满58包邮 天波超视距雷达数据处理 9787118110708 梁彦,杨峰,兰华,冯肖雪 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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梁彦，杨峰，兰华，冯肖雪 著

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• 雷达数据处理
• 超视距雷达
• 天波雷达
• 信号处理
• 电磁波传播
• 无线电技术
• 国防科技
• 梁彦
• 杨峰
• 兰华

店铺： 东宇盛图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118110708

商品编码：29800198217

包装：平装-胶订

出版时间：2017-08-01

基本信息

书名：天波超视距雷达数据处理

定价：69.00元

作者：梁彦,杨峰,兰华,冯肖雪

出版社：国防工业出版社

出版日期：2017-08-01

ISBN：9787118110708

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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天波超视距雷达（OTHR）是战略预警体系的重要骨干装备。其数据处理面临着信号电离层多层折射的路径不确定性（多路径）与低数据率、低检测概率、低测量精度（三低）等复杂特性的挑战，迫切需要开展多模态、不确定下新机理、新方法的探索。
　　《天波超视距雷达数据处理》以天波超视距雷达数据处理中航迹起始、关联、融合为主线，收录了研究组在国家自然科学基金重点项目（2项）等课题支持下在两级Hough变换航迹起始、多路径Viterbi数据关联、基于期望极大化的联合多路径数据关联与融合、多量测下多路径伯努利滤波、基于前置接收机的模式辨识与定位提升方面取得的主要成果，具有新颖性、前沿性、理论与应用密切结合的特点。
　　《天波超视距雷达数据处理》可作为高等院校与科研院所雷达数据处理、多源信息融合、情报分析与综合等专业领域的研究和教学参考用书，也可作为自动化、信息工程等领域师生和科研人员的参考用书。

目录

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章 绪论
1．1 引言
1．2 OTHR发展现状
1．3 OTHR系统目标跟踪框架
1．4 OTHR目标跟踪算法的发展现状
1．4．1 类算法
1．4．2 第二类算法
1．4．3 第三类算法
1．5 天波超视距雷达目标跟踪建模
1．5．1 电离层模型
1．5．2 坐标变换模型
1．5．3 杂波模型
1．6 目标跟踪方案设计
1．6．1 雷达坐标系下目标跟踪
1．6．2 地理坐标系下目标跟踪
1．6．3 混合坐标系下目标跟踪

第2章 两级Hough变换航迹起始
2．1 引言
2．2 两级Hough变换航迹起始算法
2．2．1 问题描述
2．2．2 算法思想
2．2．3 级Hough变换
2．2．4 第二级Hough变换
2．2．5 航迹参数提取
2．2．6 算法流程
2．3 仿真分析

第3章 OTHR多路径Viterbi数据关联
3．1 引言
3．2 MVDA算法推导
3．2．1 目标与传感器建模
3．2．2 回波确认
3．2．3 算法架构
3．2．4 架构路径代价
3．2．5 节点转移代价计算
3．2．6 目标存在置信模型
3．2．7 架构初始化与滤波
3．2．8 MVDA算法流程
3．3 MVDA仿真分析
3．3．1 场景设置
3．3．2 波门概率的稳定性
3．3．3 MVDA和MPDA算法对比
3．3．4 MVDA和VDA对比

第4章 基于期望极大化的联合多路径数据关联与融合
4．1 引言
4．2 问题描述
4．3 联合多路径数据关联与融合
4．4 基于分布式EM的多检测系统目标跟踪
4．4．1 基于集中式。EM的联合估计与决策
4．4．2 多检测系统与传感网的对应关系
4．4．3 分布式感知EM算法
4．5 仿真分析
4．5．1 OTHR目标跟踪
4．5．2 多检测系统目标跟踪

第5章 多量测下的多路径伯努利滤波器
5．1 引言
5．2 多检测问题描述
5．3 多路径伯努利滤波器
5．3．1 多检测系统中目标跟踪的有限集理论
5．3．2 面向多检测目标跟踪的多路径伯努利滤波框架
5．3．3 多路径伯努利滤波的高斯混合实现
5．3．4 仿真分析

第6章 基于FBR的OTHR联合模式辨识与定位提升
6．1 引言
6．2 问题提出
6．2．1 OTHR量测模型
6．2．2 FBR量测模型
6．3 基于FBR的OTHlR模式辨识与定位精度提升
6．3．1 考虑目标高度信息的坐标变换
6．3．2 FBR联合辨识与估计
6．3．3 模式辨识
6．3．4 定位提升
6．4 仿真分析
6．4．1 FBR目标状态初步估计
6．4．2 OTHR模式辨识
6．4．3 目标定位提升

第7章 总结与展望
7．1 增强复杂环境下信息获取能力
7．1．1 二维阵列技术
7．1．2 协作式波形设计技术
7．1．3 测高与带宽技术
7．1．4 基于大规模优化理论的传感器资源调度
7．2 建立目标、雷达、电磁环境信息的一体化融合
7．2．1 电离层电子浓度实时大范围建模与数据同化
7．2．2 天波超视距雷达目标检测前跟踪技术
7．2．3 目标状态估计与环境参数辨识一体化处理技术
7．2．4 雷达与环境系统一体化
7．3 基于海量数据挖掘的情报生成
7．3．1 基于辅助信源的航迹后处理技术
7．3．2 组网协同探测与多源信息融合技术
7．3．3 基于大数据挖掘的情报提升技术

附录A 定理2．1至定理2．3的证明
附录B 定理5．1至定理5．4的推导
缩略语
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《信号处理与模式识别中的智能算法》 内容简介 本书聚焦于信号处理与模式识别领域中前沿的智能算法及其应用，旨在为读者提供一套系统、深入的理论框架与实践指导。全书共分为十一章，从基础概念出发，逐步深入到各类智能算法的核心原理、数学模型，并结合实际案例展示其在复杂数据分析中的强大能力。 第一章 信号处理基础与模式识别概述 本章首先回顾了信号处理的基本概念，包括信号的分类、时域与频域分析方法，傅里叶变换、拉普拉斯变换等核心工具的原理与应用。在此基础上，引出模式识别的定义、基本流程（特征提取、分类器设计、模型评估）以及在各个学科领域中的重要地位，如图像识别、语音识别、生物医学信号分析等。本章为后续章节中智能算法的应用奠定扎实的理论基础。 第二章 传统模式识别方法回顾 在深入探讨智能算法之前，本章简要回顾了几种经典的传统模式识别方法，例如基于距离的分类器（如K近邻法）、基于统计学的方法（如最大似然估计、贝叶斯分类器）以及基于决策树的方法。通过对比这些传统方法的优缺点，引出对更具自适应性、能够处理高维复杂数据的智能算法的需求。 第三章 模糊逻辑与模糊推理系统 模糊逻辑作为处理不确定性和模糊信息的重要工具，在本章中得到详细阐述。我们将从模糊集合、隶属函数、模糊化、模糊推理、解模糊化等基本概念入手，讲解模糊逻辑系统（FLS）的构建原理。重点介绍Mamdani型和Sugeno型模糊推理的差异与适用性。最后，通过实例展示模糊逻辑在控制系统、决策支持等领域的应用，以及其在处理定性信息时的独特优势。 第四章 神经网络基本原理与结构 本章深入剖析了人工神经网络（ANN）的核心原理。从生物神经元的结构与功能出发，介绍感知机、多层前馈网络（MLP）等基础网络结构。详细讲解前向传播算法、反向传播算法（BP）的数学推导与实现过程，以及各种激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh等）的特性。通过本章的学习，读者将理解神经网络如何通过学习数据中的模式来完成分类、回归等任务。 第五章 深度学习模型与训练 本章聚焦于当前备受瞩目的深度学习（Deep Learning）技术。我们将介绍卷积神经网络（CNN）在图像处理中的应用，解析其卷积层、池化层、全连接层的设计思想。接着，阐述循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）在序列数据处理（如自然语言处理、时间序列分析）中的优势。同时，深入讲解深度学习模型的训练技巧，包括正则化（Dropout, L1/L2）、批量归一化（Batch Normalization）、优化器（Adam, SGD）等，以及如何避免过拟合和欠拟合。 第六章 支持向量机（SVM） 本章详细介绍支持向量机（SVM）这一强大的分类和回归算法。我们将从线性可分情况下的最大间隔分类器出发，逐步引入核函数（Kernel Trick）的概念，解释如何将低维数据映射到高维空间以解决非线性可分问题。重点讲解核函数（如多项式核、高斯核）的选择与影响。此外，还将讨论SVM在回归问题（SVR）中的应用，以及其在文本分类、图像识别等领域的实际案例。 第七章 集成学习方法 集成学习（Ensemble Learning）通过组合多个学习器来提升整体性能。本章将介绍几种主流的集成学习算法，包括Bagging（如随机森林）、Boosting（如AdaBoost、Gradient Boosting）以及Stacking。重点分析这些方法如何通过减少方差或偏差来提高模型的鲁棒性和准确性。随机森林的构建原理、AdaBoost的权重更新机制以及Gradient Boosting的迭代优化过程将得到详尽的讲解。 第八章 聚类算法与无监督学习 与监督学习不同，无监督学习的目标是从未标记的数据中发现隐藏的结构。本章主要探讨聚类算法，包括K-Means、层次聚类、DBSCAN等。我们将分析不同聚类算法的原理、优缺点及其适用场景。重点讲解K-Means算法的迭代过程、簇的评估指标（如轮廓系数）以及DBSCAN在发现任意形状簇方面的能力。无监督学习在数据降维（如PCA）和异常检测方面的应用也将有所涉及。 第九章 智能算法在信号特征提取中的应用 本章将智能算法的理论知识与信号处理的实际需求相结合。重点探讨如何利用神经网络、SVM等算法从原始信号中提取更有意义的特征。例如，在时域、频域、小波域等特征的基础上，利用深度学习模型自动学习更抽象、更具代表性的特征表示。本章将通过具体案例，如语音信号的MFCC特征提取、图像信号的纹理特征提取等，展示智能算法在特征工程中的重要作用。 第十章 智能算法在信号分类与识别中的应用 本章将重点展示智能算法在信号分类与识别任务中的实战应用。我们将结合前几章介绍的各类算法，分析其在不同类型信号分类问题中的表现。例如，利用CNN对雷达信号进行分类，使用LSTM对时间序列信号进行预测和分类，以及应用SVM对生物医学信号进行诊断。本章将强调模型选择、参数调优以及结果评估的重要性，并提供具体的实施步骤和代码示例（基于Python等常用机器学习库）。 第十一章 智能算法的优化与未来发展趋势 本章对本书内容进行总结，并展望智能算法在信号处理与模式识别领域的未来发展。我们将讨论模型解释性、鲁棒性、计算效率等方面的挑战，以及当前的研究热点，如迁移学习、联邦学习、生成对抗网络（GAN）在信号生成与增强中的应用。此外，还将探讨如何结合领域知识与智能算法，设计更高效、更可靠的信号处理与模式识别系统。 本书内容丰富，理论与实践相结合，旨在为从事信号处理、模式识别、人工智能等领域的研究人员、工程师和学生提供有价值的参考。通过阅读本书，读者将能够掌握各种智能算法的核心思想，并将其灵活应用于解决实际的信号处理与模式识别问题。

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阅读一本技术性很强的书籍，我通常会关注它的“实用性”和“前沿性”。“天波超视距雷达数据处理”这个方向，听上去就充满了挑战和高度的专业性，这本身无可厚非。然而，这本书的标题，给我一种“硬核”但不够“友好”的感觉。我无法从“满58包邮”这个信息中解读出任何关于书籍内容的价值点，它更像是商家为了促成交易而设置的营销策略。 一个好的技术图书标题，应该能够清晰地传达其核心技术、应用领域，甚至可以暗示其解决的关键问题。而“天波超视距雷达数据处理”虽然点明了主题，但显得有些过于直白和学术化，对于初学者或者想了解相关领域但并非专家的读者来说，可能缺乏足够的引导性。我更希望看到一些能够引发思考，或者点明其研究价值和意义的词语，例如“ xxx算法在天波超视距雷达中的创新应用与挑战”或者“从原理到实践：探索天波超视距雷达数据处理的新范式”这类更具吸引力的标题。 目前这个标题，给我的感觉就像一份技术报告的摘要，而缺乏一本能够引导读者进入知识殿堂的“引子”。我无法从中推测出其内容是否涵盖了最新的研究进展，是否提供了丰富的案例分析，或者是否深入浅出地讲解了复杂的理论。

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我一直认为，一本书的标题，是它与读者之间建立联系的第一个桥梁。而“满58包邮”这样的促销信息，虽然能刺激购买欲望，但在我看来，它更像是商家为了商品而添加的“包装纸”，而不是书籍本身价值的体现。它让我觉得，这本书的重点似乎在于“ sale”，而不是“ knowledge”。 “天波超视距雷达数据处理”，这个专业术语，虽然准确，但对于非专业读者而言，它构成了一个巨大的信息鸿沟。我无法从中理解到这本书究竟是关于什么具体的算法？它的数据处理流程是怎样的？它的实际应用场景有哪些？它是否会深入探讨某个具体的模型？这些我都不清楚。 我更倾向于那些能够通过标题，为我勾勒出书中可能包含的精彩内容的。例如，如果标题能暗示“ xxx技术如何突破超视距雷达的局限性”，或者“ xxx方法如何大幅提升雷达数据处理的效率”，我可能会产生更强的阅读兴趣。 目前的标题，给我一种“冷冰冰”的学术感，它只是在陈述一个研究领域，而没有提供任何“窗口”，让我窥探到其内部可能存在的、让我着迷的知识。