雷达目标成像/雷达技术系列·高新科技译丛 [Radar Target Imaging] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 马丁·伯尔纳，H.尤伯拉尔 著，朱健东，高向东，郭晓莹 等 译

图书标签:

• 雷达成像
• 目标识别
• 雷达技术
• 信号处理
• 电磁波散射
• 高分辨率成像
• 微波技术
• SAR成像
• ISAR成像
• 雷达系统

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118111996

版次：1

商品编码：12073839

包装：平装

丛书名： 雷达技术系列 ， 高新科技译丛

外文名称：Radar Target Imaging

开本：16开

出版时间：2017-04-01

用纸：胶版纸

页数：158

字数：198000

正文语种：中文

内容简介

　　《雷达目标成像/雷达技术系列·高新科技译丛》探讨了雷达目标识别和成像的基础理论问题，包括：极化雷达中的矢量信号处理，极化信息对雷达目标识别能力的提升情况；雷达目标散射的数学和物理描述方法，奇点展开法（SEM）和爬行波理论；多维声学逆散射统一理论在电磁波方面的应用。*后，介绍了俄亥俄州立大学“紧缩场”电磁散射的试验测量问题。
　　由于《雷达目标成像/雷达技术系列·高新科技译丛》的原版成书于20世纪90年代，这些基础理论和技术随着后来的发展，已经比较成熟，并应用于现有的雷达成像技术，如极化雷达成像。尽管与当时相比，雷达成像技术已经发展到了一个新的高度，但是公开出版的关于雷达成像或目标识别技术细节方面的学术专著和论文较为匮乏，《雷达目标成像/雷达技术系列·高新科技译丛》的内容可谓是该方面*基础的理论细节，从对目标识别技术追本溯源的角度来看，《雷达目标成像/雷达技术系列·高新科技译丛》的内容对今后相关技术的发展仍不失为一本很好的参考书。

目录

第1章 引言
参考文献

第2章 雷达极化在雷达系统中的应用
2．1 不同雷达目标的极化特性
2．2 具体应用中的问题
2．2．1 双极化雷达的配置
2．2．2 极化自适应
2．2．3 雷达系统要求
2．3 无障碍情况下目标探测的最优雷达接收机
2．3．1 一些最优接收机结构
2．3．2 对性能评估的一些评述
2．4 通过克拉美罗界评估极化多普勒分辨率
2．4．1 信号建模
2．4．2 克拉美罗界与最大似然估计
2．5 对部分极化干扰的自适应极化对消
2．5．1 通过极化自适应提高信噪比
2．5．2 极化自适应干扰对消
2．5．3 对部分极化干扰的自适应极化对消结果
2．6 结论和观点
参考文献

第3章 对雷达目标的高分辨能力
3．1 爬行波与奇点展开法之间的联系
3．1．1 Wat80n变换
3．1．2 奇点展开法：导电目标
3．1．3 介质目标
3．2 一般形状平滑目标的表面波共振
3．2．1 有限长圆柱形空腔
3．2．2 有限长导电圆柱体和扁长球体的共振
3．2．3 导电椭球体上表面波的相位匹配
3．3 逆散射的应用
3．3．1 雷达波谱学
3．3．2 镀膜导电球体的逆散射问题
3．3．3 共振频率的瞬态观测
3．4 结论
参考文献

第4章 Kirchhoff或Born近似下的多维电磁矢量逆散射统一理论
4．1 理想导电散射体和介质散射体电磁散射的积分表示
4．2 根据Born或Kirchhoff近似对平面波入射进行线性化
4．3 通用矢量全息场的并矢量后向传播
4．4 在频率分集模式下对线性化电矢量Porter-B0jarski方程求解
4．4．1 Born近似中的介质散射体
4．4．2 Kirchhoff近似中的理想导电散射体
4．5 数值模拟
4．6 结论
4．A 奇异函数的一些性质
4．B 根据散射幅度计算通用矢量全息场
参考文献

第5章 雷达截面积测量
5．1 测量理论
5．1．1 测量的校准
5．2 俄亥俄州立大学测量靶场
5．2．1 紧缩场的体系结构
5．2．2 反射器类型和折中考虑
5．2．3 馈电部分
5．2．4 测试目标支架
5．2．5 测量仪器
5．2．6 距离灵敏度
5．3 性能分析
5．3．1 到达方向
5．3．2 近场成像
5．3．3 结论
5．4 对RCS测量结果的分析
5．4．1 频域技术
5．4．2 视线角域处理
参考文献

信号处理与信息融合：智能时代的基石 在当今信息爆炸的时代，从浩瀚的宇宙观测到微观的生物信号分析，从复杂的交通流量管理到精准的医疗诊断，我们无时无刻不被海量的数据所包围。这些数据本身往往是混沌、低效且难以直接利用的。如何从这些原始数据中提取出有价值的信息，如何将分散的、来自不同源头的信息整合起来，形成更全面、更精准的认知，成为了各个学科领域的核心挑战。本书《信号处理与信息融合：智能时代的基石》正是聚焦于这一关键领域，深入探讨了信号处理和信息融合的理论基础、核心技术以及在人工智能、大数据等前沿技术驱动下，它们如何共同构建起智能时代不可或缺的基石。 本书并非一本孤立的技术手册，而是着眼于宏观视角，勾勒出信号处理与信息融合在现代科技体系中的战略地位。它将带领读者穿越不同领域，理解这些技术如何赋能人工智能的“感知”能力，如何提升大数据分析的“洞察”深度，以及如何为自动驾驶、智能制造、智慧城市等一系列颠覆性创新提供底层支撑。 信号处理：从噪声中提炼真金 信号处理是信息处理的源头活水，它赋予了我们从看似杂乱无章的信号中辨识、提取和还原有用信息的能力。本书将系统性地梳理信号处理的经典理论与现代进展，包括但不限于： 时域与频域分析： 深入剖析傅里叶变换、小波变换等数学工具，揭示信号在不同域下的特性，理解频率构成、周期性变化以及瞬态特征。读者将学会如何通过频谱分析识别信号的本质，如何利用滤波器去除噪声、增强特定频率成分。 采样与量化： 探讨信号数字化过程中关键的采样定理，理解采样率对信号保真度的影响，以及量化误差的产生和控制。这将为理解数字信号处理的根基打下坚实基础。 滤波理论与应用： 从经典的Butterworth、Chebyshev滤波器到更具适应性的卡尔曼滤波器，本书将详尽阐述各种滤波器的设计原理、性能指标及其在噪声抑制、信号增强、状态估计等方面的广泛应用。 自适应信号处理： 重点介绍能够根据输入信号的统计特性自动调整自身参数的自适应滤波器，如LMS、RLS算法，并探讨其在回声消除、噪声对消、信道均衡等复杂场景下的强大能力。 统计信号处理： 涵盖信号的统计模型、参数估计（如最大似然估计、最小方差无偏估计）、谱估计等内容，帮助读者理解如何利用统计学方法描述和分析不确定性信号。 盲信号分离： 介绍独立成分分析（ICA）、非负矩阵分解（NMF）等先进技术，探讨如何在不知道混合模型的情况下，从混合信号中分离出独立的源信号，这在语音分离、脑电信号分析等领域具有革命性意义。 信号压缩与编码： 讨论如何利用冗余度较低的表示方法来高效存储和传输信号，如DCT、小波压缩等，这对于处理海量多媒体数据至关重要。 非线性信号处理： 触及当前研究热点，介绍处理非线性动态系统产生的信号的方法，如相空间重构、混沌分析等，为理解更复杂的自然现象提供工具。 本书在讲解理论的同时，将大量引用实际应用案例，例如音频信号的处理（降噪、语音识别）、图像信号的处理（边缘检测、去模糊）、通信信号的处理（调制解调、信道估计）、生物医学信号的处理（心电图、脑电图分析）等，让读者直观地感受到信号处理技术的强大力量。 信息融合：汇聚智慧，洞察未来 如果说信号处理是将单一信息“提纯”，那么信息融合则是将来自多个渠道、不同类型、不同精度的信息“汇聚”，从而产生比任何单一信息源都更丰富、更准确、更可靠的整体认知。信息融合是实现高级智能的关键技术之一，也是当前人工智能、物联网、自主系统等领域的核心驱动力。本书将系统地阐述信息融合的理论框架、关键技术和实现途径： 信息融合的层次与类型： 详细介绍数据级融合、特征级融合和决策级融合等不同层次的融合方式，并探讨不同类型传感器（如视觉、雷达、激光雷达、红外、声纳、文本、结构化数据等）信息的融合策略。 多传感器信息融合的理论基础： 概率融合： 深入讲解贝叶斯定理在信息融合中的应用，以及基于概率模型的融合方法，如使用概率密度函数（PDF）表示不确定性，并通过贝叶斯更新来融合新信息。 证据理论（D-S证据理论）： 介绍如何处理不确定性、不相容性和模糊信息的融合，特别是在传感器信息存在冲突或不完整时，该理论提供了强大的建模和推理能力。 模糊逻辑融合： 探讨如何利用模糊集合和模糊规则来处理模糊、主观或难以量化的信息，实现柔性决策。 可信度融合： 关注信息来源的可信度评估，以及如何根据信息的可信度来调整其在融合结果中的权重。 卡尔曼滤波及其扩展在状态估计与融合中的应用： 标准卡尔曼滤波器（EKF）： 讲解如何利用非线性系统模型，通过雅可比矩阵近似来解决非线性系统的状态估计问题。 无迹卡尔曼滤波器（UKF）： 介绍一种比EKF更精确且无需计算雅可比矩阵的非线性滤波方法。 粒子滤波（Particle Filter）： 阐述基于蒙特卡罗方法的粒子滤波，能够处理任意非线性、非高斯系统，是目前最强大的滤波方法之一。本书将重点阐述如何利用这些滤波器实现多传感器数据的实时状态跟踪与融合，例如在无人驾驶车辆中融合激光雷达、摄像头、GPS、IMU等数据来估计车辆的精确位置和姿态。 基于机器学习的信息融合： 深度学习模型： 探讨如何利用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等深度学习模型，直接从原始数据中学习特征并进行融合，实现端到端的融合处理。例如，融合不同模态的图像数据（RGB、深度、红外）来提高目标识别的鲁棒性。 集成学习： 介绍Bagging、Boosting、Stacking等集成学习方法，如何将多个弱分类器或模型融合起来，形成更强大的集成模型，提高预测精度和泛化能力。 信息融合的挑战与前沿： 异构数据融合： 探讨如何处理结构化、半结构化和非结构化数据，以及不同维度、不同采样率的数据之间的融合。 高维数据融合： 解决在高维空间中信息融合带来的“维度灾难”问题。 动态与实时融合： 强调在快速变化的环境中，信息融合系统需要具备实时性、自适应性和鲁棒性。 可解释性与透明度： 讨论如何提高信息融合系统的决策过程的可解释性，使得用户能够理解融合结果的生成依据。 安全与隐私： 探讨在信息融合过程中如何保护数据安全和用户隐私。 本书将通过丰富的案例研究，展示信息融合的实际应用价值，例如： 自动驾驶： 融合激光雷达、摄像头、毫米波雷达、GPS、IMU等数据，实现高精度环境感知、障碍物检测与跟踪、路径规划。 智能监控与安防： 融合视频、音频、传感器数据，实现异常事件检测、人群分析、行为识别。 智慧医疗： 融合病历数据、影像数据（CT、MRI）、生理信号（ECG、EEG）、基因组数据，辅助医生进行疾病诊断、预后预测和个性化治疗。 工业物联网与智能制造： 融合设备状态监测数据、生产过程数据、环境传感器数据，实现故障预测、质量控制、生产优化。 遥感与地理信息系统： 融合多源卫星影像、地面观测数据，实现地物分类、变化监测、环境评估。 金融风控： 融合交易数据、客户行为数据、社交媒体信息，识别欺诈行为、评估信用风险。 本书的价值与读者对象 《信号处理与信息融合：智能时代的基石》是一本集理论深度、技术广度与实践应用为一体的著作。它不仅适合于在校的电子工程、计算机科学、自动化、通信工程、人工智能等相关专业的本科生和研究生，作为学习信号处理与信息融合课程的参考教材，更将是投身于人工智能、大数据、物联网、自动驾驶、机器人、智能制造等前沿技术研发的工程师、研究人员和产品经理的必备参考书。 本书的编写风格力求严谨而通俗，在保证理论体系完整性的前提下，通过大量的图示、伪代码、案例分析，帮助读者建立直观的理解，并能将所学知识应用于实际问题。通过本书的学习，读者将能够： 深刻理解信号处理和信息融合在构建智能系统中的核心作用。 掌握信号处理的关键理论和常用算法，能够解决实际信号处理问题。 熟练掌握信息融合的各种方法和技术，能够设计和实现多源信息融合系统。 了解信息融合在各个领域的最新应用案例和发展趋势。 为进一步深入研究人工智能、机器学习、计算机视觉、模式识别等领域打下坚实的基础。 在这个技术飞速发展的时代，掌握信号处理与信息融合这两大核心技术，就如同掌握了开启智能时代大门的钥匙。本书将陪伴您一同探索信息世界的奥秘，共同构建更智能、更美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对雷达技术发展史略有了解的爱好者，我一直对“看得更清楚”、“识别得更准确”这个目标充满好奇。《雷达目标成像》这本书，无疑是在这个领域的一次深度探索。它不仅仅是简单地罗列技术和公式，更重要的是，它深入剖析了“成像”这个概念在雷达技术中的核心地位。从最初的简单点目标探测，到如今能够对复杂目标进行精细刻画，这个过程的艰辛与辉煌，在这本书中得到了很好的体现。我尤其对书中关于不同成像体制下，目标回波特性分析的章节印象深刻。那些对不同散射机理、不同运动状态下回波信号的数学描述，以及如何利用这些信息来构建目标像，让我看到了雷达工程师们解决现实世界难题的智慧。这本书的翻译质量也相当不错，尽管涉及大量专业术语，但译者在保持学术严谨性的同时，也力求让内容易于理解，这对于非母语读者来说，绝对是一大福音。它让我明白，每一次雷达技术的进步，都离不开对物理规律的深刻理解和对数学工具的巧妙运用。

评分☆☆☆☆☆

这本《雷达目标成像》真是让我大开眼界，虽然我不是雷达专业的，但冲着“高新科技译丛”的名头，还是入手了。翻开书，就被那些精美的图和复杂的公式震撼到了。我一直以为雷达就是个大圆盘子转来转去，能看到飞机和船，没想到背后竟然蕴含着如此深奥的物理原理和精密的数学模型。书中对目标成像的各种方法，比如SAR（合成孔径雷达）和ISAR（逆合成孔径雷达）的介绍，虽然我有很多地方看得似懂非懂，但它那种层层递进的讲解方式，以及对每一个关键概念的细致阐述，还是让我感受到了作者的用心。尤其是关于分辨率、信噪比、以及如何从杂乱的数据中提取出目标微弱信号的章节，虽然我无法完全理解其背后的数学推导，但它所揭示的雷达探测能力的极限和突破口，以及那些为了提升成像质量而提出的创新算法，确实让我对现代雷达技术有了全新的认识。这本书的专业性毋庸置疑，里面的内容对于真正从事雷达研究的人来说，无疑是一份宝贵的财富。对于像我这样的跨领域读者，它更像是一扇窗户，让我窥见了雷达技术背后那复杂而迷人的世界。

评分☆☆☆☆☆

我是一名长期关注国防科技发展的科技爱好者，这次偶然翻阅了《雷达目标成像》这本书，真的让我对现代雷达技术有了更为深刻的理解。书中关于“目标散射特性”的章节，虽然使用了大量的物理学和数学语言，但它清晰地解释了为什么不同的目标会对雷达波产生不同的反射，以及这些反射的“签名”是如何被用来识别和分类目标的。我特别对书中关于“高分辨成像”的讨论感兴趣，它不仅仅是简单地提高分辨率，而是涉及到如何在有限的观测条件下，利用各种先进的信号处理技术，去“擦亮”目标，让那些微小的细节也能够显露出来。比如，关于“全息成像”和“相干成像”的介绍，让我看到了雷达技术是如何从一个简单的探测工具，演变成一个能够“看见”三维实体的“眼睛”。这本书的价值在于，它不仅展示了技术的先进性，更揭示了技术背后的科学原理和工程智慧，让我对我国在这一领域的进步感到由衷的自豪。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读的电子工程专业学生，选择《雷达目标成像》这本书，主要是想在课堂学习之余，拓展一下雷达成像方面的知识。这本书的深度和广度都超出了我的预期。它涵盖了从基础的电磁波理论到高级的信号处理技术，再到具体的成像算法，几乎是将雷达目标成像领域的“全家桶”都搬了过来。我特别喜欢书中的案例分析部分，通过对真实或模拟场景下的成像结果进行解读，能够直观地感受到不同算法的优劣以及其在实际应用中的局限性。比如，书中对杂波抑制、动目标显示（MTI）和动目标检测（MTD）的详细讲解，就让我对如何在复杂的电磁环境中准确提取目标信息有了更清晰的认识。虽然有些数学推导我还需要反复推敲，但书中清晰的逻辑脉络和详实的参考文献，为我进一步深入研究提供了很好的指引。这本书对于希望系统学习雷达目标成像技术的学生来说，绝对是一本不可多得的“圣经”。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到《雷达目标成像》这本书，更多的是出于一种“技术猎奇”的心态。我一直对那些能够“看穿”事物本质的技术感到着迷，而雷达目标成像恰恰是这样一个能够“看穿”物体外形、甚至内部结构的黑科技。书里那些关于目标散射特性、电磁波传播、以及各种复杂的成像算法的描述，虽然我很多时候是在“仰望星空”，但它所描绘出的技术潜力，还是让我感到无比兴奋。我设想，在未来的军事侦察、地质勘探、甚至医学影像领域，这种技术将会扮演何等重要的角色。书中关于“电磁散射体模型”和“逆散射理论”的讲解，虽然艰涩，却让我窥见了雷达成像的“灵魂”所在——是如何从接收到的微弱信号中“重构”出目标的真实形态。这就像是在解一道极其复杂的拼图，而雷达工程师们就是那些拥有非凡智慧和耐心的“拼图大师”。这本书让我看到了科技的无限可能，也让我对接下来的技术发展充满了期待。