電子戰(zhàn)目標(biāo)定位方法

定　價(jià)：￥30.00

作　者：	（美國(guó)）（Richard A.Poisel）泊伊澤著；屈曉旭、羅勇譯
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：	海軍新軍事變革叢書
標(biāo)　簽：	軍事技術(shù)基礎(chǔ)科學(xué)

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ISBN：	9787121063268	出版時(shí)間：	2008-01-01	包裝：	平裝
開本：	32	頁數(shù)：	236	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書系統(tǒng)介紹了電子戰(zhàn)目標(biāo)定位方法，綜合了大量最新定位理論和技術(shù)研究成果，包括三角定位中的Pages-Zamora最小二乘定位算法、離散概率密度法、多重采樣相關(guān)定位法，二次定位中基于靜態(tài)粒子濾波算法和隨機(jī)梯度算法的TDOA定位技術(shù)、最大似然差分多普勒定位算法、基于Grassmann代數(shù)的距離差定位算法，單站定位中基于MUSIC 倒譜的單站定位算法等，具有較強(qiáng)的科研和工程應(yīng)用參考價(jià)值。

作者簡(jiǎn)介

　　Richard A.Poisel于1969年在密爾沃基工程學(xué)院獲得電氣工程學(xué)士學(xué)位，于1971年在Purdue大學(xué)獲得同一專業(yè)的碩士學(xué)位。從1971年到1973年他在部隊(duì)服役三年。退役后，加入了威斯康星州立大學(xué)，于1977年在該校獲得了電子和計(jì)算機(jī)工程博士學(xué)位。從1977年到2004年，他都在同一個(gè)政府機(jī)構(gòu)工作，該機(jī)構(gòu)曾經(jīng)數(shù)次更名，目前的名字為美國(guó)軍隊(duì)研究、開發(fā)、工程指揮、情報(bào)和信息戰(zhàn)實(shí)驗(yàn)室。在1993到1994學(xué)年，Poisel博士加入麻省理工學(xué)院Sloan管理學(xué)校成為Sloan Fellow，獲得MBA學(xué)位。從1997年到1999年，經(jīng)過不懈努力，Poisel博士逐步從最初的研究學(xué)者最終成為了實(shí)驗(yàn)室的主管。1999年，他被任命為首席科學(xué)家，調(diào)任到亞利桑那州Ft.Huachuca軍隊(duì)情報(bào)中心。在那里，他擔(dān)任軍隊(duì)的技術(shù)顧問。最近，他被Raytheon導(dǎo)彈系統(tǒng)聘為資深工程師。

圖書目錄

第1章輻射源定位技術(shù)簡(jiǎn)介
1.1 梯度下降法
1.2 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第2章三角定位法
2.1 基本概念
2.2 最小二乘誤差估計(jì)
2.3 總體最小二乘估計(jì)
2.4 最小二乘距離誤差定位算法
2.4.1 布朗最小二乘三角定位算法
2.4.2 半球最小二乘誤差估計(jì)定位算法
2.4.3 Pages-Zamora最小二乘定位算法
2.4.4 總體最小二乘定位法
2.5 最小均方誤差估計(jì)
2.5.1 動(dòng)態(tài)系統(tǒng)
2.5.2 線性最小均方誤差估計(jì)
2.5.3 基于線性模型的目標(biāo)方位估計(jì)
2.5.4 卡爾曼濾波法
2.6 離散概率密度法
2.7 廣義方位角法
2.8 最大似然定位算法
2.8.1 基于最大似然估計(jì)的三角測(cè)量算法
2.8.2 最大似然算法的比較
2.9 多重采樣相關(guān)定位法
2.10 純方位目標(biāo)運(yùn)動(dòng)分析
2.11 三角定位中的誤差來源
2.11.1 三角定位的幾何精度因子(GDOP)
2.11.2 測(cè)向誤差
2.11.3 純方位定位中偏差的影響
2.11.4 噪聲背景下基于LOB信息的融合定位
2.11.5 航線誤差的影響
2.12 小結(jié)
附錄2A 最小二乘誤差估計(jì)程序列表
附錄2B 廣義方位角定位法程序列表
參考文獻(xiàn)
第3章二次定位法
3.1 TDOA定位技術(shù)
3.1.1 簡(jiǎn)介
3.1.2 TDOA
3.1.3 基于TDOA的定位
3.1.4 非線性最小二乘
3.1.5 根據(jù)相位數(shù)據(jù)估計(jì)TDOA
3.1.6 TDOA測(cè)量精度
3.1.7 噪聲背景下的時(shí)差定位
3.1.8 時(shí)差定位的精度因子
3.1.9 測(cè)量偏差對(duì)TDOA定位的影響
3.1.10 運(yùn)動(dòng)對(duì)TDOA位置估計(jì)的影響
3.2 差分多普勒定位
3.2.1 簡(jiǎn)介
3.2.2 差分多普勒
3.2.3 差分多普勒定位的精度
3.2.4 最大似然差分多普勒定位算法
3.2.5 互模糊函數(shù)
3.2.6 噪聲背景下利用相位數(shù)據(jù)估計(jì)正弦信號(hào)的差分多普勒
3.2.7 運(yùn)動(dòng)對(duì)差分多普勒位置估計(jì)的影響
3.3 距離差方法
3.3.1 簡(jiǎn)介
3.3.2 最小二乘距離差法
3.3.3 基于可行二重向量的距離差定位法
3.4 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章單站定位技術(shù)
4.1 高頻信號(hào)傳播特性
4.1.1 頻高圖
4.1.2 磁場(chǎng)的影響
4.2 單站定位技術(shù)
4.3 無源單站定位技術(shù)
4.4 地球曲率
4.5 采用倒譜計(jì)算TDOA
4.6 基于MUSIC倒譜的單站定位
4.7 射線追蹤
4.7.1 拋物線模型
4.8 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
附錄A GRASSMANN代數(shù)學(xué)
A.1 背景
A.2 GRASSMANN代數(shù)學(xué)
A.3 外積
A.3.1 外積的性質(zhì)
A.3.2 m重向量
A.4 回歸積
A.4.1 空間的并集與交集
A.4.2 回歸積的性質(zhì)
A.4.3 公因子公理
A.4.4 公因子定理
A.4.5 三維空間中兩個(gè)二重向量的交集
A.5 幾何解釋
A.5.1 點(diǎn)和向量
A.5.2 點(diǎn)的和與差
A.5.3 直線與平面
A.5.4 兩條直線的交點(diǎn)
A.6 補(bǔ)
A.6.1 空間的補(bǔ)
A.6.2 歐幾里德補(bǔ)
A.6.3 補(bǔ)的補(bǔ)
A.6.4補(bǔ)公理
A.7 內(nèi)積(INTERIOR PRODUCT)
A.7.1 普通內(nèi)積和標(biāo)量積
A.7.2 內(nèi)積的計(jì)算
A.7.3 內(nèi)積的展開
A.7.4 二重向量與向量的內(nèi)積
A.8 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
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