基于粗糙集理论的雷达辐射源信号识别 关欣 9787118098228 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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关欣 著

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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118098228

商品编码：29462145406

包装：精装

出版时间：2015-03-01

图书基本信息
图书名称	基于粗糙集理论的雷达辐射源信号识别
作者	关欣
定价	96.00元
出版社	国防工业出版社
ISBN	9787118098228
出版日期	2015-03-01
字数
页码
版次	1
装帧	精装
开本	32开
商品重量	0.4Kg

内容简介

作者简介

目录

章 绪论 1.1 引言 1.2 雷达辐射源信号识别概述 1.2.1 雷达对抗与雷达侦察 1.2.2 雷达辐射源信号识别及其地位 1.3 外研究现状 1.4 基于粗糙集理论的雷达辐射源信号识别第2章 雷达辐射源信号识别基础和模型 2.1 引言 2.2 雷达侦察 2.2.1 雷达侦察的基本内容和分类 2.2.2 雷达侦察的特点 2.2.3 雷达侦察的用途 2.3 雷达侦察中辐射源信号处理过程 2.3.1 信号截获和参数测量 2.3.2 信号分选 2.3.3 参数估计与分析 2.3.4 雷达辐射源识别及信号描述方式 2.4 常用的基于特征匹配的雷达辐射源信号识别 功能模型 2.5 雷达辐射源信号特征提取与特征选择 2.6 雷达辐射源信号识别分类器设计分析 2.6.1 专家系统分类器 2.6.2 神经网络分类器 2.6.3 模糊综合评判分类器 2.6.4 脉内特征分析分类器 2.7 一种新的雷达辐射源信号识别功能模型 2.7.1 数据预处理 2.7.2 特征选择 2.7.3 基于粗糙集约简的分类器设计 2.7.4 无监督学习第3章 粗糙集理论基础及数据处理方法 3.1 引言 3.2 粗糙集理论基础 3.2.1 与知识有关的定义 3.2.2 信息系统 3.2.3 上近似集、下近似集 3.2.4 不确定性度量 3.2.5 粒度计算 3.3 基于粗糙集的数据预处理 3.3.1 不完备数据处理 3.3.2 数据离散化 3.3.3 连续属性离散化新方法 3.4 基于粗糙集的约简 3.4.1 属性约简 3.4.2 非标准信息系统的约简 3.4.3 属性约简新方法 3.5 粗糙集理论与应用研究 3.5.1 粗糙集理论研究 3.5.2 粗糙集应用研究 3.6 粗糙集理论发展现状及趋势第4章 基于粗糙集理论的单传感器雷达辐射源信号识别 4.1 引言 4.2 基于粗糙集的雷达辐射源信号识别 4.3 基于粗糙集与支持向量机的雷达辐射源信号识别 4.3.1 建立雷达辐射源信号的信息表和决策表 4.3.2 对雷达辐射源决策表的属性约简和规则 提取 4.3.3 基于支持向量机的训练与测试 4.3.4 基于支持向量机的识别方法 4.3.5 具体实施方式 4.4 基于粗糙集与RBF的雷达辐射源信号识别 4.4.1 RBF神经网络学习算法 4.4.2 基于粗糙集与RBF神经网络的识别模型 4.4.3 仿真分析 4.5 基于粗糙集和灰关联的雷达辐射源信号识别 4.5.1 属性约简和属性权重的确定 4.5.2 基于灰关联的信号识别 4.5.3 基于粗糙集和灰关联的识别模型 4.6 基于近邻方法的雷达辐射源信号识别 4.6.1 近邻方法及决策规则 4.6.2 距离函数的选择 4.6.3 基于近邻方法的雷达辐射源信号识别 4.6.4 仿真分析 4.7 基于云模型理论的雷达辐射源信号识别 4.7.1 云模型 4.7.2 基于云模型的雷达辐射源信号识别方法 4.7.3 基于逆云模型及属性相似度的雷达辐射源 信号识别方法 4.7.4 仿真分析第5章 基于粗糙集理论的多传感器融合雷达辐射源 信号识别 5.1 引言 5.2 基于粗糙集与D—S证据理论的多传感器雷达辐射源 信号识别 5.2.1 基于粗糙集理论的雷达辐射源信号识别 5.2.2 基于粗糙集和D—S证据理论的多传感器识别 5.2.3 仿真分析 5.3 基于粗糙集与灰关联理论的多传感器雷达辐射源 信号识别 5.3.1 上、下近似集合和距离度量 5.3.2 基于粗糙集和灰关联理论多传感器融合 识别 5.3.3 仿真分析第6章 多种雷达辐射源信号识别方法性能比较分析 6.1 引言 6.2 基于粗糙集和灰关联理论相结合的识别方法性能 6.2.1 基于粗糙集理论的识别方法性能分析 6.2.2 基于灰关联理论的识别方法性能分析 6.2.3 基于粗糙集和灰关联理论相结合的识别 性能 6.2.4 识别性能比较 6.2.5 粗糙集理论在雷达辐射源信号识别中应用 的启示 6.3 支持向量机、神经网络等方法的识别性能比较 6.4 多传感器融合的识别方法性能比较第7章 结论与展望 7.1 引言 7.2 研究内容及结论 7.2.1 本书研究内容 7.2.2 识别方法性能分析结论 7.3 问题与建议 7.4 研究方向展望 7.4.1 雷达辐射源信号识别系统 7.4.2 雷达辐射源平台识别 7.4.3 雷达辐射源信号数据库 7.4.4 连续波雷达辐射源信号识别 7.4.5 识别方法和分类方法的推广缩略语英汉对照表参考文献

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文摘

序言

《信号的智慧：从粗糙到精准的识别艺术》 在瞬息万变的战场和日益复杂的电磁环境中，精确识别和区分不同的雷达辐射源信号，是现代军事侦察、电子对抗和通信系统安全的关键。每一束无线电波都携带着关于其来源、目的和特性的独特信息，如同一个隐形的签名，等待着被解读。然而，现实世界中的信号往往是模糊、不完整、甚至充满噪声的，这使得传统的信号识别方法面临严峻的挑战。 本书《信号的智慧：从粗糙到精准的识别艺术》并非直接聚焦于某一个特定理论框架，而是以一种更宏观、更普适的视角，深入探讨了信号识别这一核心技术所面临的共性问题、发展脉络以及前沿探索。我们旨在揭示信号识别背后的智慧，以及如何从纷繁杂乱的数据中提炼出有价值的信息。 第一章：信号的本质与识别的挑战 本章将从信号的物理本质出发，介绍不同类型雷达信号的基本特性，例如脉冲参数（脉冲宽度、脉冲重复间隔、载波频率等）、调制方式（AM、FM、PM、脉冲编码等）、波形特征以及其在时域、频域和时频域的表现。我们将深入分析这些参数如何构成信号的“身份标识”。 随后，本章将聚焦于信号识别过程中普遍存在的挑战。这包括： 噪声干扰： 实际接收到的信号往往混杂着各种形式的噪声，如热噪声、散粒噪声、干扰信号等，这些噪声会扭曲信号的真实特征，增加识别难度。 信号衰减与失真： 信号在传播过程中会经历衰减，并可能受到多径效应、瑞利衰落等影响而发生失真，导致其特征信息丢失或改变。 参数变化与不确定性： 雷达信号的参数并非一成不变，例如频率捷变、跳时、波形变化等，这些动态特性使得固定模板匹配的方法难以奏效。同时，传感器自身的局限性也会带来参数测量的不确定性。 信号的相似性： 不同雷达系统可能采用相似的信号设计，或者在特定条件下产生高度相似的信号，这使得区分两者变得困难。 海量数据处理： 现代战场信息量巨大，需要高效的算法来处理海量的雷达信号数据，从中快速准确地识别出目标信号。 未知信号的识别： 面对从未出现过的未知信号，如何进行有效的识别和分类，是一个长期存在的难题。 数据的不完备性： 有时，由于设备故障、通信限制或探测范围的限制，我们可能只能获得信号的部分特征信息，如何在不完备数据下进行识别是关键。 第二章：信号特征提取的通用方法 在识别信号之前，必须有效地提取出信号的关键特征。本章将介绍多种在不同信号类型中都具有普遍适用性的特征提取技术，而不是局限于某种特定理论。 时域特征： 分析信号在时间轴上的变化，包括幅度随时间的变化、脉冲宽度、脉冲间隔、上升/下降时间等。我们将讨论如何计算这些统计量，以及如何从复杂的信号序列中分离出独立的脉冲。 频域特征： 利用傅里叶变换等技术，将信号从时域转换到频域，分析信号的频谱特性，如中心频率、带宽、频谱形状、频谱泄漏等。我们将探讨如何处理窄带信号和宽带信号的频域分析。 时频域特征： 对于非平稳信号，时域和频域分析可能无法充分描述其特性。本章将介绍短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（WT）等时频分析方法，以及如何从时频图（例如，谱图）中提取特征，例如瞬时频率、瞬时带宽、特征线等。 高阶统计量： 探讨利用信号的高阶统计量，如偏度、峭度、三阶累积量等，来捕捉信号中隐藏的非线性特性，这些特征对于区分具有相似低阶统计特性的信号尤为重要。 形态学特征： 介绍利用信号的形态学特征，例如其波形轮廓、峰值分布等，进行特征提取。 信号分段与归一化： 讨论如何有效地将连续信号流分割成独立的样本，以及如何对提取的特征进行归一化处理，以消除不同量级特征的影响。 第三章：从经验到模式：信号识别的智能之路 本章将回顾信号识别技术的发展历程，从早期的基于经验规则和模板匹配的方法，逐步过渡到更加智能化、数据驱动的识别范式。 基于模板匹配的方法： 介绍如何构建信号模板，以及如何利用相关性匹配等技术来识别已知信号。分析其优缺点，尤其是在面对参数变化和未知信号时的局限性。 基于统计决策的方法： 探讨如何利用统计模型来描述不同雷达信号的概率分布，并基于贝叶斯决策理论进行分类。 信号识别的机器学习方法： 这是本章的重点。我们将详细介绍各种机器学习算法在信号识别中的应用，而不仅仅局限于某一种算法。 监督学习： 介绍如何利用标注好的数据集训练分类器，包括： 支持向量机（SVM）： 如何构建最优超平面来分离不同类别的信号。 决策树与随机森林： 如何通过一系列规则来判断信号类别。 K近邻（KNN）： 基于样本相似性进行分类。 神经网络（NN）： 从浅层网络到深度神经网络（DNN）在信号特征学习和分类中的作用。 无监督学习： 介绍如何在没有先验知识的情况下，对信号进行聚类和发现隐藏的模式，例如K-means聚类、DBSCAN等。 半监督学习： 探讨如何利用少量标注数据和大量未标注数据来提升识别性能。 深度学习在信号识别中的突破： 重点介绍卷积神经网络（CNN）在提取信号局部特征上的优势，以及循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在处理时序信号信息方面的能力。还将触及图神经网络（GNN）在处理信号之间复杂关系时的潜力。 迁移学习与少样本学习： 讨论如何利用预训练模型，在目标任务上进行微调，以克服标注数据不足的问题。 第四章：信号识别的系统工程与性能评估 信号识别不仅仅是算法的研究，更是一个系统工程。本章将从更广阔的视角审视信号识别系统的设计、实现与评估。 系统架构设计： 探讨一个完整的信号识别系统的组成部分，包括信号采集、预处理、特征提取、识别决策以及信息输出等环节。 实时性与效率： 在实际应用中，识别的实时性至关重要。本章将讨论如何优化算法，以满足实时处理的要求，以及算法的计算复杂度分析。 鲁棒性与抗干扰能力： 如何设计能够抵御噪声、干扰和信号失真的识别系统，提高其在复杂电磁环境下的生存能力。 性能评估指标： 介绍用于评估信号识别系统性能的常用指标，例如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、混淆矩阵（Confusion Matrix）等。 仿真与实测： 强调仿真实验在算法验证和系统优化中的作用，以及与实际测量数据进行对比分析的重要性。 数据驱动的性能优化： 如何通过不断收集和分析真实数据，来持续改进和优化识别算法和系统。 第五章：信号识别的未来趋势与展望 展望信号识别技术的未来发展方向，本章将探讨一些新兴的、可能带来颠覆性变革的研究领域。 联邦学习在信号识别中的应用： 探讨如何实现分布式学习，在保护数据隐私的前提下，利用来自多个终端的数据来共同训练模型。 强化学习在自适应信号识别中的潜力： 研究如何让识别系统能够通过与环境交互，自主学习最优的识别策略。 可解释性AI（XAI）在信号识别中的意义： 为什么需要理解AI的决策过程？如何提高信号识别算法的可解释性，建立人类对AI的信任。 多模态信息融合： 除了雷达信号本身，如何融合来自其他传感器（如光学、声学）的信息，以实现更全面、更鲁棒的识别。 新型信号处理技术： 探讨新兴信号处理理论（如深度学习信号处理）在信号识别领域的潜在影响。 对未知信号的零样本（Zero-Shot）和少样本（Few-Shot）识别： 进一步探索如何在几乎没有或只有极少样本的情况下识别新信号。 硬件加速与边缘计算： 讨论如何将先进的信号识别算法部署到边缘设备上，实现更快速、更实时的本地处理。 《信号的智慧：从粗糙到精准的识别艺术》致力于为读者提供一个理解信号识别技术的完整框架，从基础概念到前沿技术，从理论模型到系统实现。我们希望通过本书的探讨，激发读者对信号识别领域更深入的思考，为解决现实世界中的复杂信号识别问题提供有益的启示和方法论。它不是一套固定的解决方案，而是一场关于智慧、关于探索、关于如何将模糊的信号转化为清晰认知的旅程。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书的时候，感觉自己像是在探索一个未知的知识领域。书名“基于粗糙集理论的雷达辐射源信号识别”让我对接下来的内容充满了期待。雷达信号识别本身就是一个复杂且重要的研究方向，而引入粗糙集理论，更是为这个领域注入了新的活力。我之前对粗糙集理论的理解还停留在其处理不完备和不精确信息的基本原理上，而这本书似乎将它应用到了一个非常实际的工程问题中，这让我感到非常兴奋。在阅读过程中，我特别关注作者是如何构建数学模型来描述雷达信号的特征，以及如何利用粗糙集理论的算法来对这些特征进行分析和分类。书中出现的那些公式和图表，虽然一开始看起来有些令人生畏，但细细品味，却能感受到其背后蕴含的深刻逻辑和严谨推理。我尤其欣赏作者在讲解复杂概念时，力求清晰易懂的尝试，虽然有些地方需要反复咀嚼，但总体来说，我还是能跟随作者的思路，一步步地深入理解。这本书的出版，无疑为雷达信号识别领域的研究者们提供了一个新的视角和方法论，相信能够激发更多的创新和突破。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题，一字一句地展开，就像是一幅精心绘制的技术蓝图。“基于粗糙集理论的雷达辐射源信号识别”，光是听到这个书名，就能感受到其中蕴含的学术深度和技术前沿性。我一直对信号处理领域，特别是雷达技术的发展非常关注，而“粗糙集理论”这个概念，更是让我觉得眼前一亮。它不像传统的模糊逻辑那样直观，却有着处理不确定性和近似信息独特的优势。这本书仿佛一座桥梁，将理论的精妙与工程的实践巧妙地连接起来。我非常期待书中能够详细阐述，如何将粗糙集理论中的核心概念，比如“蕴含关系”、“约简算法”等，转化为能够实际应用于雷达信号识别的具体步骤。是否会有关于不同类型雷达信号的特征空间构建，以及如何利用粗糙集理论进行有效的区分和识别的详细分析？我脑海中勾勒出的这本书，是那样一本能够带领读者穿越理论迷雾，直抵实际应用前沿的宝典。它不只是一本书，更像是一次关于知识边界探索的邀请，让人跃跃欲试，想要一探究竟。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，单单听起来就带着一种“硬核”的质感，仿佛一位潜心研究的学者，将毕生的心血凝聚于此。我对于“粗糙集理论”这个概念一直抱有极大的兴趣，因为它提供了一种独特的视角来处理现实世界中普遍存在的模糊性和不确定性，而“雷达辐射源信号识别”又是信息科学领域一个非常关键且具有挑战性的方向。这本书的出现，无疑是将这两个看似有些距离的概念巧妙地联系在了一起，这本身就足够吸引人了。我迫切地想要了解，作者是如何运用粗糙集理论的数学工具，去解析和理解那些复杂多变的雷达信号的。书中是不是会涉及各种信号的预处理、特征提取，以及最终的分类算法？那些抽象的数学模型，在作者笔下又会呈现出怎样的形态，又是如何与实际的雷达信号数据相结合的？我脑海中浮现出的是一本充满图示、公式，但又逻辑严密的学术专著，它不仅仅是理论的阐述，更是对实际问题的解决方案的探索。这本书的出现，对于我这样对交叉学科研究感兴趣的人来说，无疑是一份宝贵的精神食粮，它能够拓展我的视野，让我看到不同学科之间碰撞出的火花。

评分☆☆☆☆☆

当我看到这本书的书名——“基于粗糙集理论的雷达辐射源信号识别”时，我的第一反应是：这绝对是一本值得深入研究的学术著作。雷达信号识别技术在现代国防和民用领域都扮演着举足轻重的角色，而粗糙集理论作为一种处理模糊信息和不确定性的强大工具，与信号识别的结合，似乎预示着一种更高效、更鲁棒的识别方法。我很好奇作者是如何将粗糙集理论的精髓——如上下近似集、边界域等概念——巧妙地应用到雷达信号的特征提取和分类过程中。书中是否会详细阐述算法的设计思路，以及如何通过数学建模来解决实际的信号识别难题？我想象中的这本书，不会是那种泛泛而谈的科普读物，而是充满了严谨的学术论证、精密的数学推导和详实的实验验证。对于我这样的读者来说，能够通过这样一本书，深入了解粗糙集理论在雷达信号识别这一具体应用场景下的理论价值和实践意义，无疑是极具吸引力的。这本书的出版，也意味着这个研究方向正在不断地深化和拓展，让人对未来的发展充满期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我拿到手的时候，首先被它的书名吸引了——“基于粗糙集理论的雷达辐射源信号识别”。听起来就很高深，很有技术含量。我之前对雷达信号识别这个领域有所了解，知道它在军事、通信等领域有着至关重要的作用。而粗糙集理论，我之前接触过一些，觉得它在处理模糊、不确定信息方面很有独到之处，将两者结合，实在让人充满了好奇。这本书的装帧设计也很朴素，没有过多的花哨，这反而让我觉得它是一本专注于学术研究的硬核著作。打开书页，粗体字的标题、清晰的图表、严谨的数学公式，一股浓浓的学术氛围扑面而来，让人感觉作者在内容上下了很大的功夫，每一个章节的逻辑都梳理得井井有条。我尤其对其中关于如何利用粗糙集理论来构建特征提取和分类的模型感兴趣，很想知道作者是如何将抽象的理论概念转化为实际的信号识别过程的。这本书的参考文献列表也很详实，一看就知道作者进行了大量的文献调研，这对研究者来说是非常宝贵的资源，可以为进一步的学习和研究提供方向。总而言之，这本书给我的第一印象就是专业、严谨，并且极具研究价值，让我迫不及待地想要深入阅读，去探索其中的奥秘。