天波超視距雷達(dá)（OTHR）是戰(zhàn)略預(yù)警體系的重要骨干裝備。其數(shù)據(jù)處理面臨著信號(hào)電離層多層折射的路徑不確定性（多路徑）與低數(shù)據(jù)率、低檢測(cè)概率、低測(cè)量精度（三低）等復(fù)雜特性的挑戰(zhàn)，迫切需要開展多模態(tài)、不確定下新機(jī)理、新方法的探索。
《天波超視距雷達(dá)數(shù)據(jù)處理》以天波超視距雷達(dá)數(shù)據(jù)處理中航跡起始、關(guān)聯(lián)、融合為主線，收錄了研究組在國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目（2項(xiàng)）等課題支持下在兩級(jí)Hough變換航跡起始、多路徑Viterbi數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、基于期望極大化的聯(lián)合多路徑數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與融合、多量測(cè)下多路徑伯努利濾波、基于前置接收機(jī)的模式辨識(shí)與定位提升方面取得的主要成果，具有新穎性、前沿性、理論與應(yīng)用密切結(jié)合的特點(diǎn)。
《天波超視距雷達(dá)數(shù)據(jù)處理》可作為高等院校與科研院所雷達(dá)數(shù)據(jù)處理、多源信息融合、情報(bào)分析與綜合等專業(yè)領(lǐng)域的研究和教學(xué)參考用書，也可作為自動(dòng)化、信息工程等領(lǐng)域師生和科研人員的參考用書。
第1章 緒論
1．1 引言
1．2 OTHR發(fā)展現(xiàn)狀
1．3 OTHR系統(tǒng)目標(biāo)跟蹤框架
1．4 OTHR目標(biāo)跟蹤算法的發(fā)展現(xiàn)狀
1．4．1 第一類算法
1．4．2 第二類算法
1．4．3 第三類算法
1．5 天波超視距雷達(dá)目標(biāo)跟蹤建模
1．5．1 電離層模型
1．5．2 坐標(biāo)變換模型
1．5．3 雜波模型
1．6 目標(biāo)跟蹤方案設(shè)計(jì)
1．6．1 雷達(dá)坐標(biāo)系下目標(biāo)跟蹤
1．6．2 地理坐標(biāo)系下目標(biāo)跟蹤
1．6．3 混合坐標(biāo)系下目標(biāo)跟蹤
第2章 兩級(jí)Hough變換航跡起始
2．1 引言
2．2 兩級(jí)Hough變換航跡起始算法
2．2．1 問題描述
2．2．2 算法思想
2．2．3 第一級(jí)Hough變換
2．2．4 第二級(jí)Hough變換
2．2．5 航跡參數(shù)提取
2．2．6 算法流程
2．3 仿真分析
第3章 OTHR多路徑Viterbi數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
3．1 引言
3．2 MVDA算法推導(dǎo)
3．2．1 目標(biāo)與傳感器建模
3．2．2 回波確認(rèn)
3．2．3 算法架構(gòu)
3．2．4 架構(gòu)路徑代價(jià)
3．2．5 節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)移代價(jià)計(jì)算
3．2．6 目標(biāo)存在置信模型
3．2．7 架構(gòu)初始化與濾波
3．2．8 MVDA算法流程
3．3 MVDA仿真分析
3．3．1 場(chǎng)景設(shè)置
3．3．2 波門概率的穩(wěn)定性
3．3．3 MVDA和MPDA算法對(duì)比
3．3．4 MVDA和VDA對(duì)比
第4章 基于期望極大化的聯(lián)合多路徑數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與融合
4．1 引言
4．2 問題描述
4．3 聯(lián)合多路徑數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與融合
4．4 基于分布式EM的多檢測(cè)系統(tǒng)目標(biāo)跟蹤
4．4．1 基于集中式。EM的聯(lián)合估計(jì)與決策
4．4．2 多檢測(cè)系統(tǒng)與傳感網(wǎng)的對(duì)應(yīng)關(guān)系
4．4．3 分布式感知EM算法
4．5 仿真分析
4．5．1 OTHR目標(biāo)跟蹤
4．5．2 多檢測(cè)系統(tǒng)目標(biāo)跟蹤
第5章 多量測(cè)下的多路徑伯努利濾波器
5．1 引言
5．2 多檢測(cè)問題描述
5．3 多路徑伯努利濾波器
5．3．1 多檢測(cè)系統(tǒng)中目標(biāo)跟蹤的隨機(jī)有限集理論
5．3．2 面向多檢測(cè)目標(biāo)跟蹤的多路徑伯努利濾波框架
5．3．3 多路徑伯努利濾波的高斯混合實(shí)現(xiàn)
5．3．4 仿真分析
第6章 基于FBR的OTHR聯(lián)合模式辨識(shí)與定位提升
6．1 引言
6．2 問題提出
6．2．1 OTHR量測(cè)模型
6．2．2 FBR量測(cè)模型
6．3 基于FBR的OTHlR模式辨識(shí)與定位精度提升
6．3．1 考慮目標(biāo)高度信息的坐標(biāo)變換
6．3．2 FBR聯(lián)合辨識(shí)與估計(jì)
6．3．3 模式辨識(shí)
6．3．4 定位提升
6．4 仿真分析
6．4．1 FBR目標(biāo)狀態(tài)初步估計(jì)
6．4．2 OTHR模式辨識(shí)
6．4．3 目標(biāo)定位提升
第7章 總結(jié)與展望
7．1 增強(qiáng)復(fù)雜環(huán)境下信息獲取能力
7．1．1 二維陣列技術(shù)
7．1．2 協(xié)作式波形設(shè)計(jì)技術(shù)
7．1．3 測(cè)高與帶寬技術(shù)
7．1．4 基于大規(guī)模優(yōu)化理論的傳感器資源調(diào)度
7．2 建立目標(biāo)、雷達(dá)、電磁環(huán)境信息的一體化融合
7．2．1 電離層電子濃度實(shí)時(shí)大范圍建模與數(shù)據(jù)同化
7．2．2 天波超視距雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)前跟蹤技術(shù)
7．2．3 目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)與環(huán)境參數(shù)辨識(shí)一體化處理技術(shù)
7．2．4 雷達(dá)與環(huán)境系統(tǒng)一體化
7．3 基于海量數(shù)據(jù)挖掘的情報(bào)生成
7．3．1 基于輔助信源的航跡后處理技術(shù)
7．3．2 組網(wǎng)協(xié)同探測(cè)與多源信息融合技術(shù)
7．3．3 基于大數(shù)據(jù)挖掘的情報(bào)提升技術(shù)
附錄A 定理2．1至定理2．3的證明
附錄B 定理5．1至定理5．4的推導(dǎo)
縮略語
參考文獻(xiàn)
書單推薦
