非綫性逼近與雷達信號處理 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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魏文斌，閆世強，黃曉斌 著

圖書標籤:

• 非綫性逼近
• 雷達信號處理
• 信號處理
• 雷達係統
• 優化算法
• 數值方法
• 無綫通信
• 電子工程
• 模式識彆
• 機器學習

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118107876

版次：1

商品編碼：11956276

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-04-01

用紙：膠版紙

頁數：84

字數：125000

正文語種：中文

內容簡介

　　《非綫性逼近與雷達信號處理》以雷達信號處理為背景，運用非綫性逼近的思想研究瞭雷達信號處理中的諸多問題。首先，研究瞭雷達信號數據壓縮中的自適應小波貪婪（AWG）算法及其良好的信號保真能力；其次，研究瞭非綫性幅相壓縮方法及其良好的相位保真特性；再次，研究瞭雷達信號去高頻中經驗模式分解（EMD）算法及其在去高頻中目標信息高保真性能；*後，研究瞭雷達通道均衡的非綫性處理方法，主要包括均衡函數求解頻域除法、*小二乘擬閤方法和基於DFT的非綫性均衡方法，驗證瞭這些方法良好的均衡效果。
　　《非綫性逼近與雷達信號處理》既可供從事預警裝備研製的工程技術人員參考，也可供預警裝備教學的師生使用，書中提齣的非綫性的處理方法可供從事天文、地理、經濟和社會等各領域人士藉鑒。

目錄

第1章 概述
1．1 研究的內容及其意義
1．2 國內外相關研究

第2章 基礎知識
2．1 時頻分析基礎
2．1．1 時頻分析中幾種變換的特性
2．1．2 信號空間的基底、框架
2．1．3 有限項逼近
2．2 雷達信號處理基礎
2．2．1 雷達信號波形
2．2．2 基帶迴波信號
2．2．3 脈衝壓縮技術
2．3 本章小結

第3章 雷達信號非綫性壓縮算法
3．1 非綫性逼近與貪婪算法
3．2 基於DFT和DCT的雷達信號壓縮算法
3．2．1 算法定義
3．2．2 算法評價標準
3．2．3 實驗結果分析
3．2．4 結論
3．3 基於小波變換的迴波信號壓縮算法
3．3．1 傳統小波壓縮原理
3．3．2 自適應小波貪婪算法步驟及流程
3．3．3 基帶迴波參數及信號形式
3．3．4 幾種小波算法對基帶迴波信號的壓縮及結果分析
3．3．5 結論
3．4 基於雷達迴波信號的AWG算法性能研究
3．4．1 AWG算法隨CR變化時的壓縮性能
3．4．2 AWG算法隨SNR變化時的壓縮性能
3．4．3 結論
3．5 基於DFT、DCT和WT的非綫性壓縮算法比較
3．5．1 基於DFT的非綫性算法並AWG算法的保真性比較
3．5．2 基於DCT的非綫性算法和AWG算法的保真性比較
3．5．3 三種非綫性算法的實時性比較
3．5．4 結論
3．6 本章小結

第4章 雷達迴波信號的幅相壓縮
4．1 引言
4．2 雷達迴波壓縮途徑
4．2．1 I／Q壓縮
4．2．2 幅相壓縮
4．3 I／Q壓縮和幅相壓縮仿真實驗
4．4 本章小結

第5章 寬帶迴波信號EMD去高頻方法
5．1 引言
5．2 雷達接收的寬帶信號模型
5．3 基於EMD的去高頻方法
5．4 匹配濾波技術
5．5 用匹配濾波技術分析小波（包）和EMD去高頻效果
5．6 本章小結

第6章 雷達通道均衡算法研究
6．1 通道均衡基礎簡介
6．1．1 接收機通道失配及對雷達係統性能影響
6．1．2 通道均衡基本原理
6．1．3 傳統均衡算法
6．1．4 雷達通道頻率響應模型
6．1．5 均衡示例
6．2 均衡函數的求解研究
6．2．1 問題的提齣
6．2．2 均衡函數的求解方法
6．2．3 均衡函數求解仿真實驗
6．2．4 結論
6．3 均衡濾波器的求解研究
6．3．1 基於最小二乘擬閤法的FIR均衡器的研究
6．3．2 基於DFT的通道均衡算法研究
6．3．3 基於DFT的非綫性均衡算法
6．4 本章小結

第7章 總結與展望
7．1 總結
7．2 展望

參考文獻

前言/序言

非綫性逼近與雷達信號處理：深層探索與前沿應用 本書深入剖析瞭非綫性逼近理論的核心概念及其在現代雷達信號處理領域的關鍵應用。我們緻力於為讀者提供一個係統、全麵且富有洞察力的視角，以理解並掌握這一重要技術領域。本書不僅梳理瞭非綫性逼近的數學基礎，更著重於其如何轉化為解決雷達係統中復雜信號處理問題的強大工具。 第一部分：非綫性逼近理論基礎 本部分旨在為讀者構建紮實的非綫性逼近理論框架。我們將從數學的嚴謹性齣發，逐步深入到各類非綫性逼近方法的精髓。 第一章：逼近論概述與非綫性概念的引入 我們將首先迴顧經典的綫性逼近理論，例如最小二乘法、多項式逼近等，明確其優勢與局限性。 隨後，我們將正式引入“非綫性”的概念，解釋在什麼情況下綫性模型無法有效描述數據或係統行為，以及非綫性逼近的必要性。 重點闡述非綫性函數空間、範數與距離等基本概念，為後續的逼近方法奠定數學基礎。 討論非綫性逼近的普遍目標：尋找一個滿足特定條件的非綫性函數，使其在某種意義上“最接近”一個給定的目標函數或一組數據點。 第二章：經典非綫性逼近方法 多項式插值與擬閤的擴展： 介紹非綫性迴歸模型，如指數模型、對數模型、冪函數模型等，並討論其在數據建模中的應用。 樣條函數與分段多項式逼近： 深入探討樣條插值和逼近的原理，特彆是三次樣條函數的構造與性質，以及其在處理復雜麯綫和麯麵時的靈活性。 徑嚮基函數（RBF）網絡： 詳細介紹RBF網絡的結構、激活函數（如高斯核、多二次核）以及基於RBF的函數逼近原理。討論其局部逼近特性與全局逼近能力。 支持嚮量迴歸（SVR）： 闡述SVR的核心思想，包括核函數的使用、軟間隔最大化以及ε-不敏感損失函數，並分析其在處理噪聲數據和高維空間中的魯棒性。 第三章：現代非綫性逼近技術 神經網絡（Neural Networks）作為通用逼近器： 前饋神經網絡（FNN）： 詳細講解單層感知機、多層感知機（MLP）的結構、激活函數（Sigmoid, Tanh, ReLU等）以及萬能逼近定理。 反嚮傳播算法（Backpropagation）： 深入解析反嚮傳播算法的原理，包括誤差計算、梯度下降、動量法等優化策略，以及解決過擬閤的技術，如正則化（L1, L2）、Dropout。 深度學習（Deep Learning）基礎： 介紹深度神經網絡（DNN）的概念，以及其在構建更復雜、更高層次特徵錶示方麵的優勢。 核方法（Kernel Methods）的進階： 核技巧（Kernel Trick）： 解釋核技巧如何在高維特徵空間中隱式地進行綫性運算，從而實現非綫性映射。 高斯過程（Gaussian Processes, GPs）： 介紹GPs作為一種概率模型，能夠提供預測的均值和方差，實現貝葉斯非綫性逼近，並討論其在不確定性量化中的重要性。 優化算法在非綫性逼近中的作用： 梯度下降及其變種： 詳細介紹SGD, Adam, RMSprop等優化算法，以及它們在加速神經網絡訓練和提高逼近精度方麵的作用。 全局優化與局部優化： 討論非綫性逼近中可能遇到的局部最優問題，以及一些全局優化策略（如模擬退火，遺傳算法）的應用。 第二部分：雷達信號處理中的非綫性問題與挑戰 本部分聚焦於雷達係統特有的信號處理場景，揭示其中存在的非綫性現象，並闡明為何傳統的綫性方法往往難以應對。 第四章：雷達信號的非綫性特性 目標迴波的非綫性散射： 復雜目標散射模型： 探討非球形、非均勻散射體的迴波信號，例如飛機、地麵雜波等，其迴波幅度、相位隨視角、頻率等因素的變化呈現非綫性規律。 多徑效應（Multipath）： 分析信號在復雜環境下（如城市、地形）經曆多次反射後到達接收機的過程，導緻接收信號的幅度和相位失真，形成非綫性疊加。 傳播信道的非綫性失真： 大氣湍流與非綫性效應： 討論大氣密度、溫度、濕度等不均勻性引起的信號衰減、相位擾動，以及在特定條件下可能齣現的非綫性傳播效應。 電子乾擾（Electronic Warfare）： 分析主動或被動電子乾擾對雷達信號造成的非綫性疊加、調製或畸變。 雷達係統自身的非綫性： 激勵器與功率放大器的非綫性： 講解雷達發射機前端的非綫性特性，如飽和效應，會引入諧波和互調失真。 接收機前端的非綫性： 分析混頻器、放大器等組件的非綫性行為，可能導緻信號失真、動態範圍受限。 第五章：雷達信號處理中的經典非綫性問題 雜波抑製（Clutter Suppression）： 地麵雜波與海雜波的非綫性統計特性： 探討非高斯雜波模型（如K分布、Weibull分布）的必要性，以及綫性濾波器在抑製這類雜波時的局限性。 運動目標顯示（MTI）與脈衝多普勒（Pulse-Doppler）處理的非綫性挑戰： 分析當目標或雜波存在非綫性運動規律（如機動）時，傳統綫性濾波器的性能下降。 目標參數估計的非綫性： 距離、速度、角度的非綫性耦閤： 討論在多目標場景或存在某些效應時，目標參數之間的非綫性依賴關係，例如距離依賴的信號幅度。 非閤作目標識彆（NCTR）中的非綫性特徵提取： 分析如何從復雜的雷達迴波中提取能夠區分不同目標的非綫性特徵。 目標跟蹤（Target Tracking）中的非綫性濾波： 非綫性動態模型與觀測模型： 介紹目標運動（如機動、軌跡）的非綫性描述，以及雷達測量（如距離、角度）與真實狀態的非綫性關係。 擴展卡爾曼濾波（EKF）與無跡卡爾曼濾波（UKF）的必要性： 闡述這些非綫性濾波算法如何處理非綫性係統，以及它們在實際應用中的優缺點。 第三部分：非綫性逼近方法在雷達信號處理中的應用 本部分將是本書的核心，詳細介紹如何運用前述的非綫性逼近理論來解決雷達信號處理中的實際問題。我們將聚焦於具體的算法實現與應用案例。 第六章：基於神經網絡的雷達信號處理 信號檢測與識彆： 神經網絡在目標檢測中的應用： 利用CNNs, RNNs等網絡從復雜背景噪聲中檢測微弱目標。 基於深度學習的雷達目標分類： 訓練神經網絡識彆不同類型的雷達目標（飛機、車輛、導彈等）基於其散射特性。 信號分選與乾擾識彆： 應用神經網絡對接收到的不同信號進行分類，並識彆是否存在欺騙性乾擾。 參數估計與濾波： 神經網絡輔助的距離-多普勒（R-D）譜估計： 利用神經網絡提升R-D譜的分辨率和準確性，尤其是在低信噪比情況下。 基於神經網絡的非綫性目標跟蹤： 構建端到端的神經網絡模型，直接從原始雷達數據進行目標跟蹤，避免傳統濾波器的綫性化誤差。 雷達信號的非綫性去噪與去失真： 應用深度學習模型學習信號的非綫性損傷模式，並進行有效恢復。 第七章：基於核方法與概率模型的雷達信號處理 高斯過程在雷達參數估計中的應用： 利用GPs進行精確的目標距離和角度估計： 特彆是在多徑環境下，GPs能夠更好地建模觀測的不確定性。 GPs用於雷達係統校準與建模： 估計雷達係統的非綫性偏差，提高測量精度。 核方法在雜波建模與抑製中的應用： 利用核方法構建非高斯雜波模型： 學習雜波的復雜非綫性統計特性，設計更有效的雜波抑製算法。 支持嚮量機（SVM）在目標/雜波分類中的應用： 利用SVM構建非綫性分類器，區分目標迴波和雜波。 第八章：非綫性逼近在雷達信號完整性與魯棒性增強中的作用 非綫性係統辨識與建模： 利用非綫性逼近技術辨識雷達係統中各種非綫性環節的特性： 如功率放大器的非綫性模型，有助於進行預失真補償。 建模傳播信道的非綫性效應： 為通信和雷達係統提供更準確的信道模型。 對抗性攻擊的魯棒性分析與設計： 研究神經網絡模型在麵對對抗性攻擊時的非綫性決策邊界： 分析其脆弱性。 設計對抗性訓練策略： 提高雷達信號處理算法在遭受電子欺騙和對抗乾擾時的魯棒性。 復雜場景下的數據融閤： 利用非綫性逼近技術融閤來自不同傳感器（如雷達、光學）的數據： 解決不同數據源之間的非綫性映射和不匹配問題，實現更準確的態勢感知。 第四部分：未來展望與挑戰 第九章：非綫性逼近與雷達信號處理的前沿研究方嚮 可解釋性AI（Explainable AI, XAI）在雷達信號處理中的應用： 如何理解神經網絡的決策過程，提高算法的可信度。 聯邦學習（Federated Learning）在分布式雷達網絡中的應用： 在保護數據隱私的前提下，實現協同的信號處理。 強化學習（Reinforcement Learning）在自適應雷達波形設計與資源管理中的應用： 讓雷達係統能夠自主學習最優工作策略。 硬件加速與低功耗實現： 探討如何在嵌入式係統中高效地部署復雜的非綫性逼近模型。 本書的編寫力求嚴謹而不失生動，理論與實踐相結閤。我們希望通過本書，能夠啓發讀者對非綫性逼近及其在雷達信號處理領域的潛力和應用價值産生更深層次的理解，並為相關領域的科研人員和工程師提供有力的參考和指導。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題，"非綫性逼近與雷達信號處理"，讓我立刻想到瞭那些我們日常生活中無法簡單描述的復雜麯綫。我是一個對科學探索充滿好奇心的普通讀者，雖然我可能沒有深厚的數學功底，但我對那些能夠解釋事物背後隱藏的規律的學問充滿嚮往。雷達，這個詞聽起來就帶有一種神秘感，它能夠“看到”我們肉眼看不到的東西。而“非綫性逼近”，聽起來就像是一種更加精妙的“捕捉”和“理解”這些復雜信號的方式。我很好奇，書中是如何將那些抽象的數學概念，比如函數的擬閤、誤差的最小化，應用到那些看不見的電磁波身上，從而描繪齣目標的輪廓、運動軌跡，甚至是它的身份。我希望這本書能夠用相對易懂的語言，解釋這些高深的原理，讓我能夠明白，在那些我們看不見的角落，科學傢們是如何運用智慧去揭示世界的奧秘的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，"非綫性逼近與雷達信號處理"，對我來說，就像打開瞭一扇通往未知領域的大門。我並非雷達領域的專業人士，但對數據建模和機器學習有著濃厚的興趣，而“非綫性逼近”正是這些領域的核心概念之一。我一直認為，現實世界中的許多現象，用簡單的綫性關係是無法完全解釋的，而書中關於如何利用更復雜的數學模型去擬閤和預測這些非綫性行為的方法，無疑具有巨大的吸引力。我特彆好奇的是，作者是如何將這些抽象的數學理論與具體的雷達信號處理場景聯係起來的。雷達信號，我能想象到的就是那些經過無數次衰減、散射、多普勒效應等等復雜變換後的數據，它們充滿著不確定性和噪聲。而“非綫性逼近”在這種情況下，又扮演著怎樣的角色？它是否能幫助我們從紛繁的數據中提取齣更精準、更魯棒的目標信息？書中關於不同非綫性逼近技術（例如，可能是各種迴歸、分類算法的變種）在解決雷達特有問題時的優劣勢分析，我非常期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名聽起來就充滿瞭挑戰性，"非綫性逼近"這個概念本身就意味著要深入到那些用簡單直綫無法概括的復雜世界，而"雷達信號處理"更是將這種復雜性應用到瞭一個高度實用的領域。我剛拿到這本書，還沒來得及細細翻閱，但光是目錄就讓我對接下來的閱讀充滿瞭期待。裏麵提到的各種非綫性模型，比如支持嚮量機、神經網絡，以及它們在雷達目標檢測、跟蹤、識彆中的具體應用，都讓我躍躍欲試。我一直對雷達的“火眼金睛”是如何煉成的感到好奇，而這本書似乎提供瞭一個從數學原理到實際算法的清晰脈絡。尤其是關於如何處理那些受噪聲乾擾、信號弱甚至存在欺騙性的雷達迴波，書中提齣的非綫性逼近方法，不知道能否為我解決在實際工作中遇到的難題提供新的思路。這本書的內容深度和廣度，如果能夠真正做到理論與實踐相結閤，那將是對我專業知識的一次極大的提升。我希望這本書不僅僅是理論的堆砌，更能提供一些實際操作的指導，比如代碼實現或者案例分析，這樣對於我這樣的學習者來說，將是事半功倍。

評分☆☆☆☆☆

"非綫性逼近與雷達信號處理"這個書名，給我一種耳目一新的感覺。作為一名學生，我正在努力構建紮實的專業基礎，而雷達信號處理一直是我的學習重點之一。我之前接觸過的雷達信號處理知識，多是基於綫性的假設，處理起來相對直接，但也常常遇到瓶頸。這本書所提齣的“非綫性逼近”，預示著一種更高級、更靈活的信號處理思路。我非常期待書中能夠深入講解，究竟有哪些非綫性模型能夠有效地應用於雷達信號的分析，例如，它們是否能更準確地描述目標的復雜散射特性、或者更好地處理多徑效應等非綫性乾擾。此外，我也希望書中能夠涵蓋一些前沿的非綫性逼近技術，以及它們在現代雷達係統中的最新應用案例，比如在智能識彆、低截獲雷達等方麵。如果書中能夠提供一些算法的僞代碼或者詳細的數學推導，那將極大地幫助我理解和掌握這些內容。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期從事信號處理研究的工程師，我一直關注著如何讓我們的算法在麵對日益復雜的現實環境時，錶現得更加齣色。"非綫性逼近與雷達信號處理"這個書名，立刻抓住瞭我的眼球。我深知，傳統的綫性模型在處理某些信號時往往力不從心，尤其是在雷達這樣強乾擾、強噪聲、目標特性多變的場景下。這本書似乎為我們提供瞭一個解決之道，通過引入非綫性逼近的方法，來更精細地刻畫信號的內在規律，從而提升處理的精度和魯棒性。我特彆關注書中是否會深入探討不同非綫性逼近方法（比如，我猜想可能會涉及到一些核方法、神經網絡的變體，或者其他統計模型）在雷達目標檢測、參數估計、甚至微弱目標識彆等方麵的具體應用。而且，我更希望書中能夠提供一些量化的評估標準，來衡量這些非綫性方法相比於傳統方法的優勢，以及在不同應用場景下的適用性。如果書中能夠結閤實際的雷達數據和仿真結果，那將對我非常有價值。