2.3.4 稳态卡尔曼滤波器 2.3.5 卡尔曼滤波算法应用举例 2.3.6 卡尔曼滤波器应用中应注意的一些问题 2.4 滤波器 2.4.1 滤波器 2.4.2 自适应滤波器 2.4.3 滤波算法应用举例 2.4.4 滤波器 2.4.5 自适应滤波器 2.5 其他线性滤波技术 2.5.1 两点外推滤波器 2.5.2 线性自回归滤波器 2.6 卡尔曼滤波与其他线性滤波方法的性能比较 2.7 状态估计的一致性检验 2.7.1 状态估计误差一致性检验 2.7.2 新息的一致性检验 2.7.3 新息的白度检验 2.7.4 滤波器一致性检验的应用举例 2.8 小结 第3章 非线性滤波方法 3.1 引言 3.2 扩展卡尔曼滤波器 3.2.1 滤波模型 3.2.2 线性化ekf滤波的误差补偿 3.2.3 扩展卡尔曼滤波器应用中应注意的一些问题 3.3 不敏卡尔曼滤波器 3.3.1 不敏变换 3.3.2 滤波模型 3.3.3 仿真分析 3.4 粒 更多 |
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