空中目標機動參數估計 劉宏強 9787118133431 【台灣高等教育出版社】

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物品所在地:中國大陸
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書名:空中目標機動參數估計
ISBN:9787118133431
出版社:國防工業
著編譯者:劉宏強
頁數:204
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1680117
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內容簡介
空中目標機動參數表徵了空中目標的機動狀態和戰術意圖,是空中攻防作戰中重要的目標信息。本書依據最優估計準則,結合運動原理與幾何關係,從多個技術角度和問題背景出發,對空中目標機動參數估計理論與方法開展了系統性研究。研究內容包括最小方差準則下二維機動參數估計方法、最大似然準則下相關量測二維機動參數估計方法、噪聲異步相關條件下蛇形機動運動狀態估計與角速度辨識、採用距離變化率量測的二維運動狀態估計方法、採用距離變化率量測的二維機動參數估計方法、基於垂直速度機動模型的三維機動參數估計方法、基於最大混合相關熵的非線性非高斯系統狀態估計算法等。
本書可為雷達探測、目標識別與跟蹤、無人智能空戰等領域的工程師、研究人員、技術人員及高校研究生開展空中目標機動參數估計問題分析和研究提供參考。

目錄

第1章 概論
1 1 研究背景及意義
1 2 相關問題的研究現狀及分析
1 2 1 機動模型問題
1 2 2 運動狀態與機動參數的聯合估計問題
1 2 3 非線性濾波估計與平滑估計問題
1 2 4 距離變化率量測的利用問題
1 3 本書主要工作和結構安排
第2章 最小方差準則下二維機動參數估計方法
2 1 基於狀態擴增法的角速度濾波估計
2 1 1 兩類擴增的勻速轉彎模型
2 1 2 仿真實驗
2 2 基於狀態擴增法的切向/法向加速度濾波估計
2 2 1 連續時間擴增狀態空間模型
2 2 2 離散時間擴增狀態空間模型
2 2 3 PEKF算法
2 2 4 仿真實驗
2 3 基於狀態擴增法的機動參數固定滯後估計
2 3 1 AURTSS-d算法
2 3 2 仿真實驗
2 4 本章 小結
第3章 最大似然準則下相關量測二維機動參數估計方法
3 1 時間相關量測噪聲的狀態估計問題分析
3 2 基於EM的時間相關量測噪聲條件下角速度估計算法
3 2 1 時間相關量測噪聲條件下勻速轉彎機動模型
3 2 2 高階(五階)容積卡爾曼濾波與平滑
3 2 3 E-step
3 2 4 M-step
3 2 5 降維估計算法
3 2 6 時間相關量測噪聲條件下的角速度估計
3 2 7 仿真實驗
3 3 基於EM算法的時間相關噪聲條件下切向/法向加速度估計
3 3 1 時間相關量測噪聲條件下切向/法向加速度估計模型
3 3 2 E-step
3 3 3 M-step
3 3 4 時間相關量測噪聲條件下切向/法向加速度估計算法
3 3 5 仿真實驗
3 4 本章 小結
第4章 噪聲異步相關下蛇形機動目標運動狀態估計與角速度辨識的期望最*化算法
4 1 引言
4 2 問題描述
4 2 1 基於量測重構的異步相關噪聲解耦策略
4 2 2 基於系統重構的角速度解耦策略
4 3 基於HCKS-EM的聯合估計與辨識算法
4 3 1 E-step
4 3 2 M-step
4 4 仿真分析
4 5 本章 小結
第5章 採用距離變化率量測的二維運動狀態估計方法
5 1 採用距離變化率量測的無偏量測轉換濾波算法
5 1 1 無偏轉換
5 1 2 UCMKF-R算法
5 2 採用RR的去相關無偏量測轉換濾波算法
5 2 1 去相關無偏量測轉換
5 2 2 DUCMKF-R算法
5 3 仿真實驗
5 3 1 量測轉換性能評估
5 3 2 運動狀態估計的性能評估
5 4 本章 小結
第6章 採用距離變化率量測的二維機動參數估計方法
6 1 採用AIMM-CS-DUCMKF-R算法的切向/法向加速度估計
6 1 1 偽線性CSTNA模型
6 1 2 AIMM-CS-DucMKF-R算法
6 1 3 仿真實驗
6 2 切向/法向加速度統計量及近似聯合概率分佈
6 2 1 切向/法向加速度統計量的推導
6 2 2 切向/法向加速度的聯合經驗分佈及GMM擬合
6 2 3 切向/法向加速度統計量在機動檢測中的應用
6 3 基於雙多普勒雷達量測的角速度估計
6 3 1 無噪聲條件下速度方向角的計算
6 3 2 高斯白噪聲條件下的角速度估計
6 3 3 仿真實驗
6 4 本章 小結
第7章 基於垂直速度機動模型的三維機動參數估計方法
7 1 垂直速度機動模型
7 1 1 三維運動學原理
7 1 2 平面常轉彎機動模型
7 1 3 平面變轉彎機動模型
7 2 採用距離變化率量測的三維笛卡兒速度計算方法
7 2 1 三維笛卡兒速度的計算原理
7 2 2 基於三部多普勒雷達量測的目標速度計算方法
7 3 垂直速度機動目標的轉彎率估計
7 3 1 恒定轉彎率估計算法
7 3 2 時變轉彎率估計算法
7 4 本章 小結
第8章 基於最大混合相關熵的非線性非高斯系統狀態估計算法
8 1 引言
8 2 預備知識
8 2 1 最大混合相關熵準則
8 2 2 三階球面容積積分準則
8 3 問題描述
8 4 基於最大混合相關熵的離群魯棒非線性濾波器和平滑器
8 4 1 基於最大混合相關熵的離群魯棒非線性濾波器
8 4 2 基於最大混合相關熵的離群魯棒非線性平滑器
8 5 目標跟蹤仿真
8 5 1 場景一
8 5 2 場景二
8 5 3 場景三
8 6 本章 小結
附錄A 離散時間CTNA模型與STNA模型中過程噪聲的協方差計算方法
附錄B 偽線性離散時間CTNA模型與STNA模型中過程噪聲的協方差計算方法
附錄C 採用EM算法對GMM參數進行估計
參考文獻

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