现代雷达目标检测理论与方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王首勇，万洋，刘俊凯等 著

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• 雷达技术
• 现代雷达
• 雷达目标识别
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• 信息处理
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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030414540

商品编码：29370650875

包装：平装

出版时间：2014-08-01

图书基本信息
图书名称	现代雷达目标检测理论与方法
作者	王首勇,万洋,刘俊凯等
定价	88.00元
出版社	科学出版社
ISBN	9787030414540
出版日期	2014-08-01
字数
页码
版次	1
装帧	平装
开本	16开
商品重量	0.4Kg

内容简介

现代雷达目标的多样性和探测环境的日趋复杂化，应用新理论和新技术提高雷达的探测能力成为了雷达技术中的重要研究方向。《现代雷达目标检测理论与方法》系统、深入地论述了现代雷达目标检测的主要理论和方法，总结了国际上这一领域的研究进展以及作者多年来的研究成果。主要内容包括：目标检测的基础理论，目标与杂波的统计特性，复杂杂波背景下似然比检测，基于杂波抑制的目标检测，多杂波分布类型下的CFAR检测，基于粒子滤波的检测前跟踪技术(TBD)，机动目标的TBD检测技术，基于动态规划的TBD技术等。

作者简介

目录

编辑推荐

从事雷达目标探测、雷达信号处理、雷达系统设计等相关领域的高校教师、高年级大学生、研究生、科研和工程技术人员。

文摘

序言

“信号穿越迷雾：探索现代观测技术与信息的奥秘” 在信息爆炸的时代，我们每天都在与海量的数据搏斗，但真正有价值的信息往往隐藏在纷繁复杂的信号之中。从遥远的星系探测到微观粒子的追踪，从日常的交通管理到国家安全的边防，无一不依赖于先进的观测技术来捕捉、分析并理解我们周围的世界。本书并非专注于某个特定领域的技术细节，而是旨在勾勒出现代观测技术所共有的核心理念、通用方法以及它们在信息提取过程中扮演的关键角色。我们将深入探讨，在信号的海洋中，如何有效地“看到”并“理解”那些不易显现的目标，以及这些观测所得如何转化为驱动科技进步和社会发展的宝贵知识。 第一章：信号的本质与观测的挑战 信号，是信息传递的载体，是物质世界留下的痕迹。它们可能是电磁波、声波、光波，甚至是某种物理量的变化。然而，这些信号在传播过程中，不可避免地会受到各种因素的干扰，如噪声、衰减、失真，以及目标本身的复杂性。本章将从最基础的信号理论出发，解析不同类型信号的特性，以及它们在实际观测中所面临的挑战。我们将讨论信号的频谱分析、调制解调的基本原理，以及为什么理解这些基础知识对于后续的观测技术至关重要。我们会以一个宏观的视角，审视观测系统设计所需要考虑的 fundamental limitations，以及信息论在评估观测效能中的作用。例如，一个微弱的来自深空的射电信号，需要克服宇宙背景噪声和仪器自身的噪声才能被有效接收。一个水下目标发出的声波，则需要穿透复杂的海洋介质，并应对回声干扰。这些挑战，虽然表现形式各异，但其背后都蕴含着对信号特性深刻的理解和对干扰因素的精确建模。 第二章：从“看见”到“识别”——信息提取的关键步骤 仅仅接收到信号只是第一步，真正有价值的是从这些信号中提取出有用的信息。本章将聚焦于信号处理的核心环节，即如何从原始信号中“看见”目标，并进一步“识别”目标的属性。我们将探讨一系列经典的信号处理技术，包括滤波、降噪、特征提取等。我们会深入理解不同滤波器的设计原理及其适用场景，例如如何利用低通滤波器去除高频噪声，或者利用带通滤波器突出特定频率范围内的信号。在降噪方面，我们会介绍诸如维纳滤波、小波去噪等先进方法，以及它们如何在保留目标信息的同时最大限度地抑制噪声。特征提取是识别目标的灵魂。我们将讨论如何从信号的幅值、相位、频率、时域波形等方面提取出能够区分不同目标的特征，例如目标的运动轨迹、形状、材料特性等。以一个雷达系统为例，它发射电磁波并接收目标反射的信号。通过分析反射信号的多普勒频移，我们可以得知目标的径向速度；通过分析信号的强度和回波的形状，我们可以推断目标的大小和大致类型。这些都是从原始回波信号中提取信息的过程。 第三章：模型驱动的观测——构建与利用目标模型 理解目标，离不开对目标本身及其行为的建模。本章将深入探讨如何构建和利用各种模型来辅助观测和信息提取。我们将区分物理模型、统计模型和数据驱动模型，并分析它们在不同观测场景下的优势和局限性。例如，基于目标运动学规律建立的运动模型，可以帮助我们预测目标未来的位置，从而优化探测器的搜索策略，或者在连续观测中进行数据关联，避免误判。基于目标散射特性建立的电磁模型，可以帮助我们理解目标如何与观测信号相互作用，从而更准确地反演目标的信息。近年来，机器学习和深度学习的兴起，为构建复杂目标模型提供了强大的工具。我们将讨论如何利用这些数据驱动的方法，从海量的观测数据中学习目标的内在规律，并将其应用于目标检测、分类和跟踪。例如，在图像识别领域，卷积神经网络（CNN）已经能够出色地识别出图像中的各种物体。在更广泛的观测领域，类似的技术也被应用于识别声学特征、信号模式等。 第四章：概率与不确定性——在模糊中做出决策 现实世界充满不确定性，观测数据也同样如此。本章将强调概率论和统计学在现代观测技术中的核心地位。我们将深入理解贝叶斯理论在信息更新和目标状态估计中的应用。从一个初步的概率分布开始，我们如何利用新的观测数据来更新我们对目标状态的认识？我们将介绍诸如卡尔曼滤波及其变种（如扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波）等经典的估计器，它们能够有效地融合多源信息，并在存在噪声和模型不确定性的情况下，对目标的状态进行最优估计。此外，我们还将探讨统计决策理论，包括如何根据观测数据和先验知识，制定最优的检测和识别判决规则，例如设定不同的阈值来平衡漏检和误报的风险。这些方法在实际应用中至关重要，例如在自主驾驶系统中，车辆需要实时估计周围行人和车辆的位置和速度，并在此基础上做出避障决策。即使传感器存在一定的误差，这些概率性的方法也能帮助系统做出相对鲁棒的决策。 第五章：协同观测与网络化智能 随着技术的发展，单一观测系统越来越难以应对复杂的任务需求。本章将聚焦于多平台、多传感器协同观测的理念和方法。我们将讨论如何将来自不同观测设备的信号进行融合，以获得更全面、更精确的目标信息。信息融合可以分为低级融合、中级融合和高级融合，每种方式都有其适用场景和技术挑战。例如，将来自不同方向的雷达数据进行融合，可以扩展探测范围并提高目标定位的精度。将可见光图像与红外图像进行融合，可以克服单一传感器在特定环境下的局限性（如夜间或烟雾中）。此外，我们还将探讨网络化智能的概念，即如何构建一个由多个观测节点组成的智能网络，通过信息共享和协同处理，实现超越单个节点能力的观测效能。这包括分布式目标跟踪、网络化感知等前沿课题。设想一个由无人机、卫星和地面传感器组成的网络，它们可以协同工作，对大范围区域进行实时监控，并能快速响应突发事件。 第六章：面向未来的观测技术展望 最后，本章将放眼未来，展望现代观测技术的发展趋势和潜在方向。我们将探讨一些新兴技术，如量子传感、人工智能在观测信号分析中的深度融合、新型观测载荷的设计等。量子传感有望带来前所未有的测量精度和灵敏度，可能彻底改变某些领域的观测能力。人工智能不仅将作为工具来辅助信号处理，还将深入参与到观测系统的设计、优化和自主运行中。此外，我们还将讨论开放数据、共享平台以及伦理和安全问题在未来观测技术发展中的重要性。随着观测能力的不断提升，如何负责任地使用这些技术，以及如何保护隐私和数据安全，将是我们需要共同面对的挑战。例如，基于AI的自主观测系统，能够根据任务需求动态调整其观测策略，甚至自主学习和改进其观测模型。 通过对这些核心概念的探讨，本书旨在为读者建立一个关于现代观测技术全局的认知框架。无论您是从事相关领域的研究者，还是对信息科学和技术充满好奇的学习者，都能从中获得对信号、信息、模型和决策之间深刻联系的理解，并体会到观测技术在探索未知、保障安全、推动进步方面的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

阅读本书的过程，就像是在攀登一座知识的高峰，风景壮丽但过程艰辛。它的语言风格显得非常“内敛”和“克制”，很少使用夸张的形容词来推销其内容，所有的论证都依赖于清晰的逻辑链条和无可辩驳的数学工具。书中对“杂波对流层效应”的建模部分，让我深受启发。它超越了简单的常态分布假设，引入了威布尔分布甚至更复杂的非对称分布来拟合真实雷达截获的杂波数据，并详细推导了在这种非高斯环境下最优检测器的形式。这种对物理现实的深度耦合，是这本书区别于一般纯理论著作的关键所在。它清晰地展示了，在工程实践中，数据本身的统计特性往往比我们假设的理想模型更为重要。总而言之，这本书更像是作者多年心血的结晶，它提供了的不只是“是什么”，更是“为什么是这样”，以及在不同约束条件下“应该如何做”的完整思考路径。

评分☆☆☆☆☆

从编排的精细度来看，这部作品无疑是为那些寻求极致细节的工程师和博士生量身定制的。它在处理参数估计和不确定性传播方面展现了极高的专业水准。例如，书中对卡尔曼滤波及其非线性扩展（如扩展卡尔曼滤波EKF和无迹卡尔曼滤波UKF）在雷达跟踪链中的应用分析，不仅提供了标准的滤波步骤，更深入讨论了协方差矩阵的初始化对收敛速度和稳定性的关键影响，甚至触及到了雅可比矩阵计算的数值稳定性问题。此外，书中对“虚警抑制”环节的阐述也极为细致，它不再满足于简单的阈值调整，而是引入了基于学习的判决方法，探讨了如何利用先验知识动态调整检测门限。我个人觉得，如果有人想快速了解当前工业界最前沿的雷达信号处理管道是如何构建的，这本书会提供一个非常详尽的蓝图，尽管其阅读难度不低，但每攻克一个章节，都会带来巨大的成就感，因为它提供的知识是即插即用的理论基石。

评分☆☆☆☆☆

这部书，初看之下，感觉像是对现有雷达信号处理领域进行了一次深度的考古挖掘，同时又充满了对未来发展方向的敏锐洞察。它并非仅仅停留在对传统算法的复述上，而是更倾向于构建一个理论的框架，将目标检测这个看似庞杂的问题系统化、模型化。作者在阐述诸如CFAR（恒虚警率）检测器、STAP（空时自适应处理）等核心概念时，其数学推导的严谨性令人印象深刻，每一个公式的引入都有其明确的物理或统计学意义支撑，这对于希望深入理解底层机理的研究人员来说，无疑是一笔宝贵的财富。更让我欣赏的是，书中对各种噪声环境和杂波特性的分析，没有采用一概而论的简单化处理，而是根据不同的应用场景（比如海杂波、地面杂波）给出了差异化的建模和应对策略，这体现了作者深厚的工程实践经验，而不是纯粹的纸上谈兵。特别是关于如何平衡检测概率与虚警率之间的权衡取舍，书中提供的多维度视角，远超一般教材的深度，让人在合上书本后，仍能感受到思维被拓宽的震撼感。它更像是一部高级研讨会的会议纪要，而不是面向初学者的入门读物。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常独特，它采用了一种近乎“史诗般”的结构来描绘雷达目标检测技术的发展脉络。读起来不像是在阅读一本技术手册，更像是在跟随一位资深专家进行一次漫长的、充满细节的导览。开篇对于雷达方程的重构和对信息论在目标识别中作用的探讨，迅速将读者带入了一个高屋建瓴的视角。我尤其喜欢其中对“认知雷达”概念的引入和讨论，虽然这部分内容在目前的技术成熟度上可能仍处于前沿探索阶段，但作者并未回避其复杂性和局限性，而是坦诚地展示了理论上的可能性与工程实现的鸿沟。书中对于高分辨率成像和微多普勒效应的分析尤为精彩，它不仅介绍了如何利用这些特征来区分目标类型（比如无人机与鸟类），还深入探讨了在实际复杂电磁环境下，如何用贝叶斯框架来融合多源异构数据以提升鲁棒性。整本书的阅读体验是渐进式的，前期的理论铺垫为后续复杂算法的理解打下了坚实的基础，使得那些原本看来令人望而生畏的矩阵运算和统计检验，都变得逻辑清晰，水到渠成。

评分☆☆☆☆☆

这本书在涉及统计建模和假设检验的部分，其严谨性简直令人肃然起敬。它没有像很多流行读物那样，草草带过统计检验的P值和显著性水平，而是花费大量篇幅来讨论不同统计检验方法（如极大似然比检验MLRT、沃尔德检验）在不同信噪比条件下的渐近性能。特别值得一提的是，作者在处理“多目标跟踪中的数据关联”这一经典难题时，采用了一种非常现代的视角，倾向于使用概率假设密度（PHD）滤波器或强跟踪滤波器等贝叶斯非线性方法，而非传统的匈牙利算法或简单的近邻关联。书中对于如何量化关联误差的复杂性进行了深入剖析，并提供了一套完整的性能评估指标体系。这套体系不仅关注了目标漏检率，还细致区分了目标身份切换的代价，这种对实际系统性能的关注，使得这本书的实用价值飙升。它迫使读者思考，理论上的最优解在面对真实世界中不可避免的误差和延迟时，如何进行务实的调整。