Главная » Книги » Приём и обработка сигналов от сложных целей
14:17
Приём и обработка сигналов от сложных целей
Приём и обработка сигналов от сложных целей — Книга посвящена решению теоретических и практических проблем обнаружения, измерения параметров и классификации пространственно-распределённых целей. Подобные проблемы возникают при радиолокационном обзоре воздушного и космического пространства, земной и водной поверхности с использованием различных радиотехнических систем: РЛС дальнего обнаружения, РЛС с синтезированием апертуры, размещённых на воздушных и космических носителях и многих других подобных систем. Книга представляет интерес для специалистов, студентов и аспирантов, работающих в области разработки современных радиотехнических систем военного и гражданского назначения.
Название: Приём и обработка сигналов от сложных целей Автор: Доросинский Л. Г., Трухин М. П. Издательство: ИД Академии Естествознания Год: 2018 Страниц: 264 Формат: PDF Размер: 19,29 МБ Качество: отличное
Содержание:
ВВЕДЕНИЕ 1. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ РАДИОЛОКАЦИИ РАСПРЕДЕЛЁННЫХ ЦЕЛЕЙ Литература к главе 1 2. КЛАССИФИКАЦИЯ ПРЦ ПО ДАННЫМ КОСМИЧЕСКОЙ РЛС БОКОВОГО ОБЗОРА С СИНТЕЗИРОВАННОЙ АПЕРТУРОЙ 2.1. Математическая модель цели и отражённого сигнала при решении задач распознавания пространственно-распределённых целей в космических РЛС с синтезированной апертурой 2.2. Многоальтернативная проверка гипотез относительно различных классов ПРЦ при их наблюдении совокупностью космических радиолокационных средств 2.3. Квазиоптимальные и эмпирические алгоритмы классификации ПРЦ 2.4. Адаптивный алгоритм классификации пространственно-распределённых целей по данным радиолокатора с синтезированной апертурой Литература к главе 2 3. АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ КЛАССИФИКАЦИИ ПРОСТРАНСТВЕННО-РАСПРЕДЕЛЁННЫХ ЦЕЛЕЙ ПО ДАННЫМ РЛС БО 3.1. Методика использования граничных соотношений Чернова и Кайлата для оценки эффективности классификации ПРЦ по вектору наблюдаемых данных 3.2. Анализ потенциальных характеристик классификации ПРЦ по вектору наблюдаемых данных 3.3. Методика расчета эффективности классификации ПРЦ по радиолокационному портрету 3.3.1. Проблема анализа эффективности алгоритмов классификации 3.3.2. Вывод расчетных выражений для оценки вероятностей правильных и ошибочных решений при классификации ПРЦ по РЛИ 3.3.3. Оценка эффективности классификации при корнях большой кратности 3.4. Анализ алгоритмов классификации по РЛИ ПРЦ 3.5. Сравнительный анализ алгоритмов классификации, основанных на векторе достаточных статистик, в условиях априорной неопределённости 3.6. Комплексное распознавание. Классификация ПРЦ по данным нескольких средств наблюдения 3.6.1. Процедуры комплексной классификации 3.6.2. Анализ эффективности классификации 3.7. Методика расчета вероятности правильного распознавания при объединении решений отдельных СН методом простого голосования Литература к главе 3 4. ИЗМЕРЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ РЛИ 4.1. Измерение общегрупповых параметров распределенной цели. Измерение координат центра РЛИ 4.1.1. Синтез оптимального измерителя общегруппового параметра групповой цели 4.1.2. Анализ эффективности алгоритма измерения координаты центра ПРЦ 4.2. Оценка области, занимаемой целью на РЛИ 4.3. Оценка ракурса цели 4.4. Анализ алгоритмов оценки координат граничных точек между областями РЛИ с отличающимся контрастом 4.5. Межобзорная идентификация РЛИ ПРЦ 4.6. Оценка радиолокационного портрета ПРЦ Литература к разделу 4 5. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ СИГНАЛА, ОТРАЖЕННОГО ПРОСТРАНСТВЕННО-РАСПРЕДЕЛЁННОЙ ЦЕЛЬЮ 5.1. Модель движения элементов ПРЦ 5.2. Модель состава и формы ПРЦ 5.3. Модель отраженного сигнала Литература к главе 5 6. СИНТЕЗ ОПТИМАЛЬНЫХ АЛГОРИТМОВ ОБНАРУЖЕНИЯ ПРЦ 6.1. Синтез оптимального алгоритма обнаружения ПРЦ при наличии в объеме разрешения не более одного элемента 6.2. Синтез оптимальных алгоритмов обнаружения ПРЦ при наличии в объеме разрешения произвольного числа элементов 6.3. Реализация и анализ оптимальных алгоритмов обнаружения и оценивания Литература к главе 6 7. СИНТЕЗ И АНАЛИЗ КВАЗИОПТИМАЛЬНЫХ АЛГОРИТМОВ ОБНАРУЖЕНИЯ ПРЦ 7.1. Квазиоптимальные алгоритмы с дискретным накоплением при большом числе уровней квантования 7.1.1. Неодинаковые Pi 7.1.2. Одинаковые Pi 7.2. Квазиоптимальные алгоритмы с дискретным накоплением при малом числе уровней квантования 7.2.1. Неодинаковые Pi 7.2.2. Одинаковые Pi 7.3. Квазиоптимальные алгоритмы с выбором максимума 7.3.1. Квазиоптимальный алгоритм с полным выбором максимума 7.3.2. Квазиоптимальный алгоритм с межпериодным накоплением и выбором максимума 7.4. Квазиоптимальные алгоритмы с использованием порядковых статистик 7.4.1. Одинаковые Pi 7.4.2. Неодинаковые Pi 7.5. Квазиоптимальные комбинированные алгоритмы 7.5.1. Комбинированный алгоритм с аналоговым накоплением и полным выбором максимума 7.5.2. Комбинированные алгоритмы с аналоговым накоплением и межпериодным выбором максимума Литература к главе 7 8. ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ОЦЕНИВАНИЯ ОБЩЕГРУППОВЫХ ПАРАМЕТРОВ ПРЦ 8.1.?Алгоритмы формирования цифровой модели радиолокационного изображения 8.1.1. Оптимальный алгоритм выделения сигнальных дискретов 8.1.2. Квазиоптимальный алгоритм выделения сигнальных элементов 8.2. Алгоритмы обработки цифровой модели радиолокационного изображения ПРЦ 8.2.1. Алгоритмы группирования 8.2.2. Алгоритм классификации и оценивания общегрупповых параметров 8.3.?Анализ результатов статистического моделирования алгоритмов оценивания общегрупповых параметров ПРЦ 8.3.1. Сравнение оптимального и квазиоптимального алгоритмов выделения сигнальных дискретов 8.3.2. Характеристики оценивания при использовании квазиоптимального алгоритма выделения сигнальных дискретов и релеевской модели отраженного сигнала 8.3.3. Влияние когерентной составляющей в отраженном сигнале на характеристики оценивания Литература к главе 8 ЗАКЛЮЧЕНИЕ
