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第1章信号分选、选择与跟踪概述1

1.1基于PRI的信号分选1

1.2多参数匹配法4

1.3基于脉内调制特征的信号分选4

1.4基于盲信号处理的信号分选算法6

1.5聚类分选算法6

1.6基于神经网络和人工智能技术的信号分选7

第2章雷达脉冲参数测试8

2.1雷达脉冲信号的描述字8

2.2脉冲参数测试9

2.3脉冲重复频率测量及选择与跟踪15

第3章脉压雷达信号脉内细微特征（“指纹”）分析与提取29

3.1雷达脉压信号粗类识别29

3.2相位编码信号的参数估计42

3.3线性调频和非线性调频的参数估计45

3.4基于三次相位函数的NLFM信号参数估计算法47

3.5数据交换与处理49

3.6快速粗类型判别50

3.7三角函数快速查表计算52

第4章传统的信号分选方法54

4.1用直方图法分选复杂雷达信号54

4.2重复脉冲序列去交错技术65

4.3软件预分选78

4.4参数关联比分选技术82

4.5特殊雷达信号——脉冲重频滑变信号的分选88

4.6威胁信号分选系统93

第5章信号分选的新方法117

5.1基于盲源分离的信号分选117

5.2基于Fast ICA的雷达信号分选算法120

5.3基于伪信噪比最大化的盲源分离算法128

5.4基于峭度的盲源分离拟开关算法134

5.5雷达信号聚类分选方法140

5.6基于脉内调制特征的信号分选方法150

5.7基于宽带数字信道化的新型分选模型及新分选方法163

5.8基于纯相位向量和极化信息的预分选算法168

5.9平面变换法174

第6章传统的无源定位184

6.1单点定位法184

6.2方位／仰角定位法184

6.3测向-交叉定位法185

6.4测向-等角螺线航迹定位法193

6.5测向-时差定位法196

6.6测时差定位法197

第7章单站无源定位199

7.1单站无源定位与跟踪原理199

7.2机动测向机对运动辐射源的定位与跟踪212

7.3采用方位、多普勒频率测量运动辐射源定位与跟踪220

7.4采用到达方向、到达时间测量运动辐射源定位与跟踪224

第8章基于贝叶斯估计的粒子滤波无源定位与跟踪237

8.1贝叶斯估计理论237

8.2粒子滤波PF技术研究238

8.3粒子滤波在无源定位跟踪中的应用241

第9章UKF算法无源定位与跟踪247

9.1 UT变换及UKF算法247

9.2算法性能仿真250

9.3利用UKF算法对匀速直线运动目标定位跟踪252

9.4利用UKF算法对机动目标跟踪254

第10章常用无源定位算法与切向运动测距定位技术261

10.1常用无源定位算法261

10.2利用切向运动测距定位的技术274

参考文献299