低截获概率机载雷达信号处理技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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汪飞，李海林，夏伟杰，周建江 著

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• 信号处理技术
• 电子对抗
• 雷达系统
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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030446398

商品编码：29489331837

包装：平装

出版时间：2016-03-01

图书基本信息
图书名称	低截获概率机载雷达信号处理技术
作者	汪飞,李海林,夏伟杰,周建江
定价	58.0元
出版社	科学出版社
ISBN	9787030446398
出版日期	2016-03-01
字数	392000
页码
版次	31
装帧	平装
开本	16
商品重量	0.4Kg

内容简介

作者简介

目录

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文摘

序言

序言

《信息融合与认知决策系统》 内容概述 本书深入探讨了信息融合与认知决策的理论基础、关键技术及其在复杂系统中的应用。在信息爆炸的时代，如何有效地从海量、异构、动态的信息源中提取有价值的知识，并在此基础上做出最优的决策，成为科学研究和工程实践中的核心挑战。本书聚焦于解决这一挑战，通过理论建模、算法设计与系统实现，为构建更智能、更自主的认知决策系统提供了全面的技术支撑。 第一章 绪论 本章首先阐述了信息融合与认知决策的时代背景和重要性，指出了当前信息处理和决策面临的困境，如信息过载、信息不确定性、以及决策过程的复杂性。接着，界定了信息融合与认知决策的基本概念，梳理了相关领域的发展历程，包括统计学、人工智能、信号处理、控制理论等。最后，本书的整体结构、研究方法和预期贡献进行了简要介绍，为读者构建了清晰的学习路径。 第二章 信息融合理论基础 本章系统梳理了信息融合的理论基础。首先，从信息论的角度，探讨了信息的不确定性度量、信息冗余与互补的分析方法，以及信息融合过程中信息损失的界限。接着，详细介绍了多种经典的信息融合模型，包括： 基于统计学的方法： 重点讲解了贝叶斯理论在信息融合中的应用，包括贝叶斯推断、卡尔曼滤波及其变种（如扩展卡尔曼滤波 EKF、无迹卡尔曼滤波 UKF）在处理高斯噪声和非线性系统中的优势。同时，也介绍了最小均方误差（MMSE）估计等方法。 基于证据理论的方法： 深入阐述了Dempster-Shafer证据理论（DST），包括证据的表示、可信度分配、以及证据的组合规则。分析了DST在处理不确定性和模糊信息时的鲁棒性。 基于模糊逻辑的方法： 介绍了模糊集、模糊逻辑及其在信息融合中的应用，特别是如何通过模糊规则进行推理和决策。 基于机器学习的方法： 探讨了支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习等机器学习模型在特征融合、模式识别和决策支持中的作用。 此外，本章还讨论了信息融合的层级问题，即数据层融合、特征层融合和决策层融合，分析了它们各自的特点、适用场景以及优缺点。 第三章 认知决策模型与算法 本章聚焦于认知决策的建模与算法研究。认知决策的核心在于模拟人类的认知过程，从而实现智能化的决策。 决策理论基础： 回顾了经典决策理论，包括概率决策、效用理论、风险决策等，为理解更复杂的认知决策模型奠定基础。 认知模型构建： 详细介绍了多种认知模型，包括： 基于规则的专家系统： 阐述了如何构建知识库和推理引擎，实现基于专家知识的决策。 基于学习的决策模型： 重点讲解了强化学习（RL）在序列决策中的应用，包括马尔可夫决策过程（MDP）、Q-learning、深度强化学习（DRL）等。分析了RL如何通过与环境的交互学习最优策略。 基于概率图模型的决策模型： 介绍了贝叶斯网络（BN）、隐马尔可夫模型（HMM）等，用于表示和推理随机变量之间的依赖关系，从而支持概率性的决策。 混合式认知模型： 探讨了结合多种模型优势，构建更全面、更强大的认知决策系统。 决策算法设计： 针对不同的认知模型，设计并分析了相应的决策算法。这包括优化算法、搜索算法、以及用于处理高维状态空间和动作空间的算法。特别地，深入讨论了实时决策和在线学习算法。 第四章 信息融合与认知决策的协同 本章是本书的核心，重点研究信息融合如何支撑认知决策，以及认知决策如何指导信息融合。 信息融合的决策支持作用： 分析了信息融合如何通过整合多源异构信息，降低不确定性，提高信息的准确性和完整性，从而为认知决策提供更可靠的基础。例如，利用多传感器数据进行目标跟踪，为后续的识别和打击决策提供依据。 认知决策对信息融合的指导： 阐述了认知决策如何根据当前的决策目标和需求，主动地选择、过滤和融合相关信息。这包括： 主动信息感知： 决策系统如何根据不确定性或信息需求，主动地触发新的信息采集。 自适应信息融合： 决策系统如何根据环境变化和任务需求，动态地调整信息融合策略和权重。 情境感知与情境驱动融合： 探讨了如何将环境和任务的“情境”（context）信息融入信息融合过程，使融合结果更符合实际需求。 协同框架构建： 提出了信息融合与认知决策协同的整体框架，包括信息采集、预处理、融合、认知建模、决策推理、反馈与学习等环节的交互与闭环。 第五章 关键技术与方法 本章深入探讨了实现信息融合与认知决策的关键技术和先进方法。 不确定性量化与管理： 除了第四章提及的方法，本章将进一步探讨更为先进的不确定性量化技术，如模糊度、模糊熵、以及基于区间分析的方法。 多模态信息融合： 重点研究如何融合不同模态的信息，如图像、文本、声音、雷达信号等，并探讨多模态特征提取与对齐技术。 时空信息处理与融合： 针对具有时空特性的数据，研究如何进行有效的处理和融合，包括时间序列分析、空间统计模型等。 认知态势感知： 讨论了如何构建能够理解和评估当前态势的认知系统，以及态势感知在决策中的重要作用。 目标识别与跟踪： 结合信息融合与决策技术，研究如何实现高精度、鲁棒性的目标识别与跟踪。 学习与自适应： 强调了系统学习能力的重要性，包括在线学习、迁移学习、联邦学习等，以应对复杂多变的外部环境。 可解释性AI（XAI）在决策中的应用： 探讨了如何提高认知决策过程的可解释性，以便用户能够理解决策的依据，增强信任度。 第六章 应用领域与案例分析 本章将前面章节介绍的理论和方法应用于具体的实际场景，通过案例分析来展示信息融合与认知决策系统的威力。 智能交通系统： 如何通过融合车辆传感器、交通摄像头、GPS数据等，进行交通流量预测、冲突检测、以及为自动驾驶系统提供决策支持。 自主导航与机器人： 探讨了如何利用多传感器信息（如激光雷达、摄像头、IMU）进行环境感知、定位、地图构建，并基于此进行路径规划和避障决策。 智能监控与安全： 分析了如何融合视频、音频、文本等多源信息，实现异常事件检测、目标追踪、以及态势评估，为安防决策提供支持。 医疗诊断与健康管理： 研究了如何整合病历数据、影像数据、生理信号等，辅助医生进行疾病诊断、治疗方案制定，并实现个性化健康管理。 战场态势感知与指挥决策： 探讨了在复杂军事环境下，如何融合来自侦察、预警、通信等多种平台的战场信息，为指挥员提供全局态势感知，并支持快速高效的指挥决策。 金融风险管理： 研究了如何融合宏观经济数据、公司财务报表、新闻事件等，进行金融风险评估与预测，并为投资决策提供支持。 第七章 挑战与未来发展 本章总结了当前信息融合与认知决策领域面临的主要挑战，并展望了未来的发展趋势。 挑战： 大规模、高维度数据处理： 如何高效处理海量、高维异构数据。 实时性与鲁棒性： 如何在动态、噪声环境下实现实时、可靠的融合与决策。 模型泛化能力： 如何构建具有良好泛化能力的模型，适应不同场景。 伦理与安全： 伴随智能决策发展而来的伦理、隐私和安全问题。 人机协同： 如何设计更自然、更高效的人机协同机制。 未来发展： 更深层次的认知建模： 引入更先进的认知科学理论，如情感计算、社会认知等。 跨领域知识迁移与融合： 实现不同领域知识的有效迁移和融合。 自主学习与自演化系统： 构建能够不断学习和自我演进的智能系统。 量子计算在信息融合与决策中的应用前景。 人机共生的智能体设计。 结论 《信息融合与认知决策系统》是一本系统性强、理论扎实、应用广泛的专著。本书不仅梳理了信息融合与认知决策的核心理论和方法，更重要的是，深入探讨了二者之间的协同机制，并提供了丰富的实际应用案例。本书的目标是为相关领域的科研人员、工程师和学生提供一个全面而深入的理解框架，助力于下一代智能系统的研发与构建。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和字体选择也体现出一种严谨的态度。内页纸张质量很好，即使在强光下阅读，也不会感到刺眼。更重要的是，书中的公式和图表布局非常规范，逻辑关系一目了然。我发现作者在引用外部文献或提出创新观点时，都标注得非常清晰，这为我后续的深入研究指明了方向。在介绍雷达系统性能评估指标时，书中不仅列举了传统的检测概率、虚警率，还扩展到了更现代的截获概率、保密性等指标的量化分析，这显示出作者对当前雷达技术发展前沿的把握非常精准。我特别喜欢书中对不同体制雷达的横向对比分析，比如脉冲多普勒雷达与合成孔径雷达在不同环境下的表现差异，这种对比能帮助读者构建一个宏观的雷达技术图谱。总的来说，这本书在细节处理上非常到位，体现了出版方对学术著作应有品质的坚持。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者显然是在该领域深耕多年的专家，其写作风格成熟而富有洞察力。读起来，我感觉到一种强烈的求真精神贯穿始终。他没有过多地渲染技术的“高大上”，而是脚踏实地地讲解每一个技术环节背后的物理限制和工程妥协。例如，在讨论相控阵雷达的波束形成时，作者不仅讲解了理论上的理想形成过程，还细致地分析了实际中存在的栅瓣、旁瓣抑制的难度和应对策略，这远比市面上很多停留在概念介绍的教材要深入得多。书中对电磁兼容性（EMC）的探讨也相当到位，这往往是初级读物会忽略的关键工程问题。通过阅读这本书，我领悟到高水平雷达系统设计是一个多学科交叉、不断权衡取舍的过程。作者用近乎严苛的逻辑链条，引导我们去理解为何某些设计选择是必然的，而不是随意的拍脑袋决定。这种深度分析极大地提升了我的工程思维能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的是它所蕴含的系统化思维方式。它不仅仅是一本关于信号处理技术的工具书，更像是一本关于雷达系统设计哲学的论述。作者从需求分析开始，逐步构建起对目标、环境、干扰模型的理解，再到信号的产生、传播模型，最后落实到接收机和处理器的具体实现上。这种自上而下的结构设计，使得读者能够始终把握住“为什么我们要这样做”的大局观，而不是陷入到孤立的技术细节中。书中对于特定环境下的信号特征分析，如海杂波抑制、地形跟踪等，都采用了非常贴近实际场景的案例建模，这让书中的理论推导立刻有了“落点”。我感觉这本书的价值在于，它教会我们如何将理论知识转化为解决实际问题的能力，它提供的不是现成的答案，而是思考问题的框架和方法论。读完后，我对雷达系统的整体运行脉络有了前所未有的清晰认知。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计很有意思，封面采用了深邃的蓝色调，仿佛置身于浩瀚的星空之下，中央的雷达扫描波纹图样设计得非常精妙，既展现了专业性，又不失艺术感。我一开始被这个封面吸引，才决定深入了解这本书的内容。从目录上看，内容涵盖了雷达系统基础、信号生成、传输与接收等多个方面，层次分明，结构清晰。我尤其注意到它对现代雷达体制的介绍，感觉作者在力求将复杂的理论用通俗易懂的方式呈现出来，这对于我这样并非专业科班出身的读者来说，无疑是一大福音。书中对一些关键概念的阐释，比如模糊函数、多普勒效应等，都配有详细的图示和案例分析，使得原本抽象的物理过程变得直观易懂。我感觉作者在编排章节时，是按照一个循序渐进的学习路径来设计的，从基础原理到高级应用，环环相扣，让人能稳扎稳打地构建起对整个领域的认知框架。整体阅读下来，这本书的知识密度很高，但组织得井井有条，很适合作为入门和进阶的参考读物。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书后，我立刻翻阅了其中的一些章节，特别是关于信号处理算法的部分。这本书的特色在于，它似乎不仅仅停留在理论的介绍，更注重实战中的应用和优化。我注意到书中详细探讨了各种滤波技术在雷达回波处理中的应用，比如维纳滤波、卡尔曼滤波等，并且对每种方法的优缺点、适用场景做了深入的比较分析。对于信号的相干积累和非相干积累的处理流程，作者的讲解非常细致，包括如何有效抑制杂波干扰、如何提高信噪比等关键技术点，都有详实的数学推导和仿真结果佐证。我特别欣赏作者在讨论具体算法时，会穿插一些实际工程中的“陷阱”和解决方案，这种经验性的总结对于实际工作者来说价值千金。这本书的深度足以让专业人士感到满意，因为它没有回避技术难点，反而鼓励读者去深挖其背后的数学原理和物理意义。阅读过程中，我感觉自己仿佛有一位经验丰富的工程师在旁边耐心指导，解答每一个疑惑。