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- 内容简介
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雷达系统的基本任务是针对稳健信号处理和信号参数估计等问题给出适当的解决方案，本书关注的重点是复杂雷达系统及其数字信号处理子系统的稳健信号处理问题，同时也兼顾讨论信号参数估计的相关重要议题。围绕复杂雷达系统的数字信号处理算法设计和系统实现等问题，本书内容主要包括三个部分：雷达数字信号处理与控制算法设计；用于实现雷达信号处理与控制算法的计算机系统设计原理；雷达系统中随机过程的测量。第一部分主要从雷达的模
/数转换、数字化检测、动目标指示、信号参数测量、目标航迹起始、目标航迹滤波等各个环节给出了广义信号处理算法的设计原则；第二部分主要介绍了基于微处理器并行计算方法实现上述信号处理算法，分析了设计时如何估算运算量的需求，如何满足有效运行速度需求等；第三部分主要介绍了随机过程均值、方差、概率分布函数与概率密度函数、时频分布等参数的估计和测量问题。本书内容对我国雷达装备技术的发展、雷达系统的研制和设计具有重要的参考和借鉴作用，适合雷达及相关电子工程专业的本科高年级学生、研究生以及从事雷达系统研制、设计的工程人员使用。
目录
绪论15
第一部分 雷达数字信号处理与控制算法设计21
第1章 复杂雷达系统设计的系统方法学原理23
1.1 系统方法学23
1.2 复杂雷达系统的主要技术要求26
1.3 自动化复杂雷达系统的系统设计32
1.4 雷达信号处理系统设计35
1.5 总结与讨论40
第2章 基于数字式广义检测器的信号处理44
2.1 模数转换的基本原理44
2.1.1 采样过程44
2.1.2 量化与信号采样的转换48
2.1.3 模数转换的设计原理与主要参数49
2.2 针对相参脉冲信号的数字式广义检测器51
2.2.1 匹配滤波器51
2.2.2 广义检测器53
2.2.3 数字式广义检测器55
2.3 时域卷积58
2.4 频域卷积66
2.5 DGD设计实例71
2.6 总结与讨论73
第3章 跨周期数字信号处理算法77
3.1 数字式动目标指示算法77
3.1.1 构建原则与性能指标77
3.1.2 数字式带阻滤波器79
3.1.3 雷达系统重频变化时的数字式动目标指示器85
3.1.4 数字式动目标指示器中的自适应技术86
3.2 参数已知时相参脉冲信号的DGD88
3.2.1 初始条件88
3.2.2 目标回波脉冲串的DGD91
3.2.3 目标回波脉冲串二元量化后的DGD92
3.2.4 基于序贯分析的DGD93
3.2.5 二元量化目标回波脉冲串的软件化DGD98
3.3 参数未知时相参脉冲信号的DGD100
3.3.1 数字检测器综合的问题描述100
3.3.2 自适应DGD102
3.3.3 非参量化DGD105
3.3.4 自适应非参量化DGD108
3.4 目标回波信号参数的数字化测量110
3.4.1 目标距离的数字化测量111
3.4.2 雷达天线匀速扫描时的角坐标估计算法112
3.4.3 雷达天线离散扫描时的角坐标估计算法116
3.4.4 多普勒频率测量119
3.5 跨周期数字信号处理的复杂广义算法121
3.6 总结与讨论123
第4章 目标航迹的检测与跟踪算法132
4.1 主要阶段与信号再处理过程135
4.1.1 波门的形状与尺寸136
4.1.2 基于距波门中心偏差最小的目标点指示算法140
4.1.3 重叠波门内的目标点分布与关联142
4.2 监视雷达目标航迹检测145
4.2.1 目标航迹检测的主要过程145
4.2.2 “2/m+l/n"算法性能分析：虚假目标航迹检测146
4.2.3 “2/m+l/n"算法性能分析：真实目标航迹检测151
4.3 监视雷达目标航迹跟踪154
4.3.1 目标航迹自动跟踪算法154
4.3.2 目标航迹检测与跟踪的联合算法157
4.4 总结与讨论158
第5章 基于雷达观测的目标航迹参数滤波与外推164
5.1 初始条件165
5.2 滤波子系统的方法描述165
5.2.1 目标跟踪模型165
5.2.2 观测模型168
5.3 对未知随机参数滤波问题的统计求解170
5.4 观测样本量固定时的线性滤波与外推算法171
5.4.1 基于最大似然准则的目标航迹参数最佳估计算法：一般情况172
5.4.2 线性目标航迹的最佳参数估计算法173
5.4.3 二阶多项式目标航迹的最佳参数估计算法177
5.4.4 目标航迹参数的外推算法180
5.4.5 极坐标系中目标航迹参数估计的动态误差181
5.5 非机动目标航迹参数的递归滤波算法183
5.5.1 最佳滤波算法的流程图183
5.5.2 线性目标航迹参数的滤波186
5.5.3 线性递归滤波器的稳定方法189
5.6 机动目标航迹参数的自适应滤波算法191
5.6.1 机动目标航迹参数滤波算法的设计原则191
5.6.2 混合坐标系中自适应滤波的实现方法193
5.6.3 基于贝叶斯方法的机动目标航迹自适应滤波算法196
5.7 复杂雷达信号再处理算法的逻辑流程202
5.8 总结和讨论204
第6章 动态模式下复杂雷达系统控制算法设计原理212
6.1 雷达控制子系统的配置和流程213
6.2 复杂雷达子系统参数的直接控制218
6.2.1 初始条件218
6.2.2 新目标搜索模式下的扫描指向控制218
6.2.3 目标跟踪模式下的目标更新控制222
6.3 新目标搜索模式下的扫描控制224
6.3.1 搜索控制最优化问题的描述和准则224
6.3.2 单个目标检测中的最佳扫描控制225
6.3.3 未知数量目标检测时的最佳扫描控制226
6.3.4 空中目标检测与跟踪的扫描控制算法实例229
6.4 目标跟踪时的能量资源控制232
6.4.1 控制问题描述232
6.4.2 目标跟踪模式下控制算法实例234
6.4.3 精度校正时的能耗控制236
6.5 目标搜索与跟踪复合模式下的能量资源分配238
6.6 总结与讨论241
第二部分 用于实现雷达信号处理与控制算法的计算机系统设计原理245
第7章 雷达系统复杂算法的计算方法设计原则247
7.1 设计规划248
7.1.1 通用并行计算机249
7.1.2 硬件定制设计250
7.2 复杂算法分配251
7.2.1 逻辑流程图与矩阵算法流程图252
7.2.2 算法的图形化流程图254
7.2.3 利用网络模型进行复杂算法分析256
7.3 采用微处理器子系统实现复杂数字信号处理算法的运算量估计260
7.3.1 基本数字信号处理算法的运算量260
7.3.2 基于网络模型的复杂算法运算量计算261
7.3.3 雷达系统复杂数字信号再处理算法的运算量263
7.4 计算过程的并行化267
7.4.1 复杂数字信号处理算法的层次图267
7.4.2 线性递归滤波算法宏操作的并行化274
7.4.3 复杂数字信号处理算法目标集的并行原则276
7.5 总结与讨论279
第8章 复杂雷达系统数字信号处理子系统的设计原则285
8.1 数字信号处理子系统的结构与主要技术规范285
8.1.1 单机子系统285
8.1.2 多机子系统287
8.1.3 用于数字信号处理的多微处理器子系统289
8.1.4 用于雷达数字信号处理的微处理器子系统292
8.2 有效运行速度需求294
8.2.1 作为排队系统的微处理器子系统294
8.2.2 作为排队系统的单微处理器控制子系统功能分析297
8.2.3 微处理器子系统的有效运行速度301
8.3 RAM的容量与结构需求304
8.4 微处理器子系统设计时的微处理器选择306
8.5 数字信号处理和控制微处理器子系统的组成与结构307
8.6 用于数字信号处理的高性能中央微处理器子系统310
8.7 用于数字信号预处理的可编程微处理器312
8.8 总结和讨论313
第9章 数字信号处理子系统设计实例320
9.1 概述320
9.2 数字信号处理和控制子系统结构设计321
9.2.1 初始条件321
9.2.2 数字信号处理和控制子系统的主要工作322
9.2.3 用于信号处理和控制的中央计算机系统结构325
9.3 相参信号预处理子系统的结构326
9.4 非相参目标回波信号预处理子系统的结构330
9.4.1 非相参目标回波信号预处理问题330
9.4.2 非相参目标回波信号预处理子系统的需求332
9.5 数字信号再处理子系统的技术要求333
9.6 数字信号处理子系统的结构336
9.7 总结和讨论338
第10章 数字信号处理系统分析341
10.1 数字信号处理系统设计341
10.1.1 数字信号处理系统结构341
10.1.2 非跟踪式MTI的结构与工作过程342
10.1.3 作为排队系统的MTI344
10.2 “n-1-1"MTI系统分析349
10.2.1 所需存储通道的数量349
10.2.2 检测-选择器的性能分析350
10.2.3 MTI特性分析352
10.3 “n-n-1"MTI系统分析354
10.4 “n-m-1"MTI系统分析355
10.5 目标跟踪系统的比较分析357
10.6 总结和讨论359
第三部分 雷达系统中随机过程的测量361
第11章 统计估计理论综述363
11.1 概念与问题表述363
11.2 点估计及其性质366
11.3 有效估计367
11.4 代价函数和平均风险368
11.5 不同代价函数对应的贝叶斯估计372
11.5.1 简单代价函数372
11.5.2 线性代价函数374
11.5.3 二次代价函数374
11.5.4 矩形代价函数375
11.6 总结与讨论376
第12章 数学期望的估计379
12.1 条件函数379
12.2 数学期望的最大似然估计383
12.3 数学期望的贝叶斯估计：二次代价函数390
12.3.1 信噪比极低的情况（ρ^2?1）392
12.3.2 信噪比极高的情况（ρ^2?1）394
12.4 数学期望估计方法的应用395
12.5 基于随机过程采样值的数学期望估计405
12.6 对随机过程进行幅度量化后的数学期望估计415
12.7 高斯随机过程时变数学期望的最佳估计420
12.8 基于时间平均的随机过程时变数学期望估计427
12.9 利用迭代法估计数学期望432
12.10 具有未知周期的周期性数学期望的估计434
12.11 总结与讨论440
第13章 随机过程方差的估计445
13.1 高斯随机过程方差的最佳估计445
13.2 基于时间平均的随机过程方差估计453
13.3 随机过程方差估计的误差458
13.4 随机过程时变方差的估计462
13.5 噪声中随机过程方差的测量468
13.5.1 方差测量的补偿法469
13.5.2 方差测量的比较法473
13.5.3 方差测量的相关法476
13.5.4 方差测量的调制法478
13.6 总结和讨论484
第14章 随机过程概率分布函数与概率密度函数的估计487
14.1 基本估计准则487
14.2 概率分布函数估计的特性491
14.3 概率分布函数估计的方差494
14.3.1 高斯随机过程494
14.3.2 瑞利随机过程498
14.4 概率密度函数估计的特性503
14.5 基于级数展开式系数估计的概率密度函数估计508
14.6 概率分布函数与概率密度函数估计器的设计原则512
14.7 总结与讨论519
第15章 随机过程的时频参数估计521
15.1 相关函数估计521
15.2 基于级数展开的相关函数估计529
15.3 高斯随机过程相关函数参数的最佳估计536
15.4 相关函数的其他估计方法549
15.5 平稳随机过程的功率谱密度估计555
15.6 随机过程尖峰信号参数估计563
15.6.1 尖峰信号的均值估计564
15.6.2 尖峰信号平均持续时间和尖峰信号之间平均间隔的估计569
15.7 功率谱密度的均方频率估计572
15.8 总结和讨论575
