非线性逼近与雷达信号处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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魏文斌，闫世强，黄晓斌 著

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• 非线性逼近
• 雷达信号处理
• 信号处理
• 雷达系统
• 优化算法
• 数值方法
• 无线通信
• 电子工程
• 模式识别
• 机器学习

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118107876

版次：1

商品编码：11956276

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-04-01

用纸：胶版纸

页数：84

字数：125000

正文语种：中文

内容简介

　　《非线性逼近与雷达信号处理》以雷达信号处理为背景，运用非线性逼近的思想研究了雷达信号处理中的诸多问题。首先，研究了雷达信号数据压缩中的自适应小波贪婪（AWG）算法及其良好的信号保真能力；其次，研究了非线性幅相压缩方法及其良好的相位保真特性；再次，研究了雷达信号去高频中经验模式分解（EMD）算法及其在去高频中目标信息高保真性能；*后，研究了雷达通道均衡的非线性处理方法，主要包括均衡函数求解频域除法、*小二乘拟合方法和基于DFT的非线性均衡方法，验证了这些方法良好的均衡效果。
　　《非线性逼近与雷达信号处理》既可供从事预警装备研制的工程技术人员参考，也可供预警装备教学的师生使用，书中提出的非线性的处理方法可供从事天文、地理、经济和社会等各领域人士借鉴。

目录

第1章 概述
1．1 研究的内容及其意义
1．2 国内外相关研究

第2章 基础知识
2．1 时频分析基础
2．1．1 时频分析中几种变换的特性
2．1．2 信号空间的基底、框架
2．1．3 有限项逼近
2．2 雷达信号处理基础
2．2．1 雷达信号波形
2．2．2 基带回波信号
2．2．3 脉冲压缩技术
2．3 本章小结

第3章 雷达信号非线性压缩算法
3．1 非线性逼近与贪婪算法
3．2 基于DFT和DCT的雷达信号压缩算法
3．2．1 算法定义
3．2．2 算法评价标准
3．2．3 实验结果分析
3．2．4 结论
3．3 基于小波变换的回波信号压缩算法
3．3．1 传统小波压缩原理
3．3．2 自适应小波贪婪算法步骤及流程
3．3．3 基带回波参数及信号形式
3．3．4 几种小波算法对基带回波信号的压缩及结果分析
3．3．5 结论
3．4 基于雷达回波信号的AWG算法性能研究
3．4．1 AWG算法随CR变化时的压缩性能
3．4．2 AWG算法随SNR变化时的压缩性能
3．4．3 结论
3．5 基于DFT、DCT和WT的非线性压缩算法比较
3．5．1 基于DFT的非线性算法并AWG算法的保真性比较
3．5．2 基于DCT的非线性算法和AWG算法的保真性比较
3．5．3 三种非线性算法的实时性比较
3．5．4 结论
3．6 本章小结

第4章 雷达回波信号的幅相压缩
4．1 引言
4．2 雷达回波压缩途径
4．2．1 I／Q压缩
4．2．2 幅相压缩
4．3 I／Q压缩和幅相压缩仿真实验
4．4 本章小结

第5章 宽带回波信号EMD去高频方法
5．1 引言
5．2 雷达接收的宽带信号模型
5．3 基于EMD的去高频方法
5．4 匹配滤波技术
5．5 用匹配滤波技术分析小波（包）和EMD去高频效果
5．6 本章小结

第6章 雷达通道均衡算法研究
6．1 通道均衡基础简介
6．1．1 接收机通道失配及对雷达系统性能影响
6．1．2 通道均衡基本原理
6．1．3 传统均衡算法
6．1．4 雷达通道频率响应模型
6．1．5 均衡示例
6．2 均衡函数的求解研究
6．2．1 问题的提出
6．2．2 均衡函数的求解方法
6．2．3 均衡函数求解仿真实验
6．2．4 结论
6．3 均衡滤波器的求解研究
6．3．1 基于最小二乘拟合法的FIR均衡器的研究
6．3．2 基于DFT的通道均衡算法研究
6．3．3 基于DFT的非线性均衡算法
6．4 本章小结

第7章 总结与展望
7．1 总结
7．2 展望

参考文献

前言/序言

非线性逼近与雷达信号处理：深层探索与前沿应用 本书深入剖析了非线性逼近理论的核心概念及其在现代雷达信号处理领域的关键应用。我们致力于为读者提供一个系统、全面且富有洞察力的视角，以理解并掌握这一重要技术领域。本书不仅梳理了非线性逼近的数学基础，更着重于其如何转化为解决雷达系统中复杂信号处理问题的强大工具。 第一部分：非线性逼近理论基础 本部分旨在为读者构建扎实的非线性逼近理论框架。我们将从数学的严谨性出发，逐步深入到各类非线性逼近方法的精髓。 第一章：逼近论概述与非线性概念的引入 我们将首先回顾经典的线性逼近理论，例如最小二乘法、多项式逼近等，明确其优势与局限性。 随后，我们将正式引入“非线性”的概念，解释在什么情况下线性模型无法有效描述数据或系统行为，以及非线性逼近的必要性。 重点阐述非线性函数空间、范数与距离等基本概念，为后续的逼近方法奠定数学基础。 讨论非线性逼近的普遍目标：寻找一个满足特定条件的非线性函数，使其在某种意义上“最接近”一个给定的目标函数或一组数据点。 第二章：经典非线性逼近方法 多项式插值与拟合的扩展： 介绍非线性回归模型，如指数模型、对数模型、幂函数模型等，并讨论其在数据建模中的应用。 样条函数与分段多项式逼近： 深入探讨样条插值和逼近的原理，特别是三次样条函数的构造与性质，以及其在处理复杂曲线和曲面时的灵活性。 径向基函数（RBF）网络： 详细介绍RBF网络的结构、激活函数（如高斯核、多二次核）以及基于RBF的函数逼近原理。讨论其局部逼近特性与全局逼近能力。 支持向量回归（SVR）： 阐述SVR的核心思想，包括核函数的使用、软间隔最大化以及ε-不敏感损失函数，并分析其在处理噪声数据和高维空间中的鲁棒性。 第三章：现代非线性逼近技术 神经网络（Neural Networks）作为通用逼近器： 前馈神经网络（FNN）： 详细讲解单层感知机、多层感知机（MLP）的结构、激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU等）以及万能逼近定理。 反向传播算法（Backpropagation）： 深入解析反向传播算法的原理，包括误差计算、梯度下降、动量法等优化策略，以及解决过拟合的技术，如正则化（L1, L2）、Dropout。 深度学习（Deep Learning）基础： 介绍深度神经网络（DNN）的概念，以及其在构建更复杂、更高层次特征表示方面的优势。 核方法（Kernel Methods）的进阶： 核技巧（Kernel Trick）： 解释核技巧如何在高维特征空间中隐式地进行线性运算，从而实现非线性映射。 高斯过程（Gaussian Processes, GPs）： 介绍GPs作为一种概率模型，能够提供预测的均值和方差，实现贝叶斯非线性逼近，并讨论其在不确定性量化中的重要性。 优化算法在非线性逼近中的作用： 梯度下降及其变种： 详细介绍SGD, Adam, RMSprop等优化算法，以及它们在加速神经网络训练和提高逼近精度方面的作用。 全局优化与局部优化： 讨论非线性逼近中可能遇到的局部最优问题，以及一些全局优化策略（如模拟退火，遗传算法）的应用。 第二部分：雷达信号处理中的非线性问题与挑战 本部分聚焦于雷达系统特有的信号处理场景，揭示其中存在的非线性现象，并阐明为何传统的线性方法往往难以应对。 第四章：雷达信号的非线性特性 目标回波的非线性散射： 复杂目标散射模型： 探讨非球形、非均匀散射体的回波信号，例如飞机、地面杂波等，其回波幅度、相位随视角、频率等因素的变化呈现非线性规律。 多径效应（Multipath）： 分析信号在复杂环境下（如城市、地形）经历多次反射后到达接收机的过程，导致接收信号的幅度和相位失真，形成非线性叠加。 传播信道的非线性失真： 大气湍流与非线性效应： 讨论大气密度、温度、湿度等不均匀性引起的信号衰减、相位扰动，以及在特定条件下可能出现的非线性传播效应。 电子干扰（Electronic Warfare）： 分析主动或被动电子干扰对雷达信号造成的非线性叠加、调制或畸变。 雷达系统自身的非线性： 激励器与功率放大器的非线性： 讲解雷达发射机前端的非线性特性，如饱和效应，会引入谐波和互调失真。 接收机前端的非线性： 分析混频器、放大器等组件的非线性行为，可能导致信号失真、动态范围受限。 第五章：雷达信号处理中的经典非线性问题 杂波抑制（Clutter Suppression）： 地面杂波与海杂波的非线性统计特性： 探讨非高斯杂波模型（如K分布、Weibull分布）的必要性，以及线性滤波器在抑制这类杂波时的局限性。 运动目标显示（MTI）与脉冲多普勒（Pulse-Doppler）处理的非线性挑战： 分析当目标或杂波存在非线性运动规律（如机动）时，传统线性滤波器的性能下降。 目标参数估计的非线性： 距离、速度、角度的非线性耦合： 讨论在多目标场景或存在某些效应时，目标参数之间的非线性依赖关系，例如距离依赖的信号幅度。 非合作目标识别（NCTR）中的非线性特征提取： 分析如何从复杂的雷达回波中提取能够区分不同目标的非线性特征。 目标跟踪（Target Tracking）中的非线性滤波： 非线性动态模型与观测模型： 介绍目标运动（如机动、轨迹）的非线性描述，以及雷达测量（如距离、角度）与真实状态的非线性关系。 扩展卡尔曼滤波（EKF）与无迹卡尔曼滤波（UKF）的必要性： 阐述这些非线性滤波算法如何处理非线性系统，以及它们在实际应用中的优缺点。 第三部分：非线性逼近方法在雷达信号处理中的应用 本部分将是本书的核心，详细介绍如何运用前述的非线性逼近理论来解决雷达信号处理中的实际问题。我们将聚焦于具体的算法实现与应用案例。 第六章：基于神经网络的雷达信号处理 信号检测与识别： 神经网络在目标检测中的应用： 利用CNNs, RNNs等网络从复杂背景噪声中检测微弱目标。 基于深度学习的雷达目标分类： 训练神经网络识别不同类型的雷达目标（飞机、车辆、导弹等）基于其散射特性。 信号分选与干扰识别： 应用神经网络对接收到的不同信号进行分类，并识别是否存在欺骗性干扰。 参数估计与滤波： 神经网络辅助的距离-多普勒（R-D）谱估计： 利用神经网络提升R-D谱的分辨率和准确性，尤其是在低信噪比情况下。 基于神经网络的非线性目标跟踪： 构建端到端的神经网络模型，直接从原始雷达数据进行目标跟踪，避免传统滤波器的线性化误差。 雷达信号的非线性去噪与去失真： 应用深度学习模型学习信号的非线性损伤模式，并进行有效恢复。 第七章：基于核方法与概率模型的雷达信号处理 高斯过程在雷达参数估计中的应用： 利用GPs进行精确的目标距离和角度估计： 特别是在多径环境下，GPs能够更好地建模观测的不确定性。 GPs用于雷达系统校准与建模： 估计雷达系统的非线性偏差，提高测量精度。 核方法在杂波建模与抑制中的应用： 利用核方法构建非高斯杂波模型： 学习杂波的复杂非线性统计特性，设计更有效的杂波抑制算法。 支持向量机（SVM）在目标/杂波分类中的应用： 利用SVM构建非线性分类器，区分目标回波和杂波。 第八章：非线性逼近在雷达信号完整性与鲁棒性增强中的作用 非线性系统辨识与建模： 利用非线性逼近技术辨识雷达系统中各种非线性环节的特性： 如功率放大器的非线性模型，有助于进行预失真补偿。 建模传播信道的非线性效应： 为通信和雷达系统提供更准确的信道模型。 对抗性攻击的鲁棒性分析与设计： 研究神经网络模型在面对对抗性攻击时的非线性决策边界： 分析其脆弱性。 设计对抗性训练策略： 提高雷达信号处理算法在遭受电子欺骗和对抗干扰时的鲁棒性。 复杂场景下的数据融合： 利用非线性逼近技术融合来自不同传感器（如雷达、光学）的数据： 解决不同数据源之间的非线性映射和不匹配问题，实现更准确的态势感知。 第四部分：未来展望与挑战 第九章：非线性逼近与雷达信号处理的前沿研究方向 可解释性AI（Explainable AI, XAI）在雷达信号处理中的应用： 如何理解神经网络的决策过程，提高算法的可信度。 联邦学习（Federated Learning）在分布式雷达网络中的应用： 在保护数据隐私的前提下，实现协同的信号处理。 强化学习（Reinforcement Learning）在自适应雷达波形设计与资源管理中的应用： 让雷达系统能够自主学习最优工作策略。 硬件加速与低功耗实现： 探讨如何在嵌入式系统中高效地部署复杂的非线性逼近模型。 本书的编写力求严谨而不失生动，理论与实践相结合。我们希望通过本书，能够启发读者对非线性逼近及其在雷达信号处理领域的潜力和应用价值产生更深层次的理解，并为相关领域的科研人员和工程师提供有力的参考和指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题，"非线性逼近与雷达信号处理"，让我立刻想到了那些我们日常生活中无法简单描述的复杂曲线。我是一个对科学探索充满好奇心的普通读者，虽然我可能没有深厚的数学功底，但我对那些能够解释事物背后隐藏的规律的学问充满向往。雷达，这个词听起来就带有一种神秘感，它能够“看到”我们肉眼看不到的东西。而“非线性逼近”，听起来就像是一种更加精妙的“捕捉”和“理解”这些复杂信号的方式。我很好奇，书中是如何将那些抽象的数学概念，比如函数的拟合、误差的最小化，应用到那些看不见的电磁波身上，从而描绘出目标的轮廓、运动轨迹，甚至是它的身份。我希望这本书能够用相对易懂的语言，解释这些高深的原理，让我能够明白，在那些我们看不见的角落，科学家们是如何运用智慧去揭示世界的奥秘的。

评分☆☆☆☆☆

"非线性逼近与雷达信号处理"这个书名，给我一种耳目一新的感觉。作为一名学生，我正在努力构建扎实的专业基础，而雷达信号处理一直是我的学习重点之一。我之前接触过的雷达信号处理知识，多是基于线性的假设，处理起来相对直接，但也常常遇到瓶颈。这本书所提出的“非线性逼近”，预示着一种更高级、更灵活的信号处理思路。我非常期待书中能够深入讲解，究竟有哪些非线性模型能够有效地应用于雷达信号的分析，例如，它们是否能更准确地描述目标的复杂散射特性、或者更好地处理多径效应等非线性干扰。此外，我也希望书中能够涵盖一些前沿的非线性逼近技术，以及它们在现代雷达系统中的最新应用案例，比如在智能识别、低截获雷达等方面。如果书中能够提供一些算法的伪代码或者详细的数学推导，那将极大地帮助我理解和掌握这些内容。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，"非线性逼近与雷达信号处理"，对我来说，就像打开了一扇通往未知领域的大门。我并非雷达领域的专业人士，但对数据建模和机器学习有着浓厚的兴趣，而“非线性逼近”正是这些领域的核心概念之一。我一直认为，现实世界中的许多现象，用简单的线性关系是无法完全解释的，而书中关于如何利用更复杂的数学模型去拟合和预测这些非线性行为的方法，无疑具有巨大的吸引力。我特别好奇的是，作者是如何将这些抽象的数学理论与具体的雷达信号处理场景联系起来的。雷达信号，我能想象到的就是那些经过无数次衰减、散射、多普勒效应等等复杂变换后的数据，它们充满着不确定性和噪声。而“非线性逼近”在这种情况下，又扮演着怎样的角色？它是否能帮助我们从纷繁的数据中提取出更精准、更鲁棒的目标信息？书中关于不同非线性逼近技术（例如，可能是各种回归、分类算法的变种）在解决雷达特有问题时的优劣势分析，我非常期待。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期从事信号处理研究的工程师，我一直关注着如何让我们的算法在面对日益复杂的现实环境时，表现得更加出色。"非线性逼近与雷达信号处理"这个书名，立刻抓住了我的眼球。我深知，传统的线性模型在处理某些信号时往往力不从心，尤其是在雷达这样强干扰、强噪声、目标特性多变的场景下。这本书似乎为我们提供了一个解决之道，通过引入非线性逼近的方法，来更精细地刻画信号的内在规律，从而提升处理的精度和鲁棒性。我特别关注书中是否会深入探讨不同非线性逼近方法（比如，我猜想可能会涉及到一些核方法、神经网络的变体，或者其他统计模型）在雷达目标检测、参数估计、甚至微弱目标识别等方面的具体应用。而且，我更希望书中能够提供一些量化的评估标准，来衡量这些非线性方法相比于传统方法的优势，以及在不同应用场景下的适用性。如果书中能够结合实际的雷达数据和仿真结果，那将对我非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名听起来就充满了挑战性，"非线性逼近"这个概念本身就意味着要深入到那些用简单直线无法概括的复杂世界，而"雷达信号处理"更是将这种复杂性应用到了一个高度实用的领域。我刚拿到这本书，还没来得及细细翻阅，但光是目录就让我对接下来的阅读充满了期待。里面提到的各种非线性模型，比如支持向量机、神经网络，以及它们在雷达目标检测、跟踪、识别中的具体应用，都让我跃跃欲试。我一直对雷达的“火眼金睛”是如何炼成的感到好奇，而这本书似乎提供了一个从数学原理到实际算法的清晰脉络。尤其是关于如何处理那些受噪声干扰、信号弱甚至存在欺骗性的雷达回波，书中提出的非线性逼近方法，不知道能否为我解决在实际工作中遇到的难题提供新的思路。这本书的内容深度和广度，如果能够真正做到理论与实践相结合，那将是对我专业知识的一次极大的提升。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能提供一些实际操作的指导，比如代码实现或者案例分析，这样对于我这样的学习者来说，将是事半功倍。