《分集技術(shù)的陣列信號參數(shù)估計》主要論述波形分集、極化分集和相位分集技術(shù)的陳列信號參數(shù)估計。
《分集技術(shù)的陣列信號參數(shù)估計》共11章。第1章為緒論。第2章介紹常規(guī)陣列信號參數(shù)估計的經(jīng)典方法。第3章和第4章闡述基于波形分集的MIMO雷達(dá)在嚴(yán)格正交發(fā)射信號和非嚴(yán)格正交發(fā)射信號的參數(shù)估計，包括使用單脈沖測角和超分辨算法。第5章闡述MIMO雷達(dá)的參數(shù)估計，區(qū)別于傳統(tǒng)的超分辨方法，本章闡述先進(jìn)的基于稀疏表征和壓縮感知的參數(shù)估計方法。第6章和第7章闡述基于極化分集的共點式和分離式極化敏感陣列的參數(shù)估計問題，包括分離式陣列的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計。第8章闡述在誤差條件下極化敏感陣列的參數(shù)估計。第9章將波形分集與極化分集相結(jié)合，闡述極化MIMO雷達(dá)的極化參數(shù)和角度參數(shù)的聯(lián)合估計方法。第10章闡述基于相位分集的稀疏陣列的高自由度參數(shù)估計問題，給出了互質(zhì)陣列和嵌套陣列的參數(shù)估計方法。第11章將相位分集和波形分集相結(jié)合，闡述稀疏MIMO陣列的參數(shù)估計。
《分集技術(shù)的陣列信號參數(shù)估計》可供從事雷達(dá)、電子工程、陳列信號處理等領(lǐng)域的科技和工程人員，以及高等院校相關(guān)專業(yè)的學(xué)生和科研人員學(xué)習(xí)和參考。
目標(biāo)參數(shù)估計是雷達(dá)和通信系統(tǒng)的一個重要任務(wù)，其估計精度是衡量系統(tǒng)性能的一個重要指標(biāo)，如何更高效、更準(zhǔn)確地估計出目標(biāo)參數(shù)，是所有該領(lǐng)域從業(yè)者孜孜不倦追求的目標(biāo)。隨著低空及超低空目標(biāo)、隱身飛機、反輻射導(dǎo)彈的出現(xiàn)，以及電磁環(huán)境的日趨復(fù)雜，雷達(dá)等系統(tǒng)的生存和發(fā)展面臨著巨大的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的雷達(dá)及其信號處理技術(shù)已經(jīng)無法適應(yīng)日益增加的任務(wù)和需求，因此迫切需要雷達(dá)等系統(tǒng)在體制和技術(shù)上需求突破。陣列信號參數(shù)估計在雷達(dá)、聲納和通信中有著十分廣泛的應(yīng)用，而現(xiàn)代陣列廣泛采用了各種分集技術(shù)，如：波形分集技術(shù)一多輸入多輸出（MIMO）雷達(dá)、極化分集技術(shù)一極化敏感陣列、相位分集技術(shù)一新型嵌套和互質(zhì)稀疏陣列等�；趩为毞旨夹g(shù)的陣列信號參數(shù)估計已經(jīng)取得了較為豐富的成果。本書則側(cè)重于分集技術(shù)的相互融合，以及作者對各種分集技術(shù)的最新研究成果。
第1章 緒論
1．1 分集技術(shù)的研究背景及意義
1．2 國內(nèi)外分集技術(shù)的研究歷史與現(xiàn)狀
1．2．1 波形分集-MIMO雷達(dá)的角度估計
1．2．2 極化分集-矢量傳感器陣列的角度估計
1．2．3 相位分集-稀疏陣列
1．2．4 多種分集技術(shù)相結(jié)合
1．3 本書的內(nèi)容安排
第2章 常規(guī)陣列參數(shù)估計的經(jīng)典算法
2．1 陣列分集技術(shù)／先進(jìn)陣列技術(shù)
2．1．1 波形分集-MIMO雷達(dá)
2．1．2 極化分集-電磁矢量傳感器陣列雷達(dá)
2．1．3 相位分集-新型非均勻陣列
2．2 經(jīng)典參數(shù)估計算法
2．2．1 MUSIC算法
2．2．2 ESPRIT算法
2．2．3 傳播算子算法
2．3 稀疏重構(gòu)算法
2．3．1 正交匹配追蹤算法
2．3．2 基于凸優(yōu)化的重構(gòu)算法
2．3．3 基于非凸逼近的重構(gòu)算法
2．4 陣列誤差校正技術(shù)
2．4．1 增益相位誤差校正
2．4．2 耦合誤差校正
2．5 本章小結(jié)
第3章 波形分集-嚴(yán)格正交發(fā)射信號MIMO雷達(dá)參數(shù)估計
3．1 引言
3．2 基于實值ESPRIT的雙基地MIMO雷達(dá)角度估計
3．2．1 信號模型
3．2．2 基于實值ESPRIT算法的角度估計
3．2．3 計算復(fù)雜度分析
3．2．4 仿真結(jié)果分析
3．3 基于波束域求根MUSIC的雙基地MIMO雷達(dá)角度估計
3．3．1 基于波束域求根MUSIC算法的角度估計
3．3．2 計算復(fù)雜度分析
3．3．3 仿真結(jié)果分析
3．4 基于雙尺度實值ESPRIT的雙基地MIMO雷達(dá)角度估計
3．4．1 信號模型
3．4．2 基于雙尺度實值ESPRIT算法的角度估計
3．4．3 仿真結(jié)果分析
3．5 圓和非圓信號共存條件下的雙基地MIMO雷達(dá)角度估計
3．5．1 修正信號模型
3．5．2 旋轉(zhuǎn)不變特性的推導(dǎo)
3．5．3 ESPRIT和實值ESPRIT的DOD和DOA聯(lián)合估計
3．5．4 算法實現(xiàn)流程
3．5．5 CRB的推導(dǎo)
3．5．6 計算機仿真結(jié)果
3．6 本章小結(jié)
……
第4章 波形分集-非嚴(yán)格正交發(fā)射信號MIMO雷達(dá)參數(shù)估計
第5章 波形分集-稀疏表征的MIMO雷達(dá)參數(shù)估計
第6章 極化分集-共點式極化敏感陣列的參數(shù)估計
第7章 極化分集-分離式極化敏感陣列的參數(shù)估計
第8章 波形分集與極化分集-極化MIMO雷達(dá)的參數(shù)估計
第9章 極化分集與波形分集-誤差條件下極化MIMO雷達(dá)的參數(shù)估計
第10章 相位分集-稀疏陣列的參數(shù)估計
第11章 相位分集和波形分集-稀疏MEMO陣列的參數(shù)估計
參考文獻(xiàn)
書單推薦
