通信辐射源信号细微特征分析与处理 齐建文 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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齐建文 著

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• 通信信号处理
• 辐射源定位
• 信号特征分析
• 微弱信号处理
• 信息安全
• 电磁兼容
• 无线通信
• 模式识别
• 雷达信号处理
• 信号检测

店铺： 典则俊雅图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118098686

商品编码：29900356960

包装：平装

出版时间：2015-02-01

图书基本信息,请以下列介绍为准
书名	通信辐射源信号细微特征分析与处理
作者	齐建文
定价	60.00元
ISBN号	9787118098686
出版社	防工业出版社
出版日期	2015-02-01
版次	1

其他参考信息（以实物为准）
装帧：平装	开本：16开	重量：0.4
版次：1	字数：	页码：

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目录

内容提要

本书系统地介绍了目前通信辐射源信号细微特征分析、处理与识别领域的主要研究成果。全书共9章，包括该研究领域的相关概念及发展情况、产生机理和主要表现形式、信道的影响及获取模型、时频域特征、高阶谱特征、波形骨架、分形特征、识别技术。 　　读者对象：从事通信工程、电子工程、信息工程、计算机科学与技术等相关领域工作的科技工作者、大专院校师生等。

编辑推荐

作者介绍

序言

《通信辐射源信号细微特征分析与处理》 内容简介 在当今信息爆炸的时代，通信技术的发展日新月异，各种通信辐射源层出不穷，它们在为我们带来便利的同时，也带来了日益严峻的信号安全和频谱管理挑战。对通信辐射源发出的信号进行深入细致的分析，尤其是捕捉和理解其中蕴含的细微特征，对于提升通信系统的性能、保障国家通信安全、打击非法信号活动以及实现精确频谱监测至关重要。本书《通信辐射源信号细微特征分析与处理》正是在此背景下，由齐建文先生潜心研究，倾力奉献的学术专著。 本书并非一本泛泛而谈的通信原理教材，而是聚焦于通信信号中最具价值、也最具挑战性的“细微特征”这一核心概念，并系统性地阐述了如何从海量的信号数据中提取、分析和处理这些特征，从而揭示通信辐射源的本质及其行为规律。书中内容紧扣前沿技术，紧贴实际应用，理论与实践相结合，旨在为广大通信工程、电子信息、雷达技术、信号情报等领域的科研人员、工程师、技术爱好者提供一份详实、权威的参考。 第一章 信号表征与细微特征的内涵 本章将为读者构建理解通信辐射源信号的坚实基础。首先，从信息论和信号处理的经典理论出发，深入阐述了信号的数学表征方法，包括时域、频域、空域以及时频域等多种维度。在此基础上，本书将重点引入“细微特征”的概念。与宏观、明显的信号参数（如中心频率、带宽、调制类型等）不同，细微特征指的是那些肉眼难以察觉，但却能够反映信号源特性、工作状态、甚至承载特定信息的微小差异和隐藏模式。这包括但不限于： 非线性失真产生的微小谐波或互调分量： 这些分量虽然幅度很小，但可能暴露发射机的非线性特性，甚至反映其制造工艺或工作条件。 相位噪声的统计特性： 即使是同一型号的振荡器，其相位噪声在微观层面也存在随机性和统计学上的差异，这些差异可能成为区分不同信号源的“指纹”。 信号包络或瞬时频率的微小抖动和波动： 在理想情况下，某些信号的包络或瞬时频率应表现出规律性，但实际信号中存在的微小随机变化，可能源于元器件的非理想性、环境干扰或特定的调制技术。 脉冲信号时域波形的精细形状和上升/下降沿的微小畸变： 在雷达、遥测等系统中，脉冲信号的精细结构细节，如泄露、振铃、幅度衰减的非指数特性等，都可能蕴含丰富的信息。 频率捷变或跳频信号的微秒级切换特征： 即使是快速的频率切换，其切换过程中的过渡带、切换瞬间的相位变化等细微之处，也可能被利用进行识别。 调制信号的幅度、相位或频率低阶统计量中的异常： 除了平均值和方差，信号的偏度、峰度等高阶统计量，也可能因为非理想的调制过程而产生细微的偏离，从而暴露信号的真实来源。 本章将通过丰富的数学推导和图示，清晰地界定这些细微特征的物理意义和数学表达方式，为后续的分析奠定理论基础。 第二章 信号细微特征的提取方法 掌握了细微特征的内涵后，本章将深入探讨如何有效地从复杂的通信信号中提取这些“隐藏的宝藏”。本书将系统介绍一系列先进的信号处理技术，并根据不同类型细微特征的特点，提出相应的提取策略。 高精度频谱分析技术： 介绍超高分辨率谱估计方法，如多重信号分类（MUSIC）、旋转不变子空间（ESPRIT）等，以及它们在揭示微弱谐波、杂散信号方面的优势。同时，探讨了数字信号处理（DSP）中的窗口函数选择、FFT算法优化对细节分析的影响。 短时傅里叶变换（STFT）和连续小波变换（CWT）的细粒度时频分析： 解释如何利用高时间分辨率和高频率分辨率的联合能力，捕捉信号瞬态变化和频率细节。着重讨论小波基函数的选择及其对不同类型细微特征的敏感性。 高阶统计量（HOS）分析： 深入阐述了概率密度函数（PDF）、累积量（Cumulants）如偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）等在揭示非高斯信号特征、非线性失真方面的应用。 信号降噪与特征增强技术： 介绍多种先进的降噪算法，如经验模态分解（EMD）、集合经验模态分解（EEMD）、奇异值分解（SVD）等，以及它们如何帮助突出被噪声掩盖的细微特征。同时，探讨了信号稀疏表示和字典学习技术在特征提取中的作用。 自适应滤波与信号分离技术： 讲解如何利用维纳滤波、卡尔曼滤波以及盲源分离（BSS）等技术，在存在干扰和噪声的复杂环境中，精确地分离出目标信号，并提取其细微特征。 匹配滤波与相关分析的精细化应用： 讨论如何根据已知的或学习到的细微特征模板，设计高度匹配的滤波器，以最大化信号特征的信噪比。 本章将通过具体的算法流程和仿真实验，直观展示这些方法的有效性，帮助读者掌握提取细微特征的实用技巧。 第三章 细微特征的识别与分类 提取到信号的细微特征后，下一步的关键是如何利用这些特征对通信辐射源进行精确的识别和分类。本章将重点介绍机器学习和模式识别在这一领域的应用。 基于统计特征的分类器： 介绍传统的分类算法，如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、朴素贝叶斯等，以及如何将提取到的统计类细微特征作为输入，构建高效的分类模型。 深度学习在细微特征识别中的应用： 详细阐述卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等深度学习模型，如何自动学习和提取信号的时频域、时域细微特征，并实现高精度的分类。重点讨论如何设计适合信号细微特征的深度学习网络架构。 集成学习与多特征融合： 探讨如何结合多种分类器或多种特征提取方法，构建更鲁棒、更准确的识别系统，例如Adaboost、随机森林等集成学习技术。 无监督学习与异常检测： 在某些情况下，可能无法预知所有类型的信号源，本书将介绍如聚类分析、自编码器（Autoencoder）等无监督学习方法，用于发现未知信号源的细微异常特征，实现异常信号的检测。 细微特征的“指纹”构建： 探讨如何将一组关键的细微特征整合成一个独特的“信号指纹”，用于快速、准确地识别特定的通信辐射源，例如用于武器识别、电子侦察等。 本章将提供大量的实际案例分析，展示如何将提取的细微特征与先进的识别算法相结合，实现对各种通信辐射源的精准定位和身份识别。 第四章 细微特征的处理与应用 在完成识别与分类后，本书的第四部分将聚焦于如何对提取和分析的细微特征进行有效的处理，并将其应用于实际的通信场景中。 细微特征的反欺骗与对抗性分析： 探讨如何针对细微特征的识别算法，设计反欺骗信号，混淆或隐藏其真实特征。同时，研究如何通过分析细微特征的变化，检测和识别信号欺骗行为。 信号质量评估与优化： 利用细微特征分析通信信号的失真程度、噪声水平、非线性效应等，为信号的优化处理提供依据，例如在通信接收端进行更精细的均衡、去噪和解调。 频谱监测与认知无线电： 阐述如何利用细微特征分析，实现对频谱资源的精细化监测，识别未授权的信号，评估频谱使用效率。在认知无线电领域，细微特征可以帮助设备更准确地感知和理解周围的无线环境，做出智能的频谱接入决策。 电子对抗与信号情报（SIGINT）应用： 详细阐述细微特征在电子侦察、信号分析、目标识别、干扰源定位等电子对抗和信号情报领域的关键作用。例如，通过分析雷达信号的细微特征，可以判断其工作模式、目标类型甚至识别具体设备型号。 通信系统安全与可靠性增强： 探讨如何利用细微特征分析，检测通信链路中的异常行为，防止窃听和篡改，提升通信系统的安全性和可靠性。 软件定义无线电（SDR）平台下的细微特征处理： 介绍如何在灵活的SDR架构下，实现细微特征的实时提取、分析和处理，支持动态的信号识别和适应性通信。 本章将通过生动的案例，展示细微特征分析在提升通信系统性能、保障信息安全、服务国家安全等方面的实际价值和广阔前景。 结论与展望 本书在最后部分，将对通信辐射源信号细微特征分析与处理的研究现状进行总结，并对未来可能的发展方向进行展望。包括但不限于： 更精密的特征提取算法： 探索更高维度、更深层次的特征提取方法，以及人工智能与信号处理的深度融合。 实时性与智能化处理： 发展更高效的算法和硬件平台，实现细微特征的实时分析和智能化决策。 多模态信息融合： 结合多种信号特征、传感器信息，进行更全面、更鲁棒的辐射源识别。 标准化与应用推广： 推动细微特征分析技术在通信、雷达、电子对抗等领域的标准化和广泛应用。 《通信辐射源信号细微特征分析与处理》一书，凝聚了作者多年的心血与智慧，力求为读者呈现一个全面、深入、实用的通信信号细微特征分析与处理的知识体系。本书不仅适用于通信工程、电子工程、计算机科学等专业的研究生和高年级本科生，也为相关领域的科研人员、工程技术人员以及对通信信号分析感兴趣的爱好者提供了宝贵的学习资源。通过阅读本书，读者将能够深刻理解通信信号的内在奥秘，掌握分析和处理其细微特征的关键技术，从而在日益复杂和动态的无线电环境中，拥有更强大的洞察力和掌控力。

评分☆☆☆☆☆

拿到《通信辐射源信号细微特征分析与处理》，我立刻被书名中“细微特征”四个字所吸引。我深知，在信号处理的世界里，往往是那些看似微不足道的细节，决定了分析的成败。这让我不禁联想到，我们是如何通过观察一个人的微表情、微动作来判断其内心的真实想法的。那么，通信信号是否也有着类似的“微表情”？书中是否会深入探讨，如何从信号的频谱泄漏、非线性失真、甚至是最细微的瞬态响应中，捕捉到那些能够揭示信号源身份、状态、以及运行机制的“秘密语言”？我非常期待书中能够提供一些针对特定通信协议的细微特征分析案例，比如Wi-Fi、蓝牙、或者一些军事通信体制。了解这些协议在信号层面的细微差异，对于进行频谱监管、干扰定位、以及网络安全防护具有不可估量的价值。我希望这本书不仅仅停留在理论层面，而是能够提供一些具体的、可操作的实验设计和数据处理流程，让我们能够亲自去验证这些“细微特征”的存在和意义，从而真正地提升我们的信号分析能力。

评分☆☆☆☆☆

《通信辐射源信号细微特征分析与处理》这本书，对我来说，简直是一本“寻宝图”。我一直对通信信号的“潜规则”感到好奇，那些我们平时接收到的信息，是如何被编码、调制、然后传递的？而那些“细微特征”，就像是信号在眨眼、在微笑、在传递着不为常人所知的信息。我期望这本书能够带领我深入探索这些“信号的语言”。书中是否会讲解如何从信号的频谱、时域、或者相位信息中，挖掘出关于信号源的独特印记？比如，不同制造商的设备，在产生信号时，是否会有微小的、可识别的“瑕疵”？又或者，信号在传播过程中，会受到哪些环境因素的影响，而这些影响又如何在信号的细微特征上留下痕迹？我非常希望作者能够针对一些典型的通信场景，比如2G、3G、4G、5G，甚至是一些军用或民用专业通信系统，进行深入的分析。了解不同系统在信号细微特征上的共性和个性，对于进行频谱监测、干扰排查、以及通信安全保障都具有重要的意义。我期待这本书能够提供一些具体的、可操作的分析框架和方法，让我们能够真正地“听懂”信号在说什么。

评分☆☆☆☆☆

对于《通信辐射源信号细微特征分析与处理》，我有着一种近乎狂热的求知欲。我了解到，在现代信息战、电子对抗、以及频谱资源管理等领域，对通信辐射源信号的精细化分析已经成为核心竞争力。而“细微特征”，正是区分不同信号、识别潜在威胁、甚至实现“信号溯源”的关键所在。这本书，无疑触及了这个领域最前沿和最具挑战性的部分。我尤其好奇，作者在“处理”这一环节，是如何将对“细微特征”的分析成果转化为实际应用的。是会介绍一系列高效的信号判别算法？或者是探讨如何利用这些特征进行干扰抑制、信号增强、亦或是数据复原？例如，在面临复杂电磁环境时，如何从海量的信号中精准地识别出我们想要的目标信号，并且不受其他干扰信号的影响。书中是否会深入讲解一些高级信号处理技术，比如压缩感知、稀疏表示、或者基于深度学习的特征提取方法，这些方法在处理低信噪比、非线性、或瞬态信号方面有着巨大的优势。我希望作者能够提供详细的算法原理、数学推导，并辅以实际的仿真实验或工程案例，这样才能让读者真正理解并掌握这些精妙的技术。

评分☆☆☆☆☆

翻开《通信辐射源信号细微特征分析与处理》，齐建文的笔触，仿佛将我带入了一个从未涉足过的奇妙世界。那些屏幕上闪烁的光点、跳跃的波形，不再是简单的线条，而是蕴含着无限信息的数据洪流。书中对“细微特征”的阐述，让我仿佛置身于一场信号的“寻宝”之旅。想象一下，在浩瀚的电磁频谱中，每一束信号都有其独特的“指纹”，而这些指纹，往往就隐藏在那些最不起眼的细节里：瞬息即逝的调制信息、极度微弱的谐波成分、甚至是信号源在时间和空间上的微小抖动。作者是如何捕捉和解析这些“低语”的呢？我迫切想知道，是否会有章节专门探讨诸如小样本学习、异常检测、或者时频分析中的一些高级技巧，来帮助我们从噪声的海洋中“捞针”。更吸引我的是，书中是否会对不同类型的通信辐射源，例如固定基站、移动终端、或者特种通信系统，进行案例分析，比较它们在细微特征上的差异，以及这些差异如何被用于识别和定位。我深信，一本好的技术书籍，不仅要传授知识，更要启发思维。我期待这本书能够在我原有的认知基础上，打开新的窗口，让我看到信号分析更深邃的可能性，并引发我对于未来通信技术发展的思考。

评分☆☆☆☆☆

齐建文的《通信辐射源信号细微特征分析与处理》，对我而言，是一扇通往信号分析更深层世界的大门。我一直对信号的“身份识别”和“行为分析”充满兴趣。在通信领域，识别信号源的类型、位置、甚至所属的组织，是至关重要的。而“细微特征”，正是实现这些目标的关键。这本书，是否会揭示一些鲜为人知的信号分析技术？例如，如何从极其微弱的信号中提取出有效的特征？或者，在信号受到严重干扰和失真时，如何依然能够辨别出其本源的特征？我特别期待书中能够对一些新兴的通信技术，比如软件定义无线电（SDR）、认知无线电（CR），或者物联网（IoT）中的低功耗广域网（LPWAN）进行深入的分析，这些技术往往伴随着更加复杂和多样的信号特征。我希望作者能够提供一些关于如何构建高效的信号特征库，以及如何利用机器学习或人工智能技术，对海量信号进行自动化的细微特征提取和分类的思路和方法。这本书，能否成为我在这条探索之路上的“指南针”，指引我找到最有效、最前沿的分析路径，让我能够更好地理解和掌握通信信号的奥秘，这正是我所期待的。

评分☆☆☆☆☆

读到《通信辐射源信号细微特征分析与处理》这本书的标题，我仿佛看到了一个隐藏在信号海洋中的“侦探”。我一直对通信信号的“个性化”特征非常感兴趣，就像每个人都有自己独特的笔迹一样，不同的通信设备、不同的工作模式，都会在信号中留下一些细微的“印记”。这本书，是否就是教我们如何成为这样的“信号侦探”？我非常期待书中能够深入探讨，如何从信号的采样点、量化级别、或者瞬态响应的微小变化中，提取出那些能够用于区分不同信号源、甚至识别特定信号事件的“线索”。例如，在频谱监测中，如何利用这些细微特征，从众多信号中快速定位到异常信号源，或者识别出伪装的信号。我尤其好奇，书中是否会涉及一些关于机器学习或人工智能在细微特征提取和模式识别中的应用，这些技术在处理海量、高维度的信号数据时，展现出了强大的能力。我希望这本书能够提供一些实用的技巧和方法，让我能够掌握识别和利用信号细微特征的能力，从而在复杂的通信环境中，更加精准地把握信息。

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初拿到这本《通信辐射源信号细微特征分析与处理》，齐建文著，心里就涌起一股莫名的期待。我知道，通信辐射源这个领域，看似高深莫测，实则与我们日常生活息息相关。从我们每天使用的手机、Wi-Fi，到更复杂的雷达、卫星通信，都离不开对电磁信号的精妙操控和分析。而“细微特征”，这两个字更是点睛之笔，暗示着这本书将深入到信号的肌理之中，去挖掘那些肉眼（或者说普通仪器）难以察觉，但却至关重要的信息。我常常在想，那些信号的微小波动，就像是信号在低语，它们隐藏着通信方的身份、意图、甚至是最私密的秘密。这本书，会不会就是一把钥匙，能帮助我们解锁这些被隐藏的奥秘？我尤其好奇，在“细微特征”的分析上，作者会采用哪些独特的方法和视角。是基于传统的信号处理理论，还是融入了最新的机器学习、深度学习技术？亦或是对某些经典算法进行了革新性的解读？我期待着能够从中窥见新的思路，学习到能够提升自身分析能力的新工具。当然，作为一名读者，我更关注的是书中案例的真实性和实用性。理论知识固然重要，但如果能结合实际的通信场景，例如战场情报侦察、非法信号监测、甚至是特定通信协议的破解，那样的话，这本书的价值将呈指数级增长。我希望书中的分析不仅仅停留在数学公式的推导，而是能够真正落地，为实际应用提供指导。

评分☆☆☆☆☆

《通信辐射源信号细微特征分析与处理》这本书，对我而言，是一次深入探索通信信号“内心世界”的机会。我一直对那些隐藏在信号之下的复杂机制充满好奇。尤其是在现代通信系统中，信号的生成和传播过程变得越来越复杂，如何从中提取出有价值的“细微特征”，并将其应用于实际问题，是巨大的挑战。我期待书中能够针对一些关键的通信信号处理问题，例如信号的调制识别、参数估计、甚至是信号的“指纹”提取，提供一套系统而深入的分析方法。我尤其关心，在面对低信噪比、多径效应、或者其他复杂环境干扰时，如何依然能够有效地提取和利用信号的细微特征。书中是否会介绍一些先进的信号建模技术、或者基于统计信号处理的精细化分析方法？例如，如何通过对信号包络、相位、或者频率的精细测量，来区分不同类型的信号源，或者监测信号源的动态变化。我希望这本书能够帮助我理解，那些看似杂乱无章的信号背后，究竟隐藏着怎样精巧的设计和运行规律。

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《通信辐射源信号细微特征分析与处理》这本书，在我的心目中，是一本关于“信号的微观世界”的百科全书。我一直认为，通信信号虽然在宏观上表现出一定的规律性，但其内在的“细微之处”，往往隐藏着更深层次的信息。例如，信号源在启动、运行、或者关闭过程中的微小状态变化，又或者不同通信协议在数据传输过程中产生的微小差异，都可能成为我们分析的关键。我期待这本书能够系统地阐述，如何从信号的各种统计特性、非线性特性、以及动态特性中，挖掘出这些“细微的真相”。例如，书中是否会介绍一些先进的信号时频分析技术，通过在高分辨率的时频域中，捕捉信号的瞬时变化和特征？或者，是否会探讨一些基于信号自相关、互相关、或者其他谱分析方法的精细化处理技术？我希望这本书能够为我提供一套严谨的分析框架，让我能够系统地、科学地去研究和理解通信信号的“细微之处”，并将其应用于实际的信号分析和处理任务中，从而提升我对通信系统的洞察力。

评分☆☆☆☆☆

拿到《通信辐射源信号细微特征分析与处理》这本书，我便对其“细微特征”的关注点产生了浓厚的兴趣。在日常的通信活动中，我们往往只关注信号的宏观内容，而忽略了其背后隐藏的无数细微之处。然而，正是这些细微的差异，往往决定了信号的独特性和信息价值。我非常期待书中能够深入探讨，如何从信号的幅值、相位、频率、或者其他参数的微小波动中，提取出能够指示信号源身份、工作状态、甚至通信意图的关键信息。例如，在电子战领域，如何利用这些细微特征来实现对敌方通信系统的精确识别和干扰？在通信安全领域，又如何通过分析信号的细微特征，来检测和防御潜在的网络攻击？我希望书中能够提供一些具体的、可行的分析方法和工具，让我能够学习如何从海量的信号数据中，精准地“捕捉”到那些至关重要的“细微信息”，并且能够有效地将这些信息转化为实际的分析成果，从而提升我在通信信号分析领域的专业能力。