雷达数据数字处理

1 (p1): 引言
7 (p2): 第一章 预备知识
7 (p3): 1 矩阵运算概要
25 (p4): 2 状态变量法
54 (p5): 3 概率与随机过程简介
73 (p6): 第二章 有限记忆数字处理
74 (p7): 1 有限记忆处理时的均方差
80 (p8): 2 平滑预测
91 (p9): 3 平滑预测及微分
94 (p10): 4 相关噪声的数字滤波
99 (p11): 5 级联简单平均式平滑方法
107 (p12): 第三章 递推式数字处理——常增益滤波
107 (p13): 1 递推式滤波
117 (p14): 2 常增益α-β法递推滤波
121 (p15): 3 等效传递函数
122 (p16): 4 稳定性分析
124 (p17): 5 极点分布与暂态特性
130 (p18): 6 频率特性
134 (p19): 7 滤波器噪声特性
138 (p20): 8 稳态方差及暂态平方差
141 (p21): 9 α、β参数的选择
147 (p22): 10 自适应变带宽
152 (p23): 11 α-β-γ法
162 (p24): 第四章 不变量嵌入方法用于测速解模糊
162 (p25): 1 问题的提出
163 (p26): 2 不变量嵌入方程的导出
166 (p27): 3 不变量嵌入技术用于测速解模糊
173 (p28): 第五章 线性无偏递推式滤波（卡尔曼滤波）
173 (p29): 1 独立测量的最佳组合
177 (p30): 2 线性系统的运动参量
178 (p31): 3 线性滤波的误差
183 (p32): 4 方差最小的权矩阵（增益矩阵）
185 (p33): 5 递推运算及其流程图
187 (p34): 6 举例运算
192 (p35): 7 卡尔曼滤波基本方程的另一形式
197 (p36): 8 卡尔曼滤波对计算的要求
199 (p37): 9 相关噪声（有色噪声）条件下的滤波
204 (p38): 10 卡尔曼滤波的发散现象
214 (p39): 11 最佳递推滤波中偏置量的处理
227 (p40): 12 统计模型不准时的卡尔曼滤波
236 (p41): 13 连续系统的卡尔曼-布西滤波
243 (p42): 14 连续-离散的卡尔曼滤波
246 (p43): 第六章 卡尔曼滤波算法在战术雷达中的应用
246 (p44): 1 战术目标的运动模型
255 (p45): 2 多项式动力学目标的卡尔曼滤波跟踪器
263 (p46): 3 机动目标最佳跟踪的性能估计
275 (p47): 4 几种战术目标跟踪器的比较选择
285 (p48): 5 距离及多普勒的交连
288 (p49): 6 跟踪滤波中的坐标变换
300 (p50): 7 多站联测时的卡尔曼滤波算法
307 (p51): 8 卡尔曼滤波用于测速解模糊
317 (p52): 第七章 数字数据处理与跟踪伺服系统
317 (p53): 1 引言
319 (p54): 2 数据提供与跟踪指向分开的跟踪系统
321 (p55): 3 用数字计算机处理和控制的角跟踪系统
324 (p56): 4 坐标系
327 (p57): 5 坐标系的旋转
332 (p58): 6 目标视线方向余弦矩阵的合成
334 (p59): 7 误差量的坐标变换
336 (p60): 8 方向余弦矩阵的获得
340 (p61): 9 开环滤波、开闭环复合控制系统
348 (p62): 10 火控系统总体数字化
350 (p63): 第八章 交接与互联
351 (p64): 1 多站跟迹数据的交接
363 (p65): 2 边扫边跟时的目标互联
375 (p66): 附录Ⅰ 平方积分表
377 (p67): 附录Ⅱ 协方差矩阵的变换
380 (p68): 附录Ⅲ 角加速度公式推导
382 (p69): 后记