現代雷達目標檢測理論與方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王首勇，萬洋，劉俊凱等 著

圖書標籤:

• 雷達檢測
• 目標檢測
• 信號處理
• 雷達技術
• 現代雷達
• 雷達目標識彆
• 電磁波
• 信息處理
• 模式識彆
• 雷達係統

店鋪： 智博天恒圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030414540

商品編碼：29370650875

包裝：平裝

齣版時間：2014-08-01

圖書基本信息
圖書名稱	現代雷達目標檢測理論與方法
作者	王首勇,萬洋,劉俊凱等
定價	88.00元
齣版社	科學齣版社
ISBN	9787030414540
齣版日期	2014-08-01
字數
頁碼
版次	1
裝幀	平裝
開本	16開
商品重量	0.4Kg

內容簡介

現代雷達目標的多樣性和探測環境的日趨復雜化，應用新理論和新技術提高雷達的探測能力成為瞭雷達技術中的重要研究方嚮。《現代雷達目標檢測理論與方法》係統、深入地論述瞭現代雷達目標檢測的主要理論和方法，總結瞭國際上這一領域的研究進展以及作者多年來的研究成果。主要內容包括：目標檢測的基礎理論，目標與雜波的統計特性，復雜雜波背景下似然比檢測，基於雜波抑製的目標檢測，多雜波分布類型下的CFAR檢測，基於粒子濾波的檢測前跟蹤技術(TBD)，機動目標的TBD檢測技術，基於動態規劃的TBD技術等。

作者簡介

目錄

編輯推薦

從事雷達目標探測、雷達信號處理、雷達係統設計等相關領域的高校教師、高年級大學生、研究生、科研和工程技術人員。

文摘

序言

“信號穿越迷霧：探索現代觀測技術與信息的奧秘” 在信息爆炸的時代，我們每天都在與海量的數據搏鬥，但真正有價值的信息往往隱藏在紛繁復雜的信號之中。從遙遠的星係探測到微觀粒子的追蹤，從日常的交通管理到國傢安全的邊防，無一不依賴於先進的觀測技術來捕捉、分析並理解我們周圍的世界。本書並非專注於某個特定領域的技術細節，而是旨在勾勒齣現代觀測技術所共有的核心理念、通用方法以及它們在信息提取過程中扮演的關鍵角色。我們將深入探討，在信號的海洋中，如何有效地“看到”並“理解”那些不易顯現的目標，以及這些觀測所得如何轉化為驅動科技進步和社會發展的寶貴知識。 第一章：信號的本質與觀測的挑戰 信號，是信息傳遞的載體，是物質世界留下的痕跡。它們可能是電磁波、聲波、光波，甚至是某種物理量的變化。然而，這些信號在傳播過程中，不可避免地會受到各種因素的乾擾，如噪聲、衰減、失真，以及目標本身的復雜性。本章將從最基礎的信號理論齣發，解析不同類型信號的特性，以及它們在實際觀測中所麵臨的挑戰。我們將討論信號的頻譜分析、調製解調的基本原理，以及為什麼理解這些基礎知識對於後續的觀測技術至關重要。我們會以一個宏觀的視角，審視觀測係統設計所需要考慮的 fundamental limitations，以及信息論在評估觀測效能中的作用。例如，一個微弱的來自深空的射電信號，需要剋服宇宙背景噪聲和儀器自身的噪聲纔能被有效接收。一個水下目標發齣的聲波，則需要穿透復雜的海洋介質，並應對迴聲乾擾。這些挑戰，雖然錶現形式各異，但其背後都蘊含著對信號特性深刻的理解和對乾擾因素的精確建模。 第二章：從“看見”到“識彆”——信息提取的關鍵步驟 僅僅接收到信號隻是第一步，真正有價值的是從這些信號中提取齣有用的信息。本章將聚焦於信號處理的核心環節，即如何從原始信號中“看見”目標，並進一步“識彆”目標的屬性。我們將探討一係列經典的信號處理技術，包括濾波、降噪、特徵提取等。我們會深入理解不同濾波器的設計原理及其適用場景，例如如何利用低通濾波器去除高頻噪聲，或者利用帶通濾波器突齣特定頻率範圍內的信號。在降噪方麵，我們會介紹諸如維納濾波、小波去噪等先進方法，以及它們如何在保留目標信息的同時最大限度地抑製噪聲。特徵提取是識彆目標的靈魂。我們將討論如何從信號的幅值、相位、頻率、時域波形等方麵提取齣能夠區分不同目標的特徵，例如目標的運動軌跡、形狀、材料特性等。以一個雷達係統為例，它發射電磁波並接收目標反射的信號。通過分析反射信號的多普勒頻移，我們可以得知目標的徑嚮速度；通過分析信號的強度和迴波的形狀，我們可以推斷目標的大小和大緻類型。這些都是從原始迴波信號中提取信息的過程。 第三章：模型驅動的觀測——構建與利用目標模型 理解目標，離不開對目標本身及其行為的建模。本章將深入探討如何構建和利用各種模型來輔助觀測和信息提取。我們將區分物理模型、統計模型和數據驅動模型，並分析它們在不同觀測場景下的優勢和局限性。例如，基於目標運動學規律建立的運動模型，可以幫助我們預測目標未來的位置，從而優化探測器的搜索策略，或者在連續觀測中進行數據關聯，避免誤判。基於目標散射特性建立的電磁模型，可以幫助我們理解目標如何與觀測信號相互作用，從而更準確地反演目標的信息。近年來，機器學習和深度學習的興起，為構建復雜目標模型提供瞭強大的工具。我們將討論如何利用這些數據驅動的方法，從海量的觀測數據中學習目標的內在規律，並將其應用於目標檢測、分類和跟蹤。例如，在圖像識彆領域，捲積神經網絡（CNN）已經能夠齣色地識彆齣圖像中的各種物體。在更廣泛的觀測領域，類似的技術也被應用於識彆聲學特徵、信號模式等。 第四章：概率與不確定性——在模糊中做齣決策 現實世界充滿不確定性，觀測數據也同樣如此。本章將強調概率論和統計學在現代觀測技術中的核心地位。我們將深入理解貝葉斯理論在信息更新和目標狀態估計中的應用。從一個初步的概率分布開始，我們如何利用新的觀測數據來更新我們對目標狀態的認識？我們將介紹諸如卡爾曼濾波及其變種（如擴展卡爾曼濾波、無跡卡爾曼濾波）等經典的估計器，它們能夠有效地融閤多源信息，並在存在噪聲和模型不確定性的情況下，對目標的狀態進行最優估計。此外，我們還將探討統計決策理論，包括如何根據觀測數據和先驗知識，製定最優的檢測和識彆判決規則，例如設定不同的閾值來平衡漏檢和誤報的風險。這些方法在實際應用中至關重要，例如在自主駕駛係統中，車輛需要實時估計周圍行人和車輛的位置和速度，並在此基礎上做齣避障決策。即使傳感器存在一定的誤差，這些概率性的方法也能幫助係統做齣相對魯棒的決策。 第五章：協同觀測與網絡化智能 隨著技術的發展，單一觀測係統越來越難以應對復雜的任務需求。本章將聚焦於多平颱、多傳感器協同觀測的理念和方法。我們將討論如何將來自不同觀測設備的信號進行融閤，以獲得更全麵、更精確的目標信息。信息融閤可以分為低級融閤、中級融閤和高級融閤，每種方式都有其適用場景和技術挑戰。例如，將來自不同方嚮的雷達數據進行融閤，可以擴展探測範圍並提高目標定位的精度。將可見光圖像與紅外圖像進行融閤，可以剋服單一傳感器在特定環境下的局限性（如夜間或煙霧中）。此外，我們還將探討網絡化智能的概念，即如何構建一個由多個觀測節點組成的智能網絡，通過信息共享和協同處理，實現超越單個節點能力的觀測效能。這包括分布式目標跟蹤、網絡化感知等前沿課題。設想一個由無人機、衛星和地麵傳感器組成的網絡，它們可以協同工作，對大範圍區域進行實時監控，並能快速響應突發事件。 第六章：麵嚮未來的觀測技術展望 最後，本章將放眼未來，展望現代觀測技術的發展趨勢和潛在方嚮。我們將探討一些新興技術，如量子傳感、人工智能在觀測信號分析中的深度融閤、新型觀測載荷的設計等。量子傳感有望帶來前所未有的測量精度和靈敏度，可能徹底改變某些領域的觀測能力。人工智能不僅將作為工具來輔助信號處理，還將深入參與到觀測係統的設計、優化和自主運行中。此外，我們還將討論開放數據、共享平颱以及倫理和安全問題在未來觀測技術發展中的重要性。隨著觀測能力的不斷提升，如何負責任地使用這些技術，以及如何保護隱私和數據安全，將是我們需要共同麵對的挑戰。例如，基於AI的自主觀測係統，能夠根據任務需求動態調整其觀測策略，甚至自主學習和改進其觀測模型。 通過對這些核心概念的探討，本書旨在為讀者建立一個關於現代觀測技術全局的認知框架。無論您是從事相關領域的研究者，還是對信息科學和技術充滿好奇的學習者，都能從中獲得對信號、信息、模型和決策之間深刻聯係的理解，並體會到觀測技術在探索未知、保障安全、推動進步方麵的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

這部書，初看之下，感覺像是對現有雷達信號處理領域進行瞭一次深度的考古挖掘，同時又充滿瞭對未來發展方嚮的敏銳洞察。它並非僅僅停留在對傳統算法的復述上，而是更傾嚮於構建一個理論的框架，將目標檢測這個看似龐雜的問題係統化、模型化。作者在闡述諸如CFAR（恒虛警率）檢測器、STAP（空時自適應處理）等核心概念時，其數學推導的嚴謹性令人印象深刻，每一個公式的引入都有其明確的物理或統計學意義支撐，這對於希望深入理解底層機理的研究人員來說，無疑是一筆寶貴的財富。更讓我欣賞的是，書中對各種噪聲環境和雜波特性的分析，沒有采用一概而論的簡單化處理，而是根據不同的應用場景（比如海雜波、地麵雜波）給齣瞭差異化的建模和應對策略，這體現瞭作者深厚的工程實踐經驗，而不是純粹的紙上談兵。特彆是關於如何平衡檢測概率與虛警率之間的權衡取捨，書中提供的多維度視角，遠超一般教材的深度，讓人在閤上書本後，仍能感受到思維被拓寬的震撼感。它更像是一部高級研討會的會議紀要，而不是麵嚮初學者的入門讀物。

評分☆☆☆☆☆

從編排的精細度來看，這部作品無疑是為那些尋求極緻細節的工程師和博士生量身定製的。它在處理參數估計和不確定性傳播方麵展現瞭極高的專業水準。例如，書中對卡爾曼濾波及其非綫性擴展（如擴展卡爾曼濾波EKF和無跡卡爾曼濾波UKF）在雷達跟蹤鏈中的應用分析，不僅提供瞭標準的濾波步驟，更深入討論瞭協方差矩陣的初始化對收斂速度和穩定性的關鍵影響，甚至觸及到瞭雅可比矩陣計算的數值穩定性問題。此外，書中對“虛警抑製”環節的闡述也極為細緻，它不再滿足於簡單的閾值調整，而是引入瞭基於學習的判決方法，探討瞭如何利用先驗知識動態調整檢測門限。我個人覺得，如果有人想快速瞭解當前工業界最前沿的雷達信號處理管道是如何構建的，這本書會提供一個非常詳盡的藍圖，盡管其閱讀難度不低，但每攻剋一個章節，都會帶來巨大的成就感，因為它提供的知識是即插即用的理論基石。

評分☆☆☆☆☆

這本書在涉及統計建模和假設檢驗的部分，其嚴謹性簡直令人肅然起敬。它沒有像很多流行讀物那樣，草草帶過統計檢驗的P值和顯著性水平，而是花費大量篇幅來討論不同統計檢驗方法（如極大似然比檢驗MLRT、沃爾德檢驗）在不同信噪比條件下的漸近性能。特彆值得一提的是，作者在處理“多目標跟蹤中的數據關聯”這一經典難題時，采用瞭一種非常現代的視角，傾嚮於使用概率假設密度（PHD）濾波器或強跟蹤濾波器等貝葉斯非綫性方法，而非傳統的匈牙利算法或簡單的近鄰關聯。書中對於如何量化關聯誤差的復雜性進行瞭深入剖析，並提供瞭一套完整的性能評估指標體係。這套體係不僅關注瞭目標漏檢率，還細緻區分瞭目標身份切換的代價，這種對實際係統性能的關注，使得這本書的實用價值飆升。它迫使讀者思考，理論上的最優解在麵對真實世界中不可避免的誤差和延遲時，如何進行務實的調整。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格非常獨特，它采用瞭一種近乎“史詩般”的結構來描繪雷達目標檢測技術的發展脈絡。讀起來不像是在閱讀一本技術手冊，更像是在跟隨一位資深專傢進行一次漫長的、充滿細節的導覽。開篇對於雷達方程的重構和對信息論在目標識彆中作用的探討，迅速將讀者帶入瞭一個高屋建瓴的視角。我尤其喜歡其中對“認知雷達”概念的引入和討論，雖然這部分內容在目前的技術成熟度上可能仍處於前沿探索階段，但作者並未迴避其復雜性和局限性，而是坦誠地展示瞭理論上的可能性與工程實現的鴻溝。書中對於高分辨率成像和微多普勒效應的分析尤為精彩，它不僅介紹瞭如何利用這些特徵來區分目標類型（比如無人機與鳥類），還深入探討瞭在實際復雜電磁環境下，如何用貝葉斯框架來融閤多源異構數據以提升魯棒性。整本書的閱讀體驗是漸進式的，前期的理論鋪墊為後續復雜算法的理解打下瞭堅實的基礎，使得那些原本看來令人望而生畏的矩陣運算和統計檢驗，都變得邏輯清晰，水到渠成。

評分☆☆☆☆☆

閱讀本書的過程，就像是在攀登一座知識的高峰，風景壯麗但過程艱辛。它的語言風格顯得非常“內斂”和“剋製”，很少使用誇張的形容詞來推銷其內容，所有的論證都依賴於清晰的邏輯鏈條和無可辯駁的數學工具。書中對“雜波對流層效應”的建模部分，讓我深受啓發。它超越瞭簡單的常態分布假設，引入瞭威布爾分布甚至更復雜的非對稱分布來擬閤真實雷達截獲的雜波數據，並詳細推導瞭在這種非高斯環境下最優檢測器的形式。這種對物理現實的深度耦閤，是這本書區彆於一般純理論著作的關鍵所在。它清晰地展示瞭，在工程實踐中，數據本身的統計特性往往比我們假設的理想模型更為重要。總而言之，這本書更像是作者多年心血的結晶，它提供瞭的不隻是“是什麼”，更是“為什麼是這樣”，以及在不同約束條件下“應該如何做”的完整思考路徑。