【XH】 MIMO雷达目标定位 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张小飞，张弓，李建峰 等 著

图书标签:

• MIMO雷达
• 目标定位
• 雷达信号处理
• 阵列信号处理
• 无线通信
• 雷达系统
• 定位算法
• 空间谱估计
• 目标检测
• 雷达技术

店铺： 爱尚美润图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118098648

商品编码：29478769548

包装：平装

出版时间：2014-12-01

基本信息

书名：MIMO雷达目标定位

定价：89.00元

作者：张小飞,张弓,李建峰 等

出版社：国防工业出版社

出版日期：2014-12-01

ISBN：9787118098648

字数：

页码：277

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）雷达是国际上近几年发展起来的一种新体制雷达，它借鉴了在通信领域取得巨大成功的MIMO技术，具有广阔的应用前景。MIMO雷达可以提高雷达探测目标的可靠性和探测精度，具有抗干扰、抗隐身能力，因此可以用于对海上或空中目标的预警、跟踪和识别。为了实现对敌目标有效监测与阻击，需要雷达具有良好的方位分辨力，对敌目标方位快速、准确地加以辨别定位，以实施打击。开展MIMO雷达空间目标角定位研究，旨在攻克其中的若干关键技术，为MIMO雷达应用提供理论基础和技术支撑，对于自主发展我国国防科技和武器装备具有十分重要的理论与现实意义。《MIMO雷达目标定位》系统深入地研究了MIMO雷达中目标定位，包括MIMO雷达的角度估计、MIMO雷达相干角度估计、MIMO雷达联合角度和多普勒频率估计、MIMO雷达的角度跟踪和非理想阵列中MIMO雷达参数估计。
　　《MIMO雷达目标定位》的读者对象为通信与信息系统、信号和信息处理、微波和电磁场和水声等专业本科生的高年级学生和研究生，亦可供从事这些专业领域的科技工作者参考使用。

目录

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章 绪论
1.1 引言
1.2 外研究现状及发展动态分析
1.3 章节安排
参考文献

第2章 基础知识
2.1 矩阵代数的相关知识
2.1.1 特征值与特征向量
2.1.2 广义特征值与广义特征向量
2.1.3 矩阵的奇异值分解
2.1.4 Toeplitz矩阵
2.1.5 Hankel矩阵
2.1.6 Vandermonde矩阵
2.1.7 Hermitian矩阵
2.1.8 Kronecker积
2.1.9 Khatri-Rao积
2.1.10 Hadamard积
2.2 常用接收阵和发射阵模型
2.2.1 均匀线阵
2.2.2 L型阵列
2.2.3 面阵
2.3 本章小结
参考文献

第3章 MIMO雷达角度估计
3.1 MIMO雷达的接收信号模型
3.1.1 双基地MIMO雷达模型
3.1.2 单基地MIMO雷达模型
3.2 MIM0雷达的角度估计算法：ESPRIT类
3.2.1 双基地MIMO雷达基于EsPRIT角度估计算法
3.2.2 单基地MIMO雷达中基于低复杂度（Rc）ESPRIT的角度估计
3.2.3 非圆实信号MIMO雷达中基于实值ESPRIT的角度估计
3.2.4 面阵MIMO雷达中基于UnitaryRD-ESPRIT的角度估计算法
3.3 MIMO雷达的角度估计算法：MUSIC类
3.3.1 2D-MUSTC
3.3.2 双基地MIMO雷达的角度估计算法：降维MUSIC（RD-MUSIC）算法
3.3.3 单基地MIMO雷达的角度估计算法：降复杂度（RC）-MUSIC
3.3.4 双基地MIM0雷达中基于级联MuSIC的角度估计
3.4 MIMO雷达的角度估计算法：Capon类
3.4.1 2D-Capon算法
3.4.2 双基地MIMO雷达系统RD-Capon算法
3.4.3 双基地MIMO雷达系统中改进RD-capon算法
3.4.4 单基地MIMO雷达的角度估计算法：RC-Capon
3.5 MIMO雷达的角度估计算法：PM类
3.5.1 单基地MIMO雷达中基于PM算法和降维变换的高效DOA估计算法
3.5.2 任意阵MIMO雷达中一种低复杂度的联合2D-DOD与2D-DOA的估计算法
3.6 MIMO雷达的角度估计算法：PARAFAC
3.6.1 基于三线性分解法的MIM0雷达的角度估计
3.6.2 MIMO雷达中基于改进三线性分解的角度估计方法
3.7 MIMO雷达的角度估计算法：联合对角化
3.7.1 数据模型
3.7.2 角度估计算法
3.7.3 仿真结果
3.8 M1MO雷达的角度估计算法：矩阵束方法
3.8.1 数据模型
3.8.2 基于矩阵束的角度估计算法
3.8.3 仿真结果
3.9 MIMO雷达中角度估计算法：四元数理论
3.9.1 基于四元数的Root-MUSIC的双基地MIMO雷达中角度估计算法
3.9.2 基于四元数ESPRIT的MIMO雷达中角度估计算法
3.10 MIMO雷达中的角度估计：压缩感知
3.11 本章小结
参考文献

第4章 MlMO雷达相干角度估计
4.1 单基地MIMO雷达中基于子阵列平移的相干DOA估计算法
4.1.1 数据模型
4.1.2 基于前后向平移的相干DOA估计
4.1.3 仿真结果
4.2 双基地MIMO雷达中基于PARALIND分解的DOD与DOA联合估计算法
4.2.1 数据模型
4.2.2 基于PARAL，IND分解的DOD与DOA联合估计算法
4.2.3 仿真结果
4.3 单脉冲MIMO雷达中的RD-ESPRIT相干DOA估计算法
4.3.1 单脉冲MIMO雷达接收信号及Toeplitz矩阵集的构造
4.3.2 RD-ESPKIT算法
4.3.3 算法步骤，复杂度及优点
4.3.4 仿真结果
4.4 单脉冲MIMO雷达中基于矩阵重构与三线性分解的相干DOA估计算法
4.4.1 基于重构的Toeplitz矩阵进行三线性分解
4.4.2 DOA估计
4.4.3 算法步骤，复杂度及优点
4.4.4 仿真结果及分析
参考文献

第5章 MIMO雷达角度和频率联合估计
5.1 双基地MIMO雷达下的角度和频率联合估计：DOA矩阵法
5.1.1 数据模型
5.1.2 多普勒频率估计
5.1.3 二维发射角和到达角估计
5.1.4 仿真结果
5.2 双基地MIMO雷达角度和多普勒频率联合估计：ESPRIT算法
5.2.1 多普勒频率估计
5.2.2 二维发射角和到达角估计
5.2.3 仿真结果
5.3 双基地MIMO雷达角度和多普勒频率联合估计：PM算法
5.3.1 多普勒频率估计
5.3.2 二维发射角和到达角估计
5.3.3 利用PM算法实现角度和频率联合估计
5.3.4 仿真结果
5.4 基于四线性分解的双基地MIMO雷达的角度和多普勒频率联合估计
5.4.1 双基地MIMO雷达时空数据模型
5.4.2 基于PARAFAC四线性分解的联合估计算法
5.4.3 仿真结果
5.5 MIMO雷达中基于稀疏表示的联合角度和多普勒频率估计
5.5.1 数据模型
5.5.2 MIMO雷达中基于稀疏表示的联合角度和多普勒频率估计
5.5.3 仿真结果
5.6 单基地MIMO雷达中基于压缩感知平行因子分析的联合角度与多普勒频率估计算法
5.6.1 数据模型
5.6.2 CS-PARAFAC算法联合角度与多普勒频率估计
5.6.3 性能分析
5.6.4 仿真结果
5.7 本章小结
参考文献

第6章 MIMO雷达中DOA跟踪
6.1 单基地MIMO雷达中基于自适应PARAFAC-RLST的DOA跟踪算法
6.1.1 数据模型
6.1.2 利用自适应PARAFAC-RLST进行DOA跟踪
6.1.3 复杂度分析
6.1.4 仿真结果
6.2 单基地MIMO雷达中基于双平行阵列的二维DOA跟踪算法
6.2.1 数据模型
6.2.2 基于PASTd的二维DOA跟踪算法
6.2.3 CRB
6.2.4 仿真结果
6.3 单基地MIMO雷达中基于Kalman滤波和OPASTd的DOA跟踪算法
6.3.1 数据模型
6.3.2 利用Kalman滤波和OPASTd进行DOA跟踪
6.3.3 复杂度分析和CRB
6.3.4 仿真结果
6.4 单基地MIMO雷达中基于协方差矩阵元素的DOA跟踪算法
6.4.1 数据模型
6.4.2 降维处理
6.4.3 基于协方差矩阵元素的DOA跟踪算法
6.4.4 修正
6.4.5 复杂度分析和本节算法的优点
6.4.6 误差分析
6.4.7 仿真结果
6.5 本章小结
参考文献

第7章 非理想阵列情况下MIMO雷达参数估计
7.1 双基地MIMO雷达中基于RD-MUSIC的联合角度和幅相误差估计
7.1.1 数据模型
7.1.2 联合角度和幅相误差估计算法
7.1.3 仿真结果
7.2 双基地MIMO雷达中基于三线性分解的联合角度和阵列幅相误差估计
7.2.1 数据模型
7.2.2 联合角度与幅相误差估计方法
7.2.3 复杂度分析及算法优点
7.2.4 仿真结果
7.3 收发阵列为非线阵的双基地MIMO雷达中一种角度与阵列幅相误差联合估计
7.3.1 数据模型
7.3.2 联合角度与幅相误差估计算法
7.3.3 复杂度分析、CRB及算法优点总结
7.3.4 仿真结果
7.4 MIMO雷达中幅相误差下的联合角度和多普勒频率估计
7.4.1 数据模型
7.4.2 幅相误差下MIMO雷达中的联合角度和多普勒频率估计
7.4.3 复杂度分析、CRB及算法优点总结
7.4.4 仿真结果
7.5 单基地MIMO雷达中未知互耦下基于Root-MUSIC的角度估计
7.5.1 数据模型
7.5.2 角度和互耦联合估计算法
7.5.3 复杂度分析及算法优点总结
7.5.4 算法性能分析
7.5.5 仿真结果
7.6 MIMO雷达中未知互耦下基于稀疏表示的联合角度和多普勒频率估计
7.6.1 数据模型
7.6.2 双基地MIMO雷达中未知互耦下的联合角度和多普勒频率估计
7.6.3 算法总结
7.6.4 仿真结果
7.7 双基地MIMO雷达中一种基于PM-like的联合角度与幅相误差估计
7.7.1 数据模型
7.7.2 PM-like算法实现联合角度与幅相误差估计
7.7.3 仿真结果及分析
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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章 绪论
1.1 引言
1.2 外研究现状及发展动态分析
1.3 章节安排
参考文献

第2章 基础知识
2.1 矩阵代数的相关知识
2.1.1 特征值与特征向量
2.1.2 广义特征值与广义特征向量
2.1.3 矩阵的奇异值分解
2.1.4 Toeplitz矩阵
2.1.5 Hankel矩阵
2.1.6 Vandermonde矩阵
2.1.7 Hermitian矩阵
2.1.8 Kronecker积
2.1.9 Khatri-Rao积
2.1.10 Hadamard积
2.2 常用接收阵和发射阵模型
2.2.1 均匀线阵
2.2.2 L型阵列
2.2.3 面阵
2.3 本章小结
参考文献

第3章 MIMO雷达角度估计
3.1 MIMO雷达的接收信号模型
3.1.1 双基地MIMO雷达模型
3.1.2 单基地MIMO雷达模型
3.2 MIM0雷达的角度估计算法：ESPRIT类
3.2.1 双基地MIMO雷达基于EsPRIT角度估计算法
3.2.2 单基地MIMO雷达中基于低复杂度（Rc）ESPRIT的角度估计
3.2.3 非圆实信号MIMO雷达中基于实值ESPRIT的角度估计
3.2.4 面阵MIMO雷达中基于UnitaryRD-ESPRIT的角度估计算法
3.3 MIMO雷达的角度估计算法：MUSIC类
3.3.1 2D-MUSTC
3.3.2 双基地MIMO雷达的角度估计算法：降维MUSIC（RD-MUSIC）算法
3.3.3 单基地MIMO雷达的角度估计算法：降复杂度（RC）-MUSIC
3.3.4 双基地MIM0雷达中基于级联MuSIC的角度估计
3.4 MIMO雷达的角度估计算法：Capon类
3.4.1 2D-Capon算法
3.4.2 双基地MIMO雷达系统RD-Capon算法
3.4.3 双基地MIMO雷达系统中改进RD-capon算法
3.4.4 单基地MIMO雷达的角度估计算法：RC-Capon
3.5 MIMO雷达的角度估计算法：PM类
3.5.1 单基地MIMO雷达中基于PM算法和降维变换的高效DOA估计算法
3.5.2 任意阵MIMO雷达中一种低复杂度的联合2D-DOD与2D-DOA的估计算法
3.6 MIMO雷达的角度估计算法：PARAFAC
3.6.1 基于三线性分解法的MIM0雷达的角度估计
3.6.2 MIMO雷达中基于改进三线性分解的角度估计方法
3.7 MIMO雷达的角度估计算法：联合对角化
3.7.1 数据模型
3.7.2 角度估计算法
3.7.3 仿真结果
3.8 M1MO雷达的角度估计算法：矩阵束方法
3.8.1 数据模型
3.8.2 基于矩阵束的角度估计算法
3.8.3 仿真结果
3.9 MIMO雷达中角度估计算法：四元数理论
3.9.1 基于四元数的Root-MUSIC的双基地MIMO雷达中角度估计算法
3.9.2 基于四元数ESPRIT的MIMO雷达中角度估计算法
3.10 MIMO雷达中的角度估计：压缩感知
3.11 本章小结
参考文献

第4章 MlMO雷达相干角度估计
4.1 单基地MIMO雷达中基于子阵列平移的相干DOA估计算法
4.1.1 数据模型
4.1.2 基于前后向平移的相干DOA估计
4.1.3 仿真结果
4.2 双基地MIMO雷达中基于PARALIND分解的DOD与DOA联合估计算法
4.2.1 数据模型
4.2.2 基于PARAL，IND分解的DOD与DOA联合估计算法
4.2.3 仿真结果
4.3 单脉冲MIMO雷达中的RD-ESPRIT相干DOA估计算法
4.3.1 单脉冲MIMO雷达接收信号及Toeplitz矩阵集的构造
4.3.2 RD-ESPKIT算法
4.3.3 算法步骤，复杂度及优点
4.3.4 仿真结果
4.4 单脉冲MIMO雷达中基于矩阵重构与三线性分解的相干DOA估计算法
4.4.1 基于重构的Toeplitz矩阵进行三线性分解
4.4.2 DOA估计
4.4.3 算法步骤，复杂度及优点
4.4.4 仿真结果及分析
参考文献

第5章 MIMO雷达角度和频率联合估计
5.1 双基地MIMO雷达下的角度和频率联合估计：DOA矩阵法
5.1.1 数据模型
5.1.2 多普勒频率估计
5.1.3 二维发射角和到达角估计
5.1.4 仿真结果
5.2 双基地MIMO雷达角度和多普勒频率联合估计：ESPRIT算法
5.2.1 多普勒频率估计
5.2.2 二维发射角和到达角估计
5.2.3 仿真结果
5.3 双基地MIMO雷达角度和多普勒频率联合估计：PM算法
5.3.1 多普勒频率估计
5.3.2 二维发射角和到达角估计
5.3.3 利用PM算法实现角度和频率联合估计
5.3.4 仿真结果
5.4 基于四线性分解的双基地MIMO雷达的角度和多普勒频率联合估计
5.4.1 双基地MIMO雷达时空数据模型
5.4.2 基于PARAFAC四线性分解的联合估计算法
5.4.3 仿真结果
5.5 MIMO雷达中基于稀疏表示的联合角度和多普勒频率估计
5.5.1 数据模型
5.5.2 MIMO雷达中基于稀疏表示的联合角度和多普勒频率估计
5.5.3 仿真结果
5.6 单基地MIMO雷达中基于压缩感知平行因子分析的联合角度与多普勒频率估计算法
5.6.1 数据模型
5.6.2 CS-PARAFAC算法联合角度与多普勒频率估计
5.6.3 性能分析
5.6.4 仿真结果
5.7 本章小结
参考文献

第6章 MIMO雷达中DOA跟踪
6.1 单基地MIMO雷达中基于自适应PARAFAC-RLST的DOA跟踪算法
6.1.1 数据模型
6.1.2 利用自适应PARAFAC-RLST进行DOA跟踪
6.1.3 复杂度分析
6.1.4 仿真结果
6.2 单基地MIMO雷达中基于双平行阵列的二维DOA跟踪算法
6.2.1 数据模型
6.2.2 基于PASTd的二维DOA跟踪算法
6.2.3 CRB
6.2.4 仿真结果
6.3 单基地MIMO雷达中基于Kalman滤波和OPASTd的DOA跟踪算法
6.3.1 数据模型
6.3.2 利用Kalman滤波和OPASTd进行DOA跟踪
6.3.3 复杂度分析和CRB
6.3.4 仿真结果
6.4 单基地MIMO雷达中基于协方差矩阵元素的DOA跟踪算法
6.4.1 数据模型
6.4.2 降维处理
6.4.3 基于协方差矩阵元素的DOA跟踪算法
6.4.4 修正
6.4.5 复杂度分析和本节算法的优点
6.4.6 误差分析
6.4.7 仿真结果
6.5 本章小结
参考文献

第7章 非理想阵列情况下MIMO雷达参数估计
7.1 双基地MIMO雷达中基于RD-MUSIC的联合角度和幅相误差估计
7.1.1 数据模型
7.1.2 联合角度和幅相误差估计算法
7.1.3 仿真结果
7.2 双基地MIMO雷达中基于三线性分解的联合角度和阵列幅相误差估计
7.2.1 数据模型
7.2.2 联合角度与幅相误差估计方法
7.2.3 复杂度分析及算法优点
7.2.4 仿真结果
7.3 收发阵列为非线阵的双基地MIMO雷达中一种角度与阵列幅相误差联合估计
7.3.1 数据模型
7.3.2 联合角度与幅相误差估计算法
7.3.3 复杂度分析、CRB及算法优点总结
7.3.4 仿真结果
7.4 MIMO雷达中幅相误差下的联合角度和多普勒频率估计
7.4.1 数据模型
7.4.2 幅相误差下MIMO雷达中的联合角度和多普勒频率估计
7.4.3 复杂度分析、CRB及算法优点总结
7.4.4 仿真结果
7.5 单基地MIMO雷达中未知互耦下基于Root-MUSIC的角度估计
7.5.1 数据模型
7.5.2 角度和互耦联合估计算法
7.5.3 复杂度分析及算法优点总结
7.5.4 算法性能分析
7.5.5 仿真结果
7.6 MIMO雷达中未知互耦下基于稀疏表示的联合角度和多普勒频率估计
7.6.1 数据模型
7.6.2 双基地MIMO雷达中未知互耦下的联合角度和多普勒频率估计
7.6.3 算法总结
7.6.4 仿真结果
7.7 双基地MIMO雷达中一种基于PM-like的联合角度与幅相误差估计
7.7.1 数据模型
7.7.2 PM-like算法实现联合角度与幅相误差估计
7.7.3 仿真结果及分析
参考文献

信号追踪的艺术：从雷达基础到高级定位技术 前言 在现代军事、民用航空、气象监测以及无人驾驶等诸多领域，精确的目标定位能力已成为不可或缺的核心技术。雷达，作为一种能够远距离探测、识别目标并测量其距离、方向、速度等信息的电子设备，其在目标定位中的作用举足轻重。从最初的简单测距，到如今能够区分并精确定位多个复杂目标，雷达技术经历了漫长而辉煌的发展历程。本书旨在梳理雷达在目标定位领域的核心技术脉络，深入剖析其原理、方法与应用，为读者构建一个全面而深入的理解框架。我们将从雷达系统的基本构成出发，层层递进，逐步探讨影响定位精度的关键因素，并介绍当前先进的定位算法和技术，力求为读者呈现一场关于“信号追踪的艺术”的深度探索。 第一章：雷达系统基础回顾 任何复杂的定位技术都建立在扎实的基础之上。本章将系统回顾雷达系统的基本组成部分及其工作原理。我们将首先介绍雷达的几个核心功能模块： 发射机 (Transmitter): 负责产生并放大雷达信号。我们将探讨不同类型的雷达波形（如脉冲信号、连续波信号）及其特点，以及它们如何影响信号的探测距离和分辨率。 天线 (Antenna): 作为雷达系统的“眼睛”和“耳朵”，天线负责定向发射电磁波并接收回波。我们将分析不同天线类型（如抛物面天线、相控阵天线）的优劣，以及它们如何影响雷达的波束指向性和空间分辨率。 接收机 (Receiver): 负责放大和处理接收到的微弱回波信号。本章将介绍接收机的灵敏度、动态范围等关键参数，以及噪声抑制和信号滤波等基本处理技术。 信号处理器 (Signal Processor): 这是雷达的“大脑”，负责从嘈杂的回波信号中提取目标信息。我们将初步介绍脉冲压缩、多普勒处理等基本信号处理技术，以及它们如何帮助识别目标并测量其径向速度。 显示与记录系统 (Display and Recording System): 将处理后的目标信息以直观的方式呈现给操作员，并进行数据记录，以便后续分析。 理解这些基本模块的功能和相互配合是深入理解雷达定位原理的前提。我们将通过清晰的图示和简洁的语言，帮助读者建立对雷达系统整体运作流程的直观认识。 第二章：目标定位的基本原理 在掌握了雷达系统的基本构成后，本章将聚焦于雷达如何实现目标定位。定位的本质是测量目标相对于雷达的位置。雷达主要通过以下几种测量手段来获取目标的位置信息： 距离测量 (Range Measurement): 这是最基本的定位信息。我们将详细阐述脉冲雷达如何通过测量发射脉冲到接收回波之间的时间延迟来计算目标距离。涉及到的关键概念包括脉冲重复频率 (PRF) 和最大不模糊距离。对于连续波雷达，我们将探讨其距离测量原理，以及如何克服其在测量距离时的局限性。 角度测量 (Angle Measurement): 雷达的天线通常具有方向性，通过扫描天线或使用多波束技术，可以确定目标的方位角 (Azimuth) 和俯仰角 (Elevation)。本章将介绍不同角度测量方法，如机械扫描、电子扫描（相控阵雷达）以及单脉冲测角技术。我们将分析角度测量精度受到的影响因素，如波束宽度、信号强度等。 速度测量 (Velocity Measurement): 雷达可以通过多普勒效应来测量目标的径向速度（即目标相对于雷达的运动速度）。我们将详细解释多普勒频移的产生机制，以及如何利用脉冲多普勒雷达 (PDR) 来区分静止目标和移动目标，并测量其速度。 本章还将探讨如何将距离和角度信息结合起来，在极坐标系下描述目标的位置。同时，我们也会初步触及三维空间中的目标定位问题，为后续章节的深入探讨奠定基础。 第三章：影响目标定位精度的关键因素 精确的目标定位是雷达系统的核心追求。然而，在实际应用中，多种因素都会对定位精度产生影响。本章将深入剖析这些关键因素： 信号传播环境 (Signal Propagation Environment): 电磁波在传播过程中会受到大气衰减、反射、折射等多种影响。我们将讨论这些传播效应如何影响信号的强度和传播路径，进而影响距离和角度的测量精度。例如，多径效应可能导致错误的距离估计。 目标特性 (Target Characteristics): 目标的雷达散射截面 (RCS) 决定了雷达接收到的回波强度。RCS较低的目标探测难度更大，定位精度也可能下降。此外，目标的形状、材料等因素也会影响回波信号的特性。 噪声和干扰 (Noise and Interference): 来自大气、电子设备以及其他雷达系统的噪声和干扰是影响雷达性能的顽固敌人。我们将分析不同类型的噪声（如热噪声、散粒噪声）和干扰（如自干扰、外部干扰）的来源，以及它们如何劣化信号质量，从而降低定位精度。 雷达系统参数 (Radar System Parameters): 雷达系统的设计参数，如发射功率、接收机灵敏度、天线孔径、波束宽度、信号处理算法等，都直接影响定位精度。我们将探讨如何通过优化这些参数来提高定位性能。例如，更窄的波束宽度可以提高角度分辨率。 测量误差 (Measurement Errors): 即使在理想条件下，测量过程本身也存在固有的误差。我们将讨论距离测量误差和角度测量误差的来源，以及它们如何累积并影响最终的目标位置估计。 理解这些影响因素，有助于我们在实际应用中采取相应的对策，例如优化雷达设计、选择合适的信号处理算法、或者在数据融合中进行误差补偿。 第四章：高级目标定位技术 随着技术的发展，雷达定位能力不断突破。本章将介绍一些当前先进的、能够实现更精确、更复杂目标定位的技术： 相控阵雷达 (Phased Array Radar): 作为现代雷达技术的重要突破，相控阵雷达通过电子控制天线阵列中的单元，能够快速、灵活地改变波束指向，实现多目标跟踪和空域的有效覆盖。我们将深入探讨相控阵雷达的工作原理，特别是其在目标定位和跟踪方面的优势。 合成孔径雷达 (SAR) 与逆合成孔径雷达 (ISAR): SAR和ISAR技术能够利用目标的相对运动，通过合成等效的大孔径天线，极大地提高雷达的空间分辨率，甚至能够分辨出目标的细节特征。我们将解释SAR和ISAR的成像原理，以及它们在目标识别和精确定位中的应用。 多普勒成像技术 (Doppler Imaging): 结合多普勒信息，可以实现二维或三维的多普勒成像，从而更清晰地展现目标的运动状态和内部结构。本章将介绍多普勒成像的基本原理及其在目标分类和精确定位中的潜力。 极化雷达技术 (Polarimetric Radar Technology): 雷达波的极化信息可以提供关于目标材料、形状和表面粗糙度等方面的额外信息。我们将探讨极化雷达如何通过测量不同极化成分的回波来增强目标探测和识别能力，并辅助提高定位的鲁棒性。 先进信号处理算法 (Advanced Signal Processing Algorithms): 现代雷达广泛应用各种先进的信号处理算法来提高定位精度和性能。我们将介绍一些典型的算法，如卡尔曼滤波 (Kalman Filter) 及其变种（如扩展卡尔曼滤波 EKF，无迹卡尔曼滤波 UKF）在目标跟踪中的应用，以及粒子滤波 (Particle Filter) 在非线性、非高斯情况下的定位优势。此外，我们还会简要提及贝叶斯滤波等更通用的框架。 本章的重点在于展示如何通过更精密的硬件设计和更智能的算法，克服传统雷达在定位方面的挑战，实现更卓越的性能。 第五章：目标定位的应用场景与发展趋势 本章将把理论知识与实际应用相结合，探讨雷达目标定位在各个领域的具体应用，并展望未来的发展趋势。 军事应用: 在军事领域，雷达目标定位是空中预警、目标指示、导弹制导、反导防御、反恐侦察等关键任务的基础。我们将讨论雷达在这些场景下的具体作用，以及对定位精度和实时性的特殊要求。 民用航空: 空管雷达、机场监视雷达、天气雷达等在保障民航安全和效率方面发挥着至关重要的作用。本章将分析这些民用雷达在目标定位方面的挑战和解决方案。 自动驾驶与机器人: 随着自动驾驶技术的飞速发展，雷达作为一种能够全天候工作的传感器，在车辆的障碍物探测、避障、车道保持和导航等方面扮演着越来越重要的角色。我们将探讨雷达在自动驾驶系统中的定位原理和技术需求。 气象监测: 多普勒天气雷达能够探测风暴、降水等气象现象，并测量其移动速度，为天气预报和灾害预警提供关键信息。 其他应用: 除此之外，雷达目标定位还在海洋监测、地质勘探、安防监控等领域有着广泛的应用。 最后，我们将对雷达目标定位技术的未来发展趋势进行展望。这可能包括： 多传感器融合: 将雷达与其他传感器（如摄像头、激光雷达、红外传感器）进行融合，以提高定位的鲁棒性和精度。 人工智能与机器学习: 利用人工智能和机器学习技术，优化雷达信号处理和目标识别算法，实现更智能、更自适应的定位。 低截获概率 (LPI) 雷达: 发展能够降低自身被探测概率的雷达技术，以提高在复杂电子对抗环境下的生存能力。 量子雷达: 探索基于量子力学原理的新型雷达技术，以期实现前所未有的探测灵敏度和定位精度。 结语 本书力求以严谨的科学态度和清晰的逻辑结构，为读者呈现雷达目标定位领域的全景图。从基础原理到前沿技术，从关键因素到应用场景，我们希望本书能够激发读者对这一迷人技术领域的深入探索和研究兴趣，并为相关领域的从业者和学习者提供有价值的参考。精确的信号追踪，是理解并掌控我们所处世界的重要手段，而雷达，正是这场追踪艺术中不可或缺的利器。

评分☆☆☆☆☆

【XH】 MIMO雷达目标定位 这本书的书名一听就很有技术含量，让我对雷达技术，尤其是MIMO雷达在目标定位方面的应用产生了浓厚的兴趣。虽然我还没有来得及深入阅读，但仅仅是书名就勾勒出了一个充满挑战和前沿性的研究领域。MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）技术本身就代表着通信和信号处理领域的一大飞跃，将其应用于雷达系统，特别是用于高精度目标定位，这无疑是一个极具潜力的方向。我想象着书中会详细阐述MIMO雷达的原理，例如如何利用多天线协同工作来增强信号的接收能力、提高分辨率，进而实现对目标更加精准的距离、角度甚至速度的测量。或许还会涉及到不同MIMO雷达体制的比较，比如分布式MIMO和协同MIMO，它们在目标定位能力上又会有何差异。更让我期待的是，书中是否会讨论在复杂环境下，如多径效应、杂波干扰等对MIMO雷达定位精度的影响，以及相应的抗干扰和优化算法。我对这些具体的原理和技术细节充满好奇，希望这本书能够给我带来一个系统而深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

对于【XH】 MIMO雷达目标定位这本书，我抱着非常实用性的期待。我个人从事的是与导航和定位相关的工程领域，而雷达技术一直是其中一个重要的组成部分。MIMO雷达的概念近几年在通信领域非常火爆，将其引入雷达，并且重点放在目标定位，这让我看到了解决一些实际工程难题的希望。我希望书中能够提供一些具体的算法实现细节，而不仅仅是理论性的推导。比如，在实际的雷达系统中，如何设计MIMO天线阵列的布局，如何进行信号的发射和接收波形的设计，以及最重要的，如何将接收到的信号进行处理，以提取出目标的位置信息。我尤其关注书中是否会介绍一些先进的定位算法，比如基于最大似然估计、粒子滤波，或者深度学习的定位方法，以及这些方法在MIMO雷达系统中的具体应用和性能评估。如果书中还能包含一些实际的仿真案例或者实验数据分析，那就更好了，能够帮助我更好地理解和验证书中的理论。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对理论研究充满热情的学生，【XH】 MIMO雷达目标定位这本书的理论深度是我关注的重点。MIMO雷达在目标定位方面的应用，必然涉及到大量复杂的信号处理和统计学理论。我希望这本书能够深入剖析MIMO雷达工作原理背后的数学模型，包括其与传统雷达在信号模型上的根本区别。例如，书中是否会详细讲解MIMO雷达如何利用空域的分集增益和复用增益来提升定位性能，是否会深入探讨各种MIMO雷达配置（如虚拟孔径、非对齐天线等）对定位精度和鲁棒性的影响。此外，我非常期待书中能够详细阐述各种定位算法的数学推导过程，例如CRLB（Cramér-Rao Lower Bound）在MIMO雷达目标定位中的应用，以及如何设计能够逼近CRLB的优化算法。如果书中还能对不同MIMO雷达体制在理论上的优缺点进行深入的比较分析，并给出其适用场景的理论依据，那将对我进一步开展学术研究具有非常重要的指导意义。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对新兴技术充满好奇的业余爱好者，【XH】 MIMO雷达目标定位这本书的书名吸引了我。尽管我可能没有深厚的技术背景，但MIMO和雷达这些词汇本身就充满了科技感。我希望这本书能够以一种相对易懂的方式，解释MIMO雷达是如何工作的，以及它在定位方面比传统雷达有什么优势。也许书中会用一些形象的比喻或者简单的图示来解释复杂的概念，让我能够理解为什么MIMO技术能够提高定位的精度。我很想知道，使用MIMO雷达，我们能做到什么程度的精确度？它在哪些领域有应用前景？比如，是否可以用它来追踪无人机，或者在自动驾驶汽车上实现更精确的环境感知？我对书中的应用场景和未来发展趋势更感兴趣，希望它能给我打开一扇新的科技之门，让我了解到雷达技术在现代社会中的重要作用。

评分☆☆☆☆☆

我对【XH】 MIMO雷达目标定位这本书的评价，更多地体现在对它潜在的学术价值和前沿性的关注。MIMO技术与雷达的结合，尤其是在目标定位这一核心功能上的深化，标志着雷达系统设计正朝着更加智能化、高性能化的方向发展。我希望书中不仅仅是罗列技术，而是能够深入探讨MIMO雷达在目标定位过程中所面临的关键挑战，例如如何有效地进行数据融合、如何处理海量数据以及如何实现实时性的高精度定位。书中是否会提出新的MIMO雷达配置方案，或者改进现有的信号处理和定位算法，以克服环境干扰、提升鲁棒性？我非常期待书中能够展现出一些原创性的研究成果，比如提出新的信道模型、新的协同处理策略，或者新的性能评估指标。如果书中还能对MIMO雷达在复杂目标场景（如密集目标、低可探测目标）下的定位能力进行理论分析和方法探索，那将极大地提升其学术贡献。