基於博弈理論和頻譜特征的雷達波形設計
李偉
- 出版商: 國防工業
- 出版日期: 2025-05-29
- 售價: $414
- 貴賓價: 9.5 折 $393
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 146
- ISBN: 711813709X
- ISBN-13: 9787118137095
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商品描述
本書從波形優化角度出發，考慮單天線和MIMO雷達兩種體制，在認知雷達思想基礎上，圍繞雷達同幹擾機間的博弈現象展開論述，從 信息博弈出發，發展到不 信息博弈，從單天線雷達到MIMO雷達，從傳統博弈模型研究到基於人工智能中的深度強化學習技術，均進行了深入的探索和細致的分析，同時，也結合強化學習和深度強化學習技術，從人工智能產生雷達波形的角度進行了探索，為雷達波形產生的自動化和智能化提供思路，為電子戰環境中雷達抗幹擾性能提升奠定了基礎。
作者簡介
從事信息對抗與智能感知方面研究工作，在電子戰、博弈、雷達波形設計、人工智能與雷達、通信相結合等技術領域局的較為豐富科研成果。先後主持 自然科學基金青年項目1項、面上項目1項、航空科學基金3項、航天科技創新基金1項、陜西省自然科學基礎研究計劃項目3項，，共發表學術文章100余篇，其中SCI檢索30余篇，EI檢索30余篇，申請 發明專利3項，授權1項。
目錄大綱
| 第1章緒論 |
| 11雷達發展歷程 |
| 111MIMO雷達研究背景與意義 |
| 112認知雷達研究背景與意義 |
| 12雷達波形設計技術發展 |
| 13博弈理論及在雷達領域應用 |
| 14本書內容結構 |
| 參考文獻 |
| 第2章雷達信號模型基礎 |
| 21單天線雷達信號模型 |
| 211已知目標的雷達回波SINR表示 |
| 212隨機目標的雷達回波SINR表示 |
| 22MIMO雷達信號模型 |
| 221集中式MIMO雷達 |
| 222分布式MIMO雷達 |
| 223目標模型 |
| 23雷達假設檢驗模型 |
| 231回波PDF已知時目標假設檢驗理論 |
| 232回波PDF未知時目標假設檢驗理論 |
| 參考文獻 |
| 第3章完全信息條件下單天線雷達與幹擾Stackelberg博弈 |
| 31基於優選化SINR準則的波形優化方法 |
| 311雷達波形優化 |
| 312幹擾波形優化 |
| 32雷達與幹擾Stackelberg博弈波形優化 |
| 321雷達與幹擾Stackelberg博弈模型 |
| 322雷達二次註水波形設計 |
| 33仿真及性能分析 |
| 331幹擾功率固定時性能分析 |
| 332幹擾功率可變時性能分析 |
| 參考文獻 |
| 第4章完全信息條件下單天線雷達與幹擾Rubinstein博弈 |
| 41雷達與幹擾Rubinstein博弈模型 |
| 42雷達與幹擾Rubinstein博弈波形優化 |
| 421博弈納什均衡存在性證明 |
| 422疊代註水波形設計 |
| 43仿真測試及性能分析 |
| 431幹擾功率固定時性能分析 |
| 432幹擾功率可變時性能分析 |
| 參考文獻 |
| 第5章不完全信息條件下單天線雷達與幹擾Bayesian博弈 |
| 51雷達與幹擾Bayesian博弈模型 |
| 52不完全信息條件下雷達波形設計 |
| 521雷達波形二次註水優化 |
| 522雷達波形疊代註水優化 |
| 53仿真測試及性能分析 |
| 531幹擾功率固定時性能分析 |
| 532幹擾功率可變時性能分析 |
| 參考文獻 |
| 第6章雜波和幹擾下認知MIMO雷達波形優化設計 |
| 61雜波和幹擾環境MIMO雷達信號通用模型 |
| 62通用註水法優化雷達波形 |
| 621波形優化設計 |
| 622檢測性能分析 |
| 623部分發射天線損毀後波形優化 |
| 63仿真驗證及性能分析 |
| 631白噪聲幹擾環境中優化性能驗證 |
| 632相關噪聲幹擾環境中優化性能驗證 |
| 633空間自由度對優化後性能的影響 |
| 634信號長度對優化後性能的影響 |
| 635低檢測性能天線損毀時波形再次優化性能分析 |
| 636高檢測性能天線損毀時波形再次優化性能分析 |
| 參考文獻 |
| 第7章Stackelberg博弈條件下基於互信息量準則的MIMO雷達波形 |
| 優化設計 |
| 71Stackelberg博弈模型及互信息量表示 |
| 72單方面博弈時波形優化 |
| 721雷達單方面博弈波形優化 |
| 722目標單方面博弈幹擾優化 |
| 73分等級博弈時波形優化 |
| 731博弈中目標占優時兩步優化 |
| 732博弈中雷達占優時兩步優化 |
| 74仿真驗證及性能分析 |
| 741雷達信號總功率Ps為定值時性能分析 |
| 742目標幹擾總功率Pb為定值時性能分析 |
| 743Ps和Pb均為變量時性能分析 |
| 參考文獻 |
| 第8章Stackelberg博弈條件下基於MMSE準則的MIMO雷達 |
| 波形優化設計 |
| 81MIMO雷達信號時空編碼模型 |
| 82基於MMSE估計的很優波形設計 |
| 821第一匹配順序條件下波形優化 |
| 822第二匹配順序條件下波形優化 |
| 83基於MMSE的Stackelberg均衡解 |
| 831目標先行主導的maxmin均衡解 |
| 832雷達先行主導的minmax均衡解 |
| 84仿真驗證及性能分析 |
| 841目標主導博弈方案分析 |
| 842雷達主導博弈方案分析 |
| 843兩博弈方案的MMSE差值分析 |
| 參考文獻 |
| 第9章基於強化學習的雷達波形優化設計 |
| 91幹擾環境中的雷達信號建模 |
| 911幹擾環境中的機載雷達信號模型 |
| 912雷達信號性能指標 |
| 92基於馬爾可夫決策過程的波形設計方法 |
| 921基於馬爾可夫決策過程的波形設計流程 |
| 922基於MDP的對抗環境建模 |
| 93基於策略疊代法的很優策略設計 |
| 931策略疊代算法原理 |
| 932基於策略疊代法的雷達很優策略設計流程 |
| 94仿真驗證及性能分析 |
| 941雷達很優抗幹擾策略生成 |
| 942很優波形策略性能分析 |
| 95時域信號生成 |
| 參考文獻 |
| 第10章基於深度強化學習的雷達波形優化設計 |
| 101雜波和幹擾環境機載雷達信號建模 |
| 1011雜波和幹擾環境機載雷達信號模型 |
| 1012雷達信號性能指標 |
| 102基於馬爾可夫決策過程的對抗環境建模 |
| 1021雷達動作、狀態和獎勵設計 |
| 1022對抗模型關鍵參數設置 |
| 103基於D3QN的雷達很優抗幹擾策略 |
| 1031固定Q目標 |
| 1032優先經驗回放 |
| 1033價值函數V和優勢函數A |
| 1034基於D3QN算法的雷達很優策略設計流程 |
| 104仿真驗證及性能分析 |
| 1041雷達很優抗幹擾策略生成 |
| 1042很優波形策略性能分析 |
| 105時域信號生成 |
| 參考文獻 |
