新型雷達原理與技術(shù)

前言第1章 緒論1.1 雷達研究背景及意義1.2 超寬帶雷達研究背景及意義1.3 超寬帶雷達的應(yīng)用研究1.4 超寬帶脈沖壓縮雷達的發(fā)展1.5 超寬帶脈沖壓縮雷達的問題1.5.1 探測盲區(qū)問題的存在1.5.2 組合調(diào)制信號的性能分析和減小探測盲區(qū)1.5.3 脈沖壓縮雷達距離旁瓣抑制技術(shù)1.6 混沌雷達的發(fā)展1.7 寬帶混沌雷達信號設(shè)計與研究1.8 認知雷達的概念1.9 認知雷達的發(fā)展1.10 后續(xù)章節(jié)安排第2章 匹配濾波及模糊函數(shù)2.1 匹配濾波2.1.1 最佳線性濾波器2.1.2 匹配濾波與相關(guān)器的關(guān)系2.2 模糊函數(shù)2.2.1 模糊函數(shù)的定義2.2.2 模糊圖與分辨率2.3 本章小結(jié)第3章 大時寬一帶寬積信號性能分析及穿墻仿真3.1 線性調(diào)頻脈沖信號的脈沖壓縮處理3.1.1 線性調(diào)頻脈沖信號及其特性3.1.2 線性調(diào)頻信號的脈沖壓縮仿真分析3.2 超寬帶二相編碼信號的脈沖壓縮處理3.2.1 二相編碼信號及其特性3.2.2 偽隨機碼調(diào)制的二相編碼脈沖序列3.3 組合調(diào)制信號的性能分析3.3.1 常見的組合調(diào)制信號3.3.2 偽碼一線性調(diào)頻組合調(diào)制3.4 雷達信號形式的復(fù)雜化3.5 脈沖拉伸信號處理3.6 線性調(diào)頻信號及二相編碼性能分析與比較3.7 時域有限差分法實現(xiàn)穿墻探測仿真3.7.1 時域有限差分法3.7.2 墻體透射系數(shù)仿真與計算3.8 超寬帶脈沖壓縮穿墻雷達過程仿真3.9 本章小結(jié)第4章 組合脈沖信號性能分析及減小盲區(qū)的研究4.1 雷達系統(tǒng)探測盲區(qū)問題4.2 有效檢測脈壓系數(shù)范圍4.3 超寬帶組合脈沖信號設(shè)計及仿真4.3.1 超寬帶組合脈沖信號設(shè)計4.3.2 探測性能仿真4.4 偽碼一多項式擬合非線性調(diào)頻組合調(diào)制信號及仿真4.4.1 基于駐留相位原理的非線性調(diào)頻信號產(chǎn)生4.4.2 偽碼一非線性調(diào)頻組合調(diào)制信號4.5 偽碼一多項式擬合非線性調(diào)頻組合調(diào)制信號的性能分析4.5.1 多項式擬合非線性方法4.5.2 偽碼一多項式擬合非線性調(diào)頻組合調(diào)制信號的仿真4.5.3 常見組合調(diào)制信號的性能對比分析4.6 截斷式壓縮脈沖解決單基站雷達盲區(qū)的設(shè)計4.6.1 單基站脈沖壓縮雷達盲區(qū)問題4.6.2 截斷式壓縮脈沖的設(shè)計4.6.3 截斷式壓縮脈沖的探測性能仿真及分析4.7 本章小結(jié)第5章 K-MMSE濾波器旁瓣抑制系統(tǒng)5.1 基于窗函數(shù)的旁瓣抑制5.2 最小均方誤差算法5.2.1 最小均方誤差估計原理5.2.2 最小均方誤差算法仿真5.2.3 MMSE算法優(yōu)化超寬帶脈沖壓縮雷達系統(tǒng)5.2.4 多次MMSE濾波器原理5.3 基于K—MMSE濾波脈沖壓縮算法5.3.1 點擴散函數(shù)5.3.2 卡爾曼濾波5.3.3 K—MMSE算法5.3.4 K—MMSE濾波器計算機仿真5.4 本章小結(jié)第6章 寬帶混沌雷達信號設(shè)計與研究6.1 混沌序列產(chǎn)生方式6.1.1 混沌概述6.1.2 映射產(chǎn)生混沌6.1.3 激光器產(chǎn)生混沌6.1.4 小結(jié)6.2 混沌序列的優(yōu)化6.2.1 映射混沌序列的優(yōu)化6.2.2 激光混沌的優(yōu)化6.2.3 小結(jié)6.3 寬帶混沌調(diào)頻雷達信號的設(shè)計與性能分析6.3.1 雷達調(diào)頻信號的設(shè)計6.3.2 信號性能指標(biāo)分析6.3.3 仿真分析6.3.4 小結(jié)6.4 本章小結(jié)第7章 認知跟蹤雷達相關(guān)問題研究7.1 數(shù)學(xué)模型7.1.1 發(fā)射波形模型7.1.2 目標(biāo)狀態(tài)空間模型7.2 整體框架設(shè)計7.2.1 容積卡爾曼濾波7.2.2 量測噪聲協(xié)方差7.2.3 波形動態(tài)選擇方法7.3 正弦波調(diào)制混沌信號7.3.1 混沌信號7.3.2 正弦波調(diào)制的混沌信號7.4 認知雷達目標(biāo)跟蹤中的濾波算法7.4.1 卡爾曼濾波7.4.2 擴展卡爾曼濾波7.4.3 無跡卡爾曼濾波7.5 迭代容積卡爾曼濾波7.5.1 算法原理7.5.2 算法流程7.6 目標(biāo)跟蹤算法仿真7.7 本章小結(jié)第8章 認知雷達擴展目標(biāo)探測研究8.1 認知雷達目標(biāo)模型8.1.1 點目標(biāo)回波的數(shù)學(xué)模型8.1.2 擴展目標(biāo)回波的數(shù)學(xué)模型8.2 波形優(yōu)化設(shè)計原理8.3 基于模糊函數(shù)的波形設(shè)計方法8.3.1 波形設(shè)計8.3.2 駐留相位原理對相位近似求解8.4 基于最大信噪比的波形設(shè)計方法8.4.1 點目標(biāo)模型下發(fā)射波形與輸出信噪比之間的關(guān)系8.4.2 擴展目標(biāo)模型下發(fā)射波形與輸出信噪比之間的關(guān)系8.5 基于信息論的波形設(shè)計方法8.5.1 信息論基本知識8.5.2 平均互信息在雷達中的應(yīng)用8.5.3 噪聲環(huán)境下平均互信息與發(fā)射波形之間的關(guān)系8.6 目標(biāo)檢測與發(fā)射波形的關(guān)系8.7 擴展目標(biāo)探測波形設(shè)計8.7.1 認知雷達擴展目標(biāo)探測模型8.7.2 時域波形設(shè)計方法8.7.3 擴展目標(biāo)探測波形仿真分析8.8 本章小結(jié)參考文獻