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第一章绪论1

1.1雷达系统中的数据处理1

1.1.1雷达的分类1

1.1.2雷达技术概述5

1.1.3 边扫描边跟踪雷达系统的概念11

1.2相控阵雷达中的数据处理16

1.2.1电控相位阵列天线17

1.2.2相控阵天线在雷达系统中的应用21

1.2.3控制器22

1.2.4跟踪功能25

1.3雷达网中的数据处理28

1.3.1雷达网系统举例30

1.3.2数据处理的不同类型31

1.3.3双基地雷达和双基地雷达网系统33

1.4跟踪滤波器37

1.4.1现代系统理论概述38

1.4.2随机滤波理论39

1.4.3理论的应用45

1.5雷达数据处理系统的应用47

1.5.1雷达数据处理系统的应用举例49

1.6小结和结论52

1.7参考文献52

第二章 基本数学方法复习55

2.1估计理论介绍55

2.1.1历史的述评55

2.1.2基本定义56

2.1.3估计问题的分类57

2.1.4最小平方估计58

2.1.5均方误差估计60

2.1.6最大似然估计61

2.1.7最大后验概率（贝叶斯）估计62

2.2参量问题均方估计的详细说明64

2.2.1均方估计问题的一般解64

2.2.2线性均方估计65

2.3动态问题的均方估计69

2.3.1系统模型69

2.3.2滤波、预测和平滑72

2.3.3均方估计线性预测和滤波73

2.4卡尔曼滤波74

2.4.1离散时间卡尔曼滤波器和预测器74

2.4.2数值计算举例81

2.4.3卡尔曼滤波器的稳态解83

2.5自适应滤波器85

2.5.1引言85

2.5.2卡尔曼滤波器的灵敏度和误差发散88

2.5.3贝叶斯自适应滤波方法90

2.5.4准最佳非贝叶斯自适应滤波器95

2.6 非线性滤波98

2.6.1引言98

2.6.2推广卡尔曼滤波101

2.6.3其他准最佳滤波方法103

2.7小结和结论112

2.8参考文献115

第三章 边扫描边跟踪系统19

3.1引言119

3.2边扫描边跟踪系统概述121

3.2.1系统的构成122

3.2.2杂波图的形成和更新126

3.3传感器和目标航迹的数学模型130

3.3.1参考坐标系130

3.3.2雷达观测137

3.3.3目标模型145

3.4跟踪滤波器148

3.4.1卡尔曼算法的应用149

3.4.2α-β算法156

3.4.3二维目标航迹的扩展168

3.4.4机动目标的自适应方法171

3.5点迹-航迹配对逻辑172

3.5.1相关和赋值算法174

3.5.2相关波门的形状和尺寸177

3.6航迹起始方法182

3.6.1航迹起始的性质182

3.6.2滑窗法183

3.6.3应用举例188

3.6.4起始波门的形状和尺寸189

3.7小结和结论191

3.8参考文献191

第四章 跟踪算法197

4.1引言197

4.2基本跟踪滤波器复习198

4.2.1辛格法198

4.2.2半马尔科夫法208

4.2.3对雷达观测值的非线性滤波215

4.3对机动目标的自适应滤波217

4.3.1 机动检测算法219

4.3.2实现自适应的各种方法223

4.4杂波环境中的滤波227

4.4.1最佳贝叶斯法229

4.4.2准最佳法231

4.4.3信号处理器和数据处理器的联合最佳化问题234

4.5多目标环境中的滤波236

4.5.1两条航迹的交叉237

4.5.2 最佳和准最佳跟踪滤波器242

4.5.3目标编队的跟踪245

4.6径向速度观测值的应用246

4.6.1清洁环境中的单个目标247

4.6.2杂波环境中的单个目标254

4.6.3两条航迹的交叉259

4.6.4径向速度的线性处理260

4.7用相控阵雷达进行有源跟踪262

4.7.1雷达数据率的自适应控制262

4.7.2多目标交错跟踪264

4.8双基地跟踪系统269

4.8.1跟踪滤波器的设计269

4.8.2单基地和双基地雷达系统的比较272

4.9小结和结论275

4.10参考文献277