乾涉閤成孔徑雷達運動目標檢測與速度估計 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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高貴等著 著

圖書標籤:

• 乾涉閤成孔徑雷達
• 運動目標檢測
• 速度估計
• SAR
• 目標檢測
• 雷達信號處理
• 微波遙感
• 目標跟蹤
• 圖像處理
• 模式識彆

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030533227

商品編碼：13936308096

齣版時間：2017-06-01

作  者:高貴 等 著 定  價:55 齣 版 社:科學齣版社 齣版日期:2017年06月01日 頁  數:123 裝  幀:平裝 ISBN:9787030533227 ●前言
●第1章緒論1
●1.1背景與意義1
●1.2SAR—GMTI研究現狀與發展趨勢2
●1.3本書內容結構7
●第2章運動目標成像特性分析及乾涉SAR—GMTI原理10
●2.1引言10
●2.2閤成孔徑雷達成像原理10
●2.3運動目標迴波信號特性分析14
●2.4目標運動對成像結果的影響16
●2.5運動目標成像仿真18
●2.6多通道乾涉SAR—GMTI原理21
●2.6.1多通道SAR—GMTI係統工作模式22
●2.6.2多通道SAR—GMTI信號模型23
●2.6.3無模糊可檢測速度範圍26
●2.6.4雙通道DPCA和ATI—SAR基本技術原理27
●2.6.5多通道乾涉SAR運動目標檢測基本原理和技術30
●2.6.6SAR目標運動參數估計基本原理33
●2.7本章小結38
●第3章DPCA與ATI—SAR理論建模與檢測性能分析39
●部分目錄

內容簡介

本書係統深入論述瞭乾涉閤成孔徑雷達（SARSARSAR）運動目標檢測與速度估計的基本原理和技術，以作者的科研工為依托，較全麵反映瞭本領域新近技成果。全書共6章。靠前章為緒論；第2章介紹瞭運動目標成像特性及乾涉SAR運動目標指示原理；第3章為DPCA與ATI-SAR理論建模與檢測性能分析；第4章給齣瞭復圖像域DPCA雜波統計建模及CFAR檢測方法；第5章介紹瞭區域相關比加權DPCA運動目標檢測；第6章給齣瞭基於ATI的乾涉SAR運動目標速度估計方法。

乾涉閤成孔徑雷達運動目標檢測與速度估計 書籍簡介 本書深入探討瞭乾涉閤成孔徑雷達（InSAR）技術在運動目標檢測與速度估計領域的最新進展與核心方法。InSAR作為一種強大的遙感技術，能夠獲取地錶形變信息，而其在運動目標監測方麵的應用，為我們理解和追蹤諸如車輛、船舶、飛機等移動實體提供瞭前所未有的視角。本書旨在為讀者係統性地梳理這一復雜而前沿的科學技術，從理論基礎到實際應用，全麵而詳盡地展現InSAR在運動目標領域的獨特價值與潛力。 第一部分：乾涉閤成孔徑雷達基礎理論與運動目標檢測原理 在引言部分，我們將首先迴顧閤成孔徑雷達（SAR）成像的基本原理，包括其工作方式、數據獲取以及對地錶目標的成像特點。隨後，本書將重點闡述乾涉SAR（InSAR）的核心概念。我們將詳細介紹乾涉測量是如何通過比較同一區域在不同時間獲取的SAR數據，來實現對地錶微小形變的精確測量。這包括瞭相乾性、乾涉圖的生成與處理，以及相位解纏的基本流程。 在此基礎上，本書將引入運動目標檢測（MTD）的根本挑戰。由於運動目標在SAR圖像中的成像過程與靜態地物存在顯著差異，其迴波信號會受到多普勒效應的影響，導緻目標在距離-多普勒（RD）域中産生特殊的軌跡。傳統的SAR成像算法旨在壓製這種多普勒效應以獲得清晰的靜態地物圖像，而對於運動目標檢測，我們則需要恰恰利用這一特性。 我們將詳細介紹幾種主流的運動目標檢測原理。首先是基於多普勒濾波的方法，這涉及到如何識彆和分離運動目標在RD域中的特徵信號，例如基於多普勒頻率偏移的檢測。其次，我們將探討基於軌跡匹配的方法，通過預設的運動模型或學習到的軌跡模式，在RD域中搜索與目標運動軌跡相符的信號。此外，本書還將涵蓋一些其他創新的檢測技術，例如基於相乾性分析的方法，以及利用多傳感器信息融閤來提高檢測魯棒性的策略。 第二部分：乾涉SAR運動目標速度估計的關鍵技術 速度估計是InSAR在運動目標監測中的另一個核心環節。一旦運動目標被成功檢測齣來，準確地估計其速度是實現有效追蹤和態勢感知的基礎。本書將對此進行深入剖析。 首先，我們將詳細介紹基於多普勒頻率的運動目標速度估計方法。由於運動目標相對於雷達平颱的速度會引起其迴波信號的多普勒頻移，通過精確測量這一頻移，我們可以直接計算齣目標的徑嚮速度。我們將詳細闡述多普勒頻率的計算方法，以及如何剋服雷達平颱運動、地形效應等因素對速度估計精度的影響。 其次，本書將重點介紹基於乾涉相位變化的運動目標速度估計。與多普勒頻率直接關聯速度不同，乾涉相位變化能夠提供目標在多個觀測時間點的位置信息。通過分析連續乾涉圖中運動目標相位的變化規律，我們可以構建目標運動軌跡，並從中推導齣目標的瞬時速度和加速度。我們將詳細介紹如何利用連續的InSAR數據序列，精確提取運動目標在不同時刻的相位信息，並通過相位差值來計算目標的位移，進而推算齣速度。 此外，本書還將探討一些更先進的速度估計技術。這可能包括基於運動模型優化的速度估計，即通過將觀測到的目標迴波特徵與預設的運動模型進行匹配和迭代優化，以獲得最優的速度估計。同時，我們還將討論如何利用多視角、多時相的InSAR數據來提高速度估計的精度和可靠性，例如通過三維幾何約束和多重乾涉測量來消除瞭速度估計的歧義性。 第三部分：InSAR運動目標檢測與速度估計的實際應用與挑戰 在掌握瞭核心理論與技術之後，本書的第三部分將聚焦於InSAR在運動目標檢測與速度估計領域的實際應用場景。我們將列舉並詳細分析多個典型的應用案例，以展示該技術的強大能力。 交通監控與管理： 分析如何利用InSAR技術監測公路、鐵路上的車輛流量，識彆擁堵情況，以及為智能交通係統提供實時數據支持。特彆地，我們將探討在惡劣天氣（如大霧、雨雪）下，InSAR相比傳統光學傳感器的優勢。 區域安全與邊境監控： 闡述InSAR如何用於大範圍區域的安全監測，例如檢測非法越境的車輛或人員，以及在軍事區域進行目標追蹤。 災害監測與應急響應： 探討InSAR在監測大型移動目標（如滑坡體、冰川）在運動過程中的速度和形變，為災害預警和應急響應提供關鍵信息。 海洋與航空目標監測： 分析InSAR在船舶航跡追蹤、港口活動監測，以及對起降在機場區域的飛機的初步識彆與速度評估方麵的潛在應用。 在介紹應用的同時，本書將毫不迴避地討論InSAR運動目標檢測與速度估計所麵臨的實際挑戰。這包括： 數據處理的復雜性： InSAR數據量龐大，處理流程復雜，對計算資源和算法效率提齣瞭較高要求。 環境因素的影響： 大氣延遲、地形起伏、地錶雜波以及目標自身的電磁特性等都會對檢測與估計精度産生影響。 運動目標的復雜性： 目標可能存在非綫性運動、姿態變化、遮擋等情況，增加瞭檢測與速度估計的難度。 精度與分辨率的權衡： 提高速度估計的精度往往需要更長的觀測時間序列或更高分辨率的SAR數據，這在實際應用中可能受到限製。 算法的魯棒性與泛化能力： 如何開發能夠適應不同場景、不同類型目標的通用性算法是當前研究的重點。 第四部分：前沿研究方嚮與未來展望 最後，本書將對InSAR運動目標檢測與速度估計領域的最新研究動態和未來發展趨勢進行展望。我們將聚焦於當前學術界和工業界關注的熱點問題，並探討未來的研究方嚮。 深度學習與人工智能的應用： 探討如何利用深度學習模型，如捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等，來自動學習運動目標的特徵，實現更精確、更魯棒的檢測與速度估計。 多源信息融閤： 研究如何將InSAR數據與其他傳感器（如可見光、紅外、光學遙感、地麵雷達等）的數據進行融閤，以剋服單一傳感器技術的局限性，提升整體監測能力。 高精度、實時性處理： 探索更高效的算法和並行計算技術，以實現對InSAR數據的近實時處理，滿足對運動目標進行快速響應的需求。 新型SAR體製的應用： 討論先進SAR成像體製，如極化SAR、分布式InSAR（DInSAR）、永久散射體InSAR（PS-InSAR）在運動目標監測中的新潛力。 麵嚮特定場景的優化算法： 針對不同應用場景（如城市環境、森林區域、海洋錶麵）的特點，開發定製化的運動目標檢測與速度估計算法。 本書的編寫力求嚴謹、係統，並結閤最新的研究成果，旨在為雷達遙感、地理信息科學、地球科學、測繪工程、自動化等領域的科研人員、工程師以及相關專業的學生提供一份詳實而有價值的參考。通過對本書的學習，讀者將能夠深刻理解InSAR技術在運動目標檢測與速度估計方麵的原理、方法、應用及其未來的發展潛力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大氣，主色調的深藍和銀色綫條勾勒齣一種科技感，立刻吸引瞭我這個對遙感技術略有瞭解的讀者。看到“乾涉閤成孔徑雷達”和“運動目標檢測與速度估計”這樣的詞語，我腦海裏浮現齣衛星在太空中掃描地錶的畫麵，以及那些微小的、在陸地上奔跑或飛行的目標如何被捕捉和追蹤。雖然我並不是SAR（閤成孔徑雷達）領域的專傢，但書名中的“乾涉”二字暗示瞭其利用多幅SAR影像進行乾涉處理以獲取更豐富信息的技術手段，這讓我對其可能涉及的原理和應用充滿好奇。 “運動目標檢測”是這本書的核心內容之一，這讓我聯想到軍事偵察、民用交通監控，甚至是對自然災害中移動物體的追蹤。SAR技術本身就具有全天候、全天時的成像能力，將其與運動目標檢測結閤，無疑會極大地提升我們對動態場景的認知能力。我特彆期待書中能詳細闡述如何從復雜的SAR迴波信號中區分齣地麵靜止目標和移動目標，以及可能采用的算法，比如Doppler分析、徙動校正等等。而“速度估計”更是進一步增加瞭其實用性，能夠精確估算運動目標的速度，這對於目標的識彆、分類以及軌跡預測至關重要。這本書能否為我揭示這些關鍵技術呢？

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題——《乾涉閤成孔徑雷達運動目標檢測與速度估計》——極具吸引力，尤其是對於我這種對SAR技術前沿動態保持關注的讀者而言。我之前對InSAR技術在地形測繪和形變監測上的應用已有一定瞭解，但將其與“運動目標檢測”這個充滿動態特性的研究方嚮相結閤，是一個非常新穎的視角。想象一下，利用乾涉SAR的精密測量能力，去捕捉那些在地錶上悄然移動的物體，比如野生動物遷徙、車輛流動，甚至是一些非常細微的、可能預示著某種事件發生的運動。 “速度估計”更是觸及瞭SAR應用的核心價值之一。能夠從SAR數據中量化運動目標的速度，意味著我們可以從“看到瞭什麼”躍升到“它在做什麼”以及“它將去嚮何方”。我特彆關注書中是否會闡述如何利用乾涉SAR的相位信息來輔助多普勒信息進行更精確的速度估計，尤其是在目標徑嚮速度與係統視角存在較大偏差的情況下。此外，麵對現實應用中常見的信號衰減、目標遮擋、多路徑效應等問題，本書會否提供有效的解決方案，從而確保速度估計的可靠性和魯棒性？

評分☆☆☆☆☆

初次翻閱這本書，便被其嚴謹的結構和深入的探討所吸引。書名中的“乾涉閤成孔徑雷達”讓我聯想到其強大的地錶信息獲取能力，尤其是在微小形變監測方麵的卓越錶現，比如衛星測地學中常用的D-InSAR和<bos>-InSAR技術。然而，這本書並沒有止步於此，而是將目光投嚮瞭“運動目標檢測”，這讓我眼前一亮。我一直對SAR係統如何區分靜止地物和移動目標感到好奇，尤其是在復雜的城市環境或地形起伏較大的區域。書中會否詳細介紹乾涉SAR在運動目標檢測中的獨到之處？比如，通過分析不同時相SAR影像的乾涉相位差異，是否能更有效地識彆齣那些在短暫時間內發生位移的目標？ “速度估計”部分更是這本書的亮點所在。我知道SAR係統的多普勒信息是估算目標徑嚮速度的重要依據，但結閤乾涉SAR的相位信息，能否實現更精準、更全麵的速度測量？例如，能否估計齣目標的橫嚮速度分量？書中是否會涉及一些新穎的算法，能夠應對多目標乾擾、雜波抑製等挑戰，從而在各種復雜場景下實現魯棒的速度估計？我希望能從中學習到一些先進的理論模型和實際應用案例，瞭解如何在實際項目中應用這些技術，解決現實世界中的難題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀質量相當不錯，紙張厚實，印刷清晰，拿在手裏有分量感，這總能給我一種“這是本硬核學術著作”的預感。書名中的“乾涉閤成孔徑雷達”是個聽起來就相當專業的技術術語，我平時接觸的一些地理信息係統和遙感應用的書籍，雖然會涉及SAR，但通常不會深入到“乾涉”這個層麵。我知道乾涉SAR（InSAR）在形變監測方麵非常強大，比如監測地殼沉降、地震引起的形變等，這本書將其與“運動目標檢測”結閤，讓我産生瞭一種新的聯想：是不是通過乾涉SAR的相位信息，也能更精細地檢測和追蹤運動中的物體，甚至推斷齣其運動特性？ “速度估計”這個關鍵詞更是激發瞭我的興趣。在很多應用場景下，僅僅知道“有東西在動”是不夠的，我們更需要知道它“怎麼動”，尤其是速度。例如，在交通監控中，超速檢測是剛性需求；在軍事領域，判斷敵方單位的運動速度是關鍵情報。這本書能否提供一套係統的方法論，從SAR數據中準確提取齣運動目標的速度信息？是否會涉及到一些高級信號處理技巧，比如如何處理低信噪比、多徑效應等復雜情況下的速度估計難題？我希望能從中找到答案，並學習到實用的技術和算法。

評分☆☆☆☆☆

僅僅從書名來看，這本書就給我一種“內容紮實、技術前沿”的感覺。《乾涉閤成孔徑雷達》本身就是一個非常專業的領域，而“運動目標檢測與速度估計”則為其增添瞭更多動態和應用導嚮的色彩。我一直對SAR技術如何捕捉和分析地麵上的動態信息感到著迷，特彆是當它能夠區分齣微小的運動時。乾涉SAR技術以其對相位信息的高度敏感性，在測量地錶形變方麵錶現齣色，而將這項技術應用於檢測和量化運動目標，無疑為SAR的應用開闢瞭新的道路。 我很好奇書中會如何處理“運動目標檢測”這個核心問題。SAR迴波本身就包含瞭豐富的多普勒信息，這對於檢測徑嚮運動至關重要。而結閤乾涉SAR的相位差信息，是否能夠提供額外的維度來區分不同類型的運動，或者提高檢測的靈敏度？更進一步，“速度估計”的提齣，更是直接指嚮瞭SAR技術在定量測量方麵的潛力。我希望書中能夠深入剖析相關的算法和模型，例如如何從乾涉相位和多普勒頻率中反演齣目標的速度矢量，以及在不同數據質量和環境條件下，這些方法的魯棒性如何。