商品簡介
本書把水下目標的定位和跟蹤視為貝葉斯推斷問題。在這個框架內，建立了目標定位跟蹤及似然比檢測和跟蹤理論。在建立過程中，強調了使用似然函數表示信息。似然函數可為來自不同傳感器信息的估計和聯合使用提供通用的手 段，尤其是當這些傳感器具有不同的測量空間時。標準的貝葉斯方法內容豐富、功能強大，足以處理多數水下目標定位跟蹤問題。本書重點研究了海洋環境參數和聲源位置聯合反演的貝葉斯方法，逐步引導讀者解決基本的目標定位跟蹤問題，並提供例子以說明解決這些問題的實際方法。 本書可供從事目標定位跟蹤問題研究的工程師和研究人員參考使用。
名人/編輯推薦
本書強調概念和原理的闡述，不以數學推導為重心，在不失嚴格的基礎上強調了方法的實際應用。
目次
第１章 匹配場處理…………………………………………………………………１
§１．１ 匹配場處理的含義……………………………………………………２
§１．２ 水下目標的匹配場被動定位動態……………………………………２
§１．３ 匹配場定位原理………………………………………………………４
§１．４ 匹配場定位性能………………………………………………………１３
§１．５ 匹配場處理面臨的困難………………………………………………２８
§１．６ 本章小結………………………………………………………………３１
第２章 貝葉斯推斷和似然函數…………………………………………………３２
§２．１ 貝葉斯推斷的情形……………………………………………………３２
§２．２ 似然函數和貝葉斯原理………………………………………………３６
§２．３ 先驗分布的選取………………………………………………………３７
§２．４ 貝葉斯計算方法………………………………………………………３９
§２．５ 本章小結………………………………………………………………４２
第３章 基於貝葉斯理論的聲源定位問題………………………………………４３
§３．１ 海洋環境參數模型的選取……………………………………………４４
§３．２ 參數上下邊界的確定…………………………………………………４５
§３．３ 聲場計算模型的選取…………………………………………………４５
§３．４ 優化算法及改進………………………………………………………４８
§３．５ 匹配物理量與目標函數的建立………………………………………５３
§３．６ 反演結果的評價………………………………………………………５６
§３．７ 本章小結………………………………………………………………５７
第４章 動態海洋環境……………………………………………………………５８
§４．１ 海洋環境模型的演變…………………………………………………５８
§４．２ 動態海洋環境監測……………………………………………………６０
§４．３ 本章小結………………………………………………………………６４
第５章 不確知海洋環境下的貝葉斯聚焦算法…………………………………６５
§５．１ 貝葉斯反演基本理論…………………………………………………６６
§５．２ 後驗概率密度的確定及其數值求解方法……………………………６８
§５．３ 實驗數據驗證…………………………………………………………７５
§５．４ 本章小結……………………………………………………………８２
第６章 不確知海洋環境下的多步聚焦法………………………………………８４
§６．１ 參數敏感性分析及反演步驟…………………………………………８６
§６．２ 實驗結果分析…………………………………………………………８９
§６．３ 本章小結………………………………………………………………９０
第７章 不確知海洋環境下的貝葉斯聲源跟蹤法………………………………９１
§７．１ 基本理論………………………………………………………………９４
§７．２ 實驗描述及數據分析…………………………………………………９５
§７．３ 聲源跟蹤結果…………………………………………………………９７
§７．４ 本章小結……………………………………………………………１０１
第８章 基於壓縮感知的匹配場定位……………………………………………１０２
§８．１ 壓縮感知……………………………………………………………１０２
§８．２ 可行性證明…………………………………………………………１２０
§８．３ 多快拍情形下的觀測數據矩陣的預處理…………………………１２５
§８．４ 測量矩陣中的原子個數精減………………………………………１３１
§８．５ 基於壓縮感知的匹配場定位算法…………………………………１３２
§８．６ 本章小結……………………………………………………………１３３
參考文獻……………………………………………………………………………１３４
書摘/試閱
Bartlett處理器是典型的線性匹配場處理器，它采用已知環境參數、基陣陣型和聲場模型計算，得到拷貝場向量，通過與測量數據直接相關的方法估計聲源的位置，其特點是對環境參數失配、陣列幅度相位誤差、距離／深度空間采樣的敏感程度比自適應匹配場處理弱，穩健性較強，但定位正確率依賴於環境失配的程度高，而且旁瓣較高，當出現多個目標時，弱目標很容易被掩蓋。旁瓣問題可以通過寬帶處理進行有效克服。對於多目標問題，近年來出現的匹配場矩形濾波方法，通過在距離／深度空間內設定合適的通帶、阻帶和過渡帶，可對一定距離／深度範圍內的干擾實施抑制，以定位弱目標。但該方法在存在環境失配、傳感位置誤差等情況時的性能尚需進行進一步研究。
自適應匹配場處理是將自適應陣列信號處理的優點融合到匹配場處理中，權值向量由拷貝場向量和采樣協方差矩陣聯合估計得到，與Bartlett處理器相比，能夠有效地抑制旁瓣和干擾，提供了理論上的最佳陣增益和定位精度。然而在實際使用中，自適應匹配場處理的性能優勢由於諸多原因而很難達到，其中最重要的限制是環境失配，其次是目標運動導致的多徑信息去相干、水面強干擾會掩蔽水下弱目標等因素。針對環境失配問題，國內外研究者提出了許多寬容的自適應匹配場處理方法。
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