雷达海杂波抑制与小目标探测技术

本书围绕高超声速弹载末制导雷达海杂波适应性关键技术，先讨论了高超声速飞行器和雷达海杂波的基础理论，分析高超声速弹载末制导雷达海杂波特点，进一步介绍了约束优化高超声速导弹的末端弹道技术、低信杂比目标的敏捷长时相参积累技术、基于贝叶斯后验学习的归一化匹配频谱模型和智能CFAR检测模型等。

吴巍，男，湖北天门人，博士，讲师。主要研究方向为临近空间高超声速探测跟踪、信息融合、雷达末制导。近年来，承担或参与了国家自然科学基金、总装探索研究、航空科学基金、装备型号论证等20余项的相关研究工作。获军队科技进步三等奖1项（排名1）。

第1章 绪论1.1高超声速技术概况1.2高超声速弹载末制导雷达海面目标探测跟踪面临的挑战1.3国内外研究现状及发展动态分析1.4 本章小结第2章 高超声速基本理论2.1 高超声速飞行器的轨道特性2.2 高超声速飞行器末制导弹道2.3 本章小结第3章 雷达海杂波基本理论3.1 雷达海杂波的基本概念3.2雷达海杂波的基本模型3.3雷达海杂波压制基本方法3.4 本章小结第4章 大入射余角情况下海杂波特性分析与弹道优化4.1空气动力学约束下基于修正比例导引的末端滑翔式弹道模拟4.2不同入射余角和不同海情下的海杂波特性分析4.3海杂波限制下修正比例导引弹道优化4.4 本章小结第5章 高超声速弹载长时相参积累技术5.1 长时相参积累基本方法5.2 基于滑窗的变换域长时相参积累方法5.3 高重频情况下参数空间折叠匹配的相参积累方法5.4 本章小结第6章海杂波抑制与CFAR检测技术6.1基于机器学习的自适应恒虚警检测模型技术6.2基于贝叶斯后验学习的自适应匹配归一化频谱估计技术6.3基于海杂波频谱特性的海情在线估计技术6.4 本章小结第7章目标稳健关联与智能鉴别技术7.1 重频捷变雷达多假设变换域数据关联与解模糊技术7.2 海杂波情况下递推多假设变换域数据关联技术7.3 基于机器学习的海杂波和目标智能鉴别技术7.4 本章小结