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肖顺平，王雪松，代大海，施龙飞，邢世其 著

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• 极化雷达
• 雷达成像
• 信号处理
• 微波遥感
• 目标识别
• 散射矩阵
• 极化特征
• 应用技术
• 雷达系统
• 数据处理

店铺： 智博天恒图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030359339

商品编码：29489182758

包装：平装

出版时间：2013-02-01

图书基本信息
图书名称	极化雷达成像处理及应用
作者	肖顺平、王雪松、代大海、施龙飞、邢世其、
定价	80.00元
出版社	科学出版社
ISBN	9787030359339
出版日期	2013-02-01
字数
页码
版次	1
装帧	平装
开本	16开
商品重量	0.522Kg

内容简介

本书系统论述了极化雷达成像处理及应用的相关理论与技术。内容主要分为3部分：部分是极化雷达成像体制及其处理基础，包括雷达极化的概念和表征、极化雷达成像体制、极化SAR目标检测、目标极化散射机理分析、目标分解理论与地物分类等；第2部分是极化SAR/极化ISAR特征提取与人造目标提取，主要包括全极化散射中心特征提取、参数估计及其性能分析、极化增强、人造目标提取等；第3部分是针对*极化压制干扰和假目标欺干扰两种典型电子战条件下的极化雷达成像处理。本书可供电子系统工程，特别是微波遥感和成像目标识别领域的科技人员使用，也可作为相关电子类专业研究生的教材，也可供相关学科研究的科技人员参考。

作者简介

肖顺平男，汉族，1964年4月出生，教授，博士生导师，电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室副主任。国防科学技术大学国家重点学科信息与通信工程学术带头人之一，国家863专家，总装备部仿真技术专业组专家，中国电子学会无线电定位技术分会委员、副秘书长。主要从事信号处理与目标识别、综合电子战等方面的教学与科研工作。先后主讲《信号与系统》、《雷达原理与系统》、《电子系统建模、仿真与评估》、《雷达极化信息处理及其应用》等本科生、硕士生及博士生课程。王雪松男，汉族，1972年10月出生，教授，博士生导师。1999年在国防科学技术大学获信息与通信工程专业工学博士学位。全国百篇博士学位论文获得者，曾获霍英东高校青年教师岗位奖，教育部新世纪人才，享受国务院特殊津贴。出版专著7部，申请10余项，发表学术论文300余篇。代大海男，汉族，1980年12月出生，副教授，博士后。分别于2002年、2003年、2008年获国防科学技术大学学士、硕士、博士学位，并于2010～2012年在中国电子科技集团第三十八研究所从事博士后研究。曾获湖南省硕士学位论文、湖南省博士学位论文、中国博士后科学基金一等资助，荣立三等功1次，发表学术论文40余篇。

目录

前言章 绪论 1.1 引言 1.2 雷达极化学的发展历程、研究内容和发展趋势 1.2.1 雷达极化学的发展历程 1.2.2雷达极化学的主要研究内容 1.2.3 雷达极化学的新进展及发展趋势 1.3 极化雷达成像与目标特征提取技术研究现状 1.3.1极化雷达成像系统发展概述 1.3.2 雷达目标全极化散射中心提取与参数估计 1.3.3 极化SAR目标增强和人造目标提取 1.3.4极化雷达超分辨成像与目标特征提取方法 1.3.5 有源干扰下的极化雷达成像方法 1.3.6 高分辨极化信息处理的特点和优势 1.4本书主要内容简介参考文献第2章 极化雷达成像及其处理基础 2.1 雷达极化概念和表征方法 2.1.1 电磁波的极化特性及其表征方法2.1.2 目标的极化特性及其表征方法 2.2 极化SAR成像体制 2.2.1 SAR成像基本原理 2.2.2交替发射交替接收的极化SAR成像体制 2.2.3 交替发射同时接收的极化SAR成像体制 2.2.4同时发射同时接收的极化SAR成像体制 2.3 极化SAR目标检测 2.3.1 佳极化检测器 2.3.2 极化白化滤波检测器2.3.3 极化匹配检测器 2.3.4 虚拟极化匹配检测 2.3.5 张量检测器 2.3.6 功率大合成检测器 2.3.7单极化检测器 2.3.8 极化检测算法性能比较 2.4 目标极化散射机理与目标分解 2.4.1 几种基本的散射机理 2.4.2相干目标分解 2.4.3 部分相干目标分解 2.4.4 基于目标分解理论的极化分类方法参考文献第3章目标全极化散射中心特征参数估计与性能分析 3.1 全极化散射中心参数估计的极限性能分析 3.1.1 相干极化散射中心模型 3.1.2相干极化散射中心模型参数估计的CRB矩阵 3.1.3 典型条件下CRB矩阵的简化分析 3.1.4 幅度、相位以及相位差的极限估计精度3.2 全极化处理的优性证明 3.3 全极化散射中心参数估计的P-MUSIC方法 3.3.1 P-MUSIC方法原理 3.3.2全极化条件下散射中心数目的估计 3.3.3 极化协方差矩阵的平滑处理 3.3.4 P-MUSIC方法流程 3.3.5性能分析与实验验证 3.3.6 小结 3.4 全极化散射中心参数估计的P-ESPRIT方法 3.4.1 P-ESPRIT方法原理3.4.2 性能分析与实验验证 3.4.3 小结 3.5 P-MUSIC/P-ESPRIT的子空间解释及其准优性 3.5.1全极化与单极化方法差异的子空间解释 3.5.2 P-MUSIC/P-ESPRIT方法的性能与全极化极限性能的对比分析 3.6本章小结参考文献第4章 色散条件下目标全极化散射中心特征参数估计与性能分析 4.1 目标CP-GTD模型及其特征参数估计方法4.1.1 雷达目标CP-GTD模型 4.1.2 基于CP-GTD模型的全极化散射中心参数估计 4.1.3 非相干性和相干性评估指标4.1.4 仿真实验及性能评估 4.1.5 小结 4.2 目标CP-GTD模型方法的极限性能分析 4.2.1CP-GTD模型参数估计的CRB 4.2.2 极化色杂波条件下的单点CP-GTD模型的CRB矩阵简化分析 4.2.3 实验结果分析4.2.4 小结 4.3 基于CP-GTD方法的弹道中段目标特征提取 4.3.1 目标观测长度特征提取方法 4.3.2目标进动频率特征提取方法 4.3.3 高分辨全极化条件下的弹道中段目标特征提取新方法 4.3.4 静态实测数据实验与结果分析4.3.5 动态数据仿真实验与结果分析 4.3.6 小结 4.4 本章小结参考文献第5章 极化SAR图像目标对比增强与人造目标提取5.1 极化SAR图像目标对比增强方法 5.1.1 典型极化对比增强方法的分类及对比 5.1.2基于样本像素筛选的极化SAR图像目标对比增强 5.1.3 基于改善极化相似性的高分辨极化SAR人造目标对比增强 5.1.4 小结5.2 极化SAR图像人造目标提取 5.2.1 传统的极化SAR图像人造目标提取方法 5.2.2基于散射机理分类与频谱相干性分析的极化SAR人造目标提取 5.2.3 基于散射机理分类与方位对称性判决的极化SAR人造目标提取5.2.4 小结参考文献第6章 极化雷达超分辨成像和目标几何特征反演 6.1 极化雷达超分辨成像与目标特征提取 6.1.1 基于2DCP-GTD模型的极化ISAR超分辨成像与特征提取 6.1.2 基于复图像数据的极化SAR超分辨成像与目标特征提取 6.1.3全极化二维散射中心特征参数估计的极限性能分析 6.1.4 小结 6.2 基于极化空频特征的目标几何特征反演 6.2.1典型散射结构的空频域极化特性 6.2.2 基于2D CP-GTD模型与STFT处理的空域极化特性分析 6.2.3基于空频域极化特征的极化SAR图像人造目标几何结构反演 6.2.4 小结参考文献第7章 典型有源干扰下极化雷达成像 7.1抗极化干扰的极化SAR成像方法 7.1.1 极化变换的数学原理及性质 7.1.2基于极化变换滤波的极化SAR抗极化有源压制干扰方法 7.1.3 小结 7.2 抗有源假目标干扰的极化SAR成像方法 7.2.1雷达目标和有源假目标的极化SAR信号模型 7.2.2 有源假目标干扰的鉴别与对消方法 7.2.3抗有源假目标干扰的极化SAR仿真实验与结果分析 7.2.4 小结参考文献附录附录1 M1逆矩阵的求解附录2极化色杂波条件下的单点散射模型CRB求解附录3 相干极化相位差的极限估计精度推导附录4极化色杂波条件下CP-GTD模型参数CRB的求解与简化附录5 单位增益的线性极化变换等价于酉矩阵型极化变换附录6优加权η的求解附录7 互易矩阵的对角化附录8 相位描述子γ、φ的PDF求解附录9 极化散布密度的求解彩图

编辑推荐

文摘

序言

《极化雷达成像处理及应用》这本书，顾名思义，深入探讨的是极化雷达在成像处理以及由此衍生的各类应用。它并非泛泛而谈的雷达技术介绍，而是聚焦于极化信息如何被提取、解析，并转化为可视化的图像，进而揭示目标特性，服务于实际需求。 第一部分：极化雷达基础理论与数据特性 在展开具体的成像处理和应用之前，本书首先会建立一个坚实的理论基础。这部分内容将从电磁波的极化特性讲起，详细阐述线极化、圆极化、椭圆极化等概念，以及它们在雷达信号传播过程中的演变。重点将放在如何理解和描述目标对不同极化波的散射行为。 电磁波极化基础： 介绍电磁波的矢量性质，以及如何用斯托克斯矢量（Stokes vector）或穆勒矩阵（Mueller matrix）来描述一个目标或者一个系统的极化特性。这对于理解后续的极化分解和分类至关重要。 目标极化散射机理： 深入分析不同类型目标（如金属、介质、植被、地形等）对雷达波的极化散射机制。例如，光滑表面会产生镜面反射，粗糙表面会产生多散射；形状、尺寸、材料等都会影响其极化散射响应。本书会引用大量的理论模型和实验数据来说明这些现象。 极化雷达数据模型： 介绍极化雷达系统获取的数据形式，最常见的便是极化协方差矩阵（Covariance matrix）或极化相干矩阵（Coherency matrix）。这些矩阵包含了目标在不同极化通道下的散射信息，是后续成像处理的原始输入。本书会详细解释这些矩阵的物理意义，以及它们如何捕捉到目标精细的极化特征。 极化雷达的优势： 强调极化雷达相比于单极化雷达的独特优势，例如能够区分不同类型的目标，提高目标识别的精度，抑制杂波，以及增强对某些特殊目标的探测能力。 第二部分：极化雷达成像处理技术 这一部分是本书的核心，着重于如何从原始的极化雷达数据中提取有用的成像信息。它涵盖了从数据预处理到最终图像生成的整个流程，并介绍多种先进的成像算法。 数据预处理： 在进行复杂的成像处理之前，原始的雷达数据需要经过一系列的预处理步骤，包括： 定标： 保证数据的一致性和可比性，纠正系统误差。 噪声抑制： 采用各种滤波技术，如中值滤波、高斯滤波，以及更复杂的基于统计模型的滤波方法，以减少随机噪声对成像质量的影响。 杂波抑制： 针对地海杂波等干扰，介绍常用的背景抑制技术，例如空间滤波、多普勒滤波、以及基于极化特征的杂波抑制方法。 数据校正： 如地形效应校正、大气效应校正等，确保成像结果的准确性。 极化分解技术： 这是极化雷达处理中最具特色的部分。通过对极化散射矩阵的数学分解，可以将目标的复杂散射行为分解为若干基本散射机制的组合。本书将详细介绍： Lee分解（Pauli分解）： 最基础的一种分解方法，将目标散射分解为体积散射、表面散射和双站散射。 Freeman-Durden分解： 引入了偶极子散射、目标散射和特殊散射等模型，能够更精细地描述目标散射。 Cloude-Pottier分解： 基于熵和平均α角等参数，对目标散射熵和主导散射类型进行分类。 其他先进分解技术： 还会介绍一些更新的、适用于特定场景的分解算法，如H/A/α分解、Wishart分解等，并分析它们各自的适用范围和优缺点。 极化特征提取与量化： 除了分解，本书还会介绍如何从极化数据中提取各种量化特征，例如： 极化熵（Entropy）： 反映散射特性的随机性。 平均α角（Mean Alpha Angle）： 表示散射机制的主导类型。 散射对比度（Scattering Contrast）： 区分不同散射机制的程度。 后向散射强度（Backscatter Intensity）： 衡量目标对雷达信号的反射强度。 极化散射截面（Polarimetric Scattering Cross Section）： 描述目标在不同极化状态下的散射能力。 成像算法： SAR（合成孔径雷达）成像基础： 简要回顾SAR的基本成像原理，为理解极化SAR成像打下基础。 极化SAR（PolSAR）成像： 介绍如何利用极化数据构建极化SAR图像，并将不同极化通道的信息融合。 多极化SAR（Multi-polarization SAR）成像： 探讨使用多个极化组合（如HH、HV、VH、VV）进行成像，以及如何利用这些信息增强成像效果。 极化干涉SAR（PolInSAR）成像： 结合干涉SAR和极化SAR的技术，用于获取目标的相位信息和极化散射信息，从而实现更精细的地形测量和植被结构分析。 目标特性成像： 讨论如何根据目标的不同极化特征，生成反映特定目标属性的图像，例如区分不同类型的地表覆盖物，识别目标结构等。 第三部分：极化雷达成像的应用领域 这一部分将展示极化雷达成像处理技术的实际价值，涵盖了多个重要的应用领域，并通过具体的案例分析来说明其有效性。 地表覆盖物分类： 植被类型识别： 利用极化特征区分不同类型的农作物、森林、草地等，对农业监测、林业调查至关重要。 城市区域分析： 识别建筑物、道路、水体等，用于城市规划、灾害评估。 裸地与水体区分： 提高地表信息提取的准确性。 目标检测与识别： 军事应用： 目标（如坦克、飞机、舰船）的探测与识别，即使在复杂背景下或有伪装的情况下，极化信息也能提供额外的区分度。 民用目标识别： 如识别道路上的车辆、港口中的集装箱等。 地质与矿产勘探： 岩性识别： 不同岩石的极化散射特性存在差异，有助于地质勘探。 地形地貌分析： 结合DEM（数字高程模型），分析地表的粗糙度、形变等。 海洋学应用： 海冰监测： 区分不同类型和状态的海冰，对航运和气候研究有重要意义。 油污监测： 油污会改变海面的极化散射特性，极化雷达是监测油污泄露的有效手段。 海况分析： 评估海浪、涌浪等海洋动力学参数。 灾害监测与应急响应： 洪水监测： 区分水体与陆地，评估洪灾范围。 滑坡、泥石流监测： 识别地质灾害区域。 火灾监测： 探测火点及其蔓延区域。 环境监测： 植被健康状况评估： 植被的生长状态会影响其极化散射特性。 土壤湿度反演： 土壤的含水量会影响其雷达回波。 极化干涉SAR应用： 地形测量： 高精度DEM的获取。 地表形变监测： 监测地震、沉降、滑坡等引起的地表形变。 植被三维结构反演： 估计植被的高度、密度等参数。 本书的特色与价值 《极化雷达成像处理及应用》这本书最大的特点在于其内容的系统性、理论的严谨性以及应用的广泛性。它不仅详细介绍了极化雷达背后的物理原理和数学模型，更重要的是，它将这些理论转化为可操作的成像处理技术，并展示了这些技术在各个领域的实际应用案例。 理论与实践相结合： 读者不仅能了解到“是什么”，更能明白“怎么做”，以及“为什么这么做”。 深入的数学推导与算法分析： 对于复杂算法，本书会进行详尽的数学推导，帮助读者理解其内在逻辑，并对其优劣进行客观评价。 丰富的实例分析： 通过大量的实际数据和处理结果展示，让读者更直观地认识到极化雷达成像技术的强大能力。 面向科研与工程应用： 本书内容既适合作为高等院校相关专业的研究生教材，也为从事雷达数据处理、遥感应用、地球科学、军事侦察等领域的科研人员和工程师提供了宝贵的参考。 总而言之，本书为读者提供了一个全面、深入了解极化雷达成像处理及其在广泛领域应用的窗口，是该领域不可或缺的参考书籍。

评分☆☆☆☆☆

从排版和内容组织来看，这本书的学术严谨性是毋庸置疑的，它显然是为高年级研究生或专业研发人员量身定制的参考书。我特别关注其关于实验设计与误差分析的章节。在任何精密测量领域，如何科学地设计实验以最小化系统误差和随机误差，并对最终结果给出可靠的置信区间，是衡量研究可靠性的基石。我期待书中能有关于不确定度传播的详细案例分析，特别是针对多步骤处理流程中误差的累积效应。如果作者能提供一些关于如何利用蒙特卡洛模拟来评估复杂模型参数敏感性的方法论，那将极大地增强其实用价值。这本书给我的感觉是，它不仅仅是传授知识，更是在培养一种严谨的科学探究精神，教会读者如何以最审慎的态度去面对实验数据和理论推导之间的微妙关系，这对于任何致力于科学发现的人来说，都是宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书在阐述复杂系统建模的章节中，展现出了一种高度抽象和系统化的分析视角。它没有局限于单一的物理现象，而是试图构建一个能够描述跨尺度、多物理场耦合的统一框架。我特别欣赏作者在描述非线性动力学行为时所采用的数学工具，那种对相空间轨迹和分岔现象的精妙解析，让人领略到物理规律的内在美感。对于研究环境影响或材料疲劳等具有时间演化特性的领域，这种全局性的建模思维至关重要。我特别想知道，书中是否详细讨论了如何将计算流体力学（CFD）的结果有效地耦合到电磁场模拟中，尤其是在处理高频、高能量密度情况下的介质响应时，这种跨学科的整合能力是衡量一本前沿著作水平的重要标尺。这本书无疑为那些寻求突破传统学科壁垒的研究人员，提供了一个极具启发性的思考起点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常引人注目，色彩搭配既专业又不失现代感，一看就知道是硬核技术领域的力作。我最近一直在寻找关于现代光学探测技术的前沿进展，特别是那些能够深度剖析信号采集到最终图像重建全流程的著作。我希望书中能对那些复杂的傅里叶变换、逆散射理论等数学基础有细致的推导和清晰的几何解释，最好能结合一些实际的案例分析，比如如何处理由大气湍流或介质不均匀性引起的相位畸变。如果书中能涵盖最新的超材料在极化控制上的应用，那就更完美了。毕竟，理论的深度决定了应用拓展的广度，我期待看到作者能够将那些深奥的物理概念用易于理解的方式呈现出来，而不是堆砌公式。总的来说，从装帧和初步的印象来看，这本书的专业度是毋庸置疑的，它似乎为那些渴望深入理解电磁波与物质相互作用机理的科研人员提供了一个坚实的理论支撑点。我尤其关注其中关于噪声抑制和分辨率提升的章节，这往往是实际工程中最大的瓶颈所在。

评分☆☆☆☆☆

读完这本关于前沿数据分析方法的专著后，我最大的感受是，它在数据降维和特征提取方面提供了非常独到的见解。书中详尽地阐述了如何利用高维数据的内在结构，通过非线性映射将信息冗余最小化，同时最大化保留关键判别特征的技巧。我特别欣赏作者对于“信息熵”在评估特征有效性时应用的讨论，那种将信息论与实际观测数据紧密结合的思路，确实让人耳目一新。对于那些需要处理海量传感器数据的工程师来说，如何快速有效地从噪声背景中识别出有意义的模式是至关重要的。我希望书中关于时间序列预测模型构建的章节能够更深入地探讨局部依赖性和全局趋势的平衡策略，比如如何优化长短期记忆网络的权重初始化和门控机制。坦率地说，这本书的价值不仅仅在于罗列了多少算法，更在于它提供了一套严谨的、可迁移的思维框架，帮助读者在面对全新的、未知的复杂数据源时，能够迅速构建出有效的分析流程。这种从方法论层面提升认知高度的著作，是极度稀缺的。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书中关于先进图像后处理技术的描述留下了极为深刻的印象。作者似乎非常注重于如何提升视觉信息的可解释性和鲁棒性。我非常关注其中关于多光谱融合与增强显示技术的部分。理想情况下，我希望看到如何有效地融合来自不同波段的冗余和互补信息，比如如何设计出既能保留真实色彩信息，又能突出特定物质光谱特征的融合算法。书中对于图像增强算法的稳定性讨论是关键，毕竟在野外或复杂的环境下，采集到的原始数据往往伴随着各种系统误差和环境干扰。如果作者能够提供一些关于深度学习在图像去噪和超分辨率重建中应用的最新进展，并对比传统滤波方法的优劣，那就再好不过了。总而言之，这本书不仅仅是停留在理论探讨，它似乎更侧重于如何将复杂的信号处理技术转化为最终用户肉眼可见的、高质量的输出结果，这种实践导向的深度结合，是技术书籍的难能可贵之处。