随机调制压缩感知雷达信号设计与处理
作者： 刘振，魏玺章，黎湘 著
出版时间： 2015年版
内容简介
　　随机调制信号是一种典型的“图钉型”雷达信号，压缩感知理论是21世纪初提出的一种新的信号获取与处理手段，两者的结合研究作为突破现有雷达体制瓶颈的希望引起了众多学者和研究机构的浓厚兴趣。
　　《随机调制压缩感知雷达信号设计与处理》以新体制随机调制压缩感知雷达信号设计与处理为主线，系统性地阐述压缩感知框架下的随机调制信号参数估计、快速序贯处理、无模糊时频分析等理论基础，并重点介绍上述理论在典型随机调制雷达运动目标检测／成像以及微动目标特性分析／成像等方面的应用性研究成果。
　　《随机调制压缩感知雷达信号设计与处理》可以作为高等院校相关专业研究生学习统计信号处理和雷达信号处理的参考书，对从事随机调制雷达以及压缩感知雷达研究的广大科技工作者和工程技术人员也具有较大的参考价值。
目录
前言
缩略语表

第1章 概论
1．1 研究背景及其意义
1．2 随机调制雷达与压缩感知理论的内在联系
1．2．1 随机调制雷达信号的定义和特点
1．2．2 压缩感知理论的随机内涵
1．2．3 随机调制雷达与压缩感知的结合
1．3 随机雷达信号的历史与现状
1．3．1 捷变雷达的概况
1．3．2 噪声雷达的历史
1．3．3 离散随机调制雷达的现状
1．4 压缩感知雷达的概述
1．4．1 压缩感知理论与应用的现状
1．4．2 压缩感知雷达的研究现状
1．5 基于压缩感知的随机调制雷达研究热点与方向
1．5．1 基于压缩感知的随机调制雷达研究现状
1．5．2 压缩感知在随机调制雷达应用中的关键问题
1．6 主要内容和结构安排

第2章 基于压缩感知的随机调制信号参数估计
2．1 引言
2．2 数学模型抽象
2．2．1 RPRI雷达运动目标回波模型
2．2．2 RFH雷达目标宽带回波模型
2．2．3 抽象数学模型
2．3 随机调制参数估计的CRLB
2．3．1 单个随机调制复正弦信号参数的CRLB
2．3．2 估计参数CRLB的近似数学期望
2．4 随机调制参数的MLE及其统计特性
2．4．1 单个随机调制复正弦信号参数的MLE
2．4．2 广义周期图统计特性
2．4．3 多个随机调制复正弦信号的参数估计
2．4．4 与相关处理及模糊函数的内在联系
2．5 基于压缩感知理论的参数估计
2．5．1 压缩感知中的RIP条件
2．5．2 随机调制词典的RIP性质
2．5．3 压缩感知参数估计原理
2．5．4 典型稀疏恢复算法
2．6 本章 小结

第3章 基于迭代压缩感知的随机PR，I雷达动目标检测
3．1 引言
3．2 基于迭代网格优化压缩感知（cs-IG0）的参数估计算法
3．2．1 网格失配模型
3．2．2 迭代网格优化算法
3．2．3 仿真分析
3．3 RPRI雷达无模糊动目标检测技术
3．3．1 目标回波模型分析
3．3．2 基于CS或CS-IGO的多通道动目标检测
3．3．3 仿真分析
3．4 基于先验信息的随机PRI雷达杂波抑制技术
3．4．1 杂波回波信号模型
3．4．2 基于CS-IGO的杂波谱估计
3．4．3 基于预滤波和加权2，范数最小化的杂波抑制
3．4．4 补充讨论
3．4．5 仿真分析
3．5 本章 小结

第4章 基于序贯压缩感知的随机跳频雷达IsAR成像
4．1 引言
4．2 基于序贯压缩感知的高效参数估计理论
4．2．1 序贯压缩感知原理
4．2．2 停止准则
4．3 基于压缩感知的随机跳频雷达解耦IsAR成像技术
4．3．1 RSF、雷达ISAR模型
4．3．2 基于CS的解耦ISAR成像
4．3．3 CSD算法的补充说明
4．3．4 仿真分析
4．4 基于序贯同伦的高分辨距离成像技术
4．4．1 基于SCS的HRRt合成
4．4．2 基于序贯同伦算法的SCS快速实现
4．4．3 仿真分析
4．5 基于序贯SL0的动态ISAR成像技术
4．5．1 基于二维SCS的ISAR成像算法
4．5．2 基于序贯SL0算法的二维SCS快速实现
4．5．3 仿真分析
4．6 本章 小结

第5章 基于短时压缩感知的随机PRI雷达微动目标成像技术
5．1 引言
5．2 基于短时压缩感知的自适应时频分析理论
5．2．1 随机采样信号的短时压缩感知
5．2．2 自适应窗长选择
5．2．3 基于快速SL0的STCS
5．2．4 仿真分析
5．3 基于：RPRI雷达的微动目标特性分析
5．3．1 微多普勒的模糊现象
5．3．2 RPRI雷达的微多普勒模型
5．3．3 仿真分析
5．4 基于RPRI雷达的高速旋转目标成像技术
5．4．1 窄带RPRI雷达快速旋转目标的散射点信号模型
5．4．2 基于SDD-CS的窄带RPRI雷达成像
5．4．3 仿真分析
5．5 本章 小结

参考文献
附录A公式（2．33）的推导
附录B 命题2．1的证明





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