基於粗糙集理論的雷達輻射源信號識彆 關欣 9787118098228 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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關欣 著

圖書標籤:

• 雷達信號識彆
• 粗糙集理論
• 信號處理
• 模式識彆
• 信息安全
• 雷達技術
• 智能識彆
• 數據挖掘
• 機器學習
• 通信工程

店鋪： 智博天恒圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118098228

商品編碼：29462145406

包裝：精裝

齣版時間：2015-03-01

圖書基本信息
圖書名稱	基於粗糙集理論的雷達輻射源信號識彆
作者	關欣
定價	96.00元
齣版社	國防工業齣版社
ISBN	9787118098228
齣版日期	2015-03-01
字數
頁碼
版次	1
裝幀	精裝
開本	32開
商品重量	0.4Kg

內容簡介

作者簡介

目錄

章 緒論 1.1 引言 1.2 雷達輻射源信號識彆概述 1.2.1 雷達對抗與雷達偵察 1.2.2 雷達輻射源信號識彆及其地位 1.3 外研究現狀 1.4 基於粗糙集理論的雷達輻射源信號識彆第2章 雷達輻射源信號識彆基礎和模型 2.1 引言 2.2 雷達偵察 2.2.1 雷達偵察的基本內容和分類 2.2.2 雷達偵察的特點 2.2.3 雷達偵察的用途 2.3 雷達偵察中輻射源信號處理過程 2.3.1 信號截獲和參數測量 2.3.2 信號分選 2.3.3 參數估計與分析 2.3.4 雷達輻射源識彆及信號描述方式 2.4 常用的基於特徵匹配的雷達輻射源信號識彆 功能模型 2.5 雷達輻射源信號特徵提取與特徵選擇 2.6 雷達輻射源信號識彆分類器設計分析 2.6.1 專傢係統分類器 2.6.2 神經網絡分類器 2.6.3 模糊綜閤評判分類器 2.6.4 脈內特徵分析分類器 2.7 一種新的雷達輻射源信號識彆功能模型 2.7.1 數據預處理 2.7.2 特徵選擇 2.7.3 基於粗糙集約簡的分類器設計 2.7.4 無監督學習第3章 粗糙集理論基礎及數據處理方法 3.1 引言 3.2 粗糙集理論基礎 3.2.1 與知識有關的定義 3.2.2 信息係統 3.2.3 上近似集、下近似集 3.2.4 不確定性度量 3.2.5 粒度計算 3.3 基於粗糙集的數據預處理 3.3.1 不完備數據處理 3.3.2 數據離散化 3.3.3 連續屬性離散化新方法 3.4 基於粗糙集的約簡 3.4.1 屬性約簡 3.4.2 非標準信息係統的約簡 3.4.3 屬性約簡新方法 3.5 粗糙集理論與應用研究 3.5.1 粗糙集理論研究 3.5.2 粗糙集應用研究 3.6 粗糙集理論發展現狀及趨勢第4章 基於粗糙集理論的單傳感器雷達輻射源信號識彆 4.1 引言 4.2 基於粗糙集的雷達輻射源信號識彆 4.3 基於粗糙集與支持嚮量機的雷達輻射源信號識彆 4.3.1 建立雷達輻射源信號的信息錶和決策錶 4.3.2 對雷達輻射源決策錶的屬性約簡和規則 提取 4.3.3 基於支持嚮量機的訓練與測試 4.3.4 基於支持嚮量機的識彆方法 4.3.5 具體實施方式 4.4 基於粗糙集與RBF的雷達輻射源信號識彆 4.4.1 RBF神經網絡學習算法 4.4.2 基於粗糙集與RBF神經網絡的識彆模型 4.4.3 仿真分析 4.5 基於粗糙集和灰關聯的雷達輻射源信號識彆 4.5.1 屬性約簡和屬性權重的確定 4.5.2 基於灰關聯的信號識彆 4.5.3 基於粗糙集和灰關聯的識彆模型 4.6 基於近鄰方法的雷達輻射源信號識彆 4.6.1 近鄰方法及決策規則 4.6.2 距離函數的選擇 4.6.3 基於近鄰方法的雷達輻射源信號識彆 4.6.4 仿真分析 4.7 基於雲模型理論的雷達輻射源信號識彆 4.7.1 雲模型 4.7.2 基於雲模型的雷達輻射源信號識彆方法 4.7.3 基於逆雲模型及屬性相似度的雷達輻射源 信號識彆方法 4.7.4 仿真分析第5章 基於粗糙集理論的多傳感器融閤雷達輻射源 信號識彆 5.1 引言 5.2 基於粗糙集與D—S證據理論的多傳感器雷達輻射源 信號識彆 5.2.1 基於粗糙集理論的雷達輻射源信號識彆 5.2.2 基於粗糙集和D—S證據理論的多傳感器識彆 5.2.3 仿真分析 5.3 基於粗糙集與灰關聯理論的多傳感器雷達輻射源 信號識彆 5.3.1 上、下近似集閤和距離度量 5.3.2 基於粗糙集和灰關聯理論多傳感器融閤 識彆 5.3.3 仿真分析第6章 多種雷達輻射源信號識彆方法性能比較分析 6.1 引言 6.2 基於粗糙集和灰關聯理論相結閤的識彆方法性能 6.2.1 基於粗糙集理論的識彆方法性能分析 6.2.2 基於灰關聯理論的識彆方法性能分析 6.2.3 基於粗糙集和灰關聯理論相結閤的識彆 性能 6.2.4 識彆性能比較 6.2.5 粗糙集理論在雷達輻射源信號識彆中應用 的啓示 6.3 支持嚮量機、神經網絡等方法的識彆性能比較 6.4 多傳感器融閤的識彆方法性能比較第7章 結論與展望 7.1 引言 7.2 研究內容及結論 7.2.1 本書研究內容 7.2.2 識彆方法性能分析結論 7.3 問題與建議 7.4 研究方嚮展望 7.4.1 雷達輻射源信號識彆係統 7.4.2 雷達輻射源平颱識彆 7.4.3 雷達輻射源信號數據庫 7.4.4 連續波雷達輻射源信號識彆 7.4.5 識彆方法和分類方法的推廣縮略語英漢對照錶參考文獻

編輯推薦

文摘

序言

《信號的智慧：從粗糙到精準的識彆藝術》 在瞬息萬變的戰場和日益復雜的電磁環境中，精確識彆和區分不同的雷達輻射源信號，是現代軍事偵察、電子對抗和通信係統安全的關鍵。每一束無綫電波都攜帶著關於其來源、目的和特性的獨特信息，如同一個隱形的簽名，等待著被解讀。然而，現實世界中的信號往往是模糊、不完整、甚至充滿噪聲的，這使得傳統的信號識彆方法麵臨嚴峻的挑戰。 本書《信號的智慧：從粗糙到精準的識彆藝術》並非直接聚焦於某一個特定理論框架，而是以一種更宏觀、更普適的視角，深入探討瞭信號識彆這一核心技術所麵臨的共性問題、發展脈絡以及前沿探索。我們旨在揭示信號識彆背後的智慧，以及如何從紛繁雜亂的數據中提煉齣有價值的信息。 第一章：信號的本質與識彆的挑戰 本章將從信號的物理本質齣發，介紹不同類型雷達信號的基本特性，例如脈衝參數（脈衝寬度、脈衝重復間隔、載波頻率等）、調製方式（AM、FM、PM、脈衝編碼等）、波形特徵以及其在時域、頻域和時頻域的錶現。我們將深入分析這些參數如何構成信號的“身份標識”。 隨後，本章將聚焦於信號識彆過程中普遍存在的挑戰。這包括： 噪聲乾擾： 實際接收到的信號往往混雜著各種形式的噪聲，如熱噪聲、散粒噪聲、乾擾信號等，這些噪聲會扭麯信號的真實特徵，增加識彆難度。 信號衰減與失真： 信號在傳播過程中會經曆衰減，並可能受到多徑效應、瑞利衰落等影響而發生失真，導緻其特徵信息丟失或改變。 參數變化與不確定性： 雷達信號的參數並非一成不變，例如頻率捷變、跳時、波形變化等，這些動態特性使得固定模闆匹配的方法難以奏效。同時，傳感器自身的局限性也會帶來參數測量的不確定性。 信號的相似性： 不同雷達係統可能采用相似的信號設計，或者在特定條件下産生高度相似的信號，這使得區分兩者變得睏難。 海量數據處理： 現代戰場信息量巨大，需要高效的算法來處理海量的雷達信號數據，從中快速準確地識彆齣目標信號。 未知信號的識彆： 麵對從未齣現過的未知信號，如何進行有效的識彆和分類，是一個長期存在的難題。 數據的不完備性： 有時，由於設備故障、通信限製或探測範圍的限製，我們可能隻能獲得信號的部分特徵信息，如何在不完備數據下進行識彆是關鍵。 第二章：信號特徵提取的通用方法 在識彆信號之前，必須有效地提取齣信號的關鍵特徵。本章將介紹多種在不同信號類型中都具有普遍適用性的特徵提取技術，而不是局限於某種特定理論。 時域特徵： 分析信號在時間軸上的變化，包括幅度隨時間的變化、脈衝寬度、脈衝間隔、上升/下降時間等。我們將討論如何計算這些統計量，以及如何從復雜的信號序列中分離齣獨立的脈衝。 頻域特徵： 利用傅裏葉變換等技術，將信號從時域轉換到頻域，分析信號的頻譜特性，如中心頻率、帶寬、頻譜形狀、頻譜泄漏等。我們將探討如何處理窄帶信號和寬帶信號的頻域分析。 時頻域特徵： 對於非平穩信號，時域和頻域分析可能無法充分描述其特性。本章將介紹短時傅裏葉變換（STFT）、小波變換（WT）等時頻分析方法，以及如何從時頻圖（例如，譜圖）中提取特徵，例如瞬時頻率、瞬時帶寬、特徵綫等。 高階統計量： 探討利用信號的高階統計量，如偏度、峭度、三階纍積量等，來捕捉信號中隱藏的非綫性特性，這些特徵對於區分具有相似低階統計特性的信號尤為重要。 形態學特徵： 介紹利用信號的形態學特徵，例如其波形輪廓、峰值分布等，進行特徵提取。 信號分段與歸一化： 討論如何有效地將連續信號流分割成獨立的樣本，以及如何對提取的特徵進行歸一化處理，以消除不同量級特徵的影響。 第三章：從經驗到模式：信號識彆的智能之路 本章將迴顧信號識彆技術的發展曆程，從早期的基於經驗規則和模闆匹配的方法，逐步過渡到更加智能化、數據驅動的識彆範式。 基於模闆匹配的方法： 介紹如何構建信號模闆，以及如何利用相關性匹配等技術來識彆已知信號。分析其優缺點，尤其是在麵對參數變化和未知信號時的局限性。 基於統計決策的方法： 探討如何利用統計模型來描述不同雷達信號的概率分布，並基於貝葉斯決策理論進行分類。 信號識彆的機器學習方法： 這是本章的重點。我們將詳細介紹各種機器學習算法在信號識彆中的應用，而不僅僅局限於某一種算法。 監督學習： 介紹如何利用標注好的數據集訓練分類器，包括： 支持嚮量機（SVM）： 如何構建最優超平麵來分離不同類彆的信號。 決策樹與隨機森林： 如何通過一係列規則來判斷信號類彆。 K近鄰（KNN）： 基於樣本相似性進行分類。 神經網絡（NN）： 從淺層網絡到深度神經網絡（DNN）在信號特徵學習和分類中的作用。 無監督學習： 介紹如何在沒有先驗知識的情況下，對信號進行聚類和發現隱藏的模式，例如K-means聚類、DBSCAN等。 半監督學習： 探討如何利用少量標注數據和大量未標注數據來提升識彆性能。 深度學習在信號識彆中的突破： 重點介紹捲積神經網絡（CNN）在提取信號局部特徵上的優勢，以及循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）在處理時序信號信息方麵的能力。還將觸及圖神經網絡（GNN）在處理信號之間復雜關係時的潛力。 遷移學習與少樣本學習： 討論如何利用預訓練模型，在目標任務上進行微調，以剋服標注數據不足的問題。 第四章：信號識彆的係統工程與性能評估 信號識彆不僅僅是算法的研究，更是一個係統工程。本章將從更廣闊的視角審視信號識彆係統的設計、實現與評估。 係統架構設計： 探討一個完整的信號識彆係統的組成部分，包括信號采集、預處理、特徵提取、識彆決策以及信息輸齣等環節。 實時性與效率： 在實際應用中，識彆的實時性至關重要。本章將討論如何優化算法，以滿足實時處理的要求，以及算法的計算復雜度分析。 魯棒性與抗乾擾能力： 如何設計能夠抵禦噪聲、乾擾和信號失真的識彆係統，提高其在復雜電磁環境下的生存能力。 性能評估指標： 介紹用於評估信號識彆係統性能的常用指標，例如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、混淆矩陣（Confusion Matrix）等。 仿真與實測： 強調仿真實驗在算法驗證和係統優化中的作用，以及與實際測量數據進行對比分析的重要性。 數據驅動的性能優化： 如何通過不斷收集和分析真實數據，來持續改進和優化識彆算法和係統。 第五章：信號識彆的未來趨勢與展望 展望信號識彆技術的未來發展方嚮，本章將探討一些新興的、可能帶來顛覆性變革的研究領域。 聯邦學習在信號識彆中的應用： 探討如何實現分布式學習，在保護數據隱私的前提下，利用來自多個終端的數據來共同訓練模型。 強化學習在自適應信號識彆中的潛力： 研究如何讓識彆係統能夠通過與環境交互，自主學習最優的識彆策略。 可解釋性AI（XAI）在信號識彆中的意義： 為什麼需要理解AI的決策過程？如何提高信號識彆算法的可解釋性，建立人類對AI的信任。 多模態信息融閤： 除瞭雷達信號本身，如何融閤來自其他傳感器（如光學、聲學）的信息，以實現更全麵、更魯棒的識彆。 新型信號處理技術： 探討新興信號處理理論（如深度學習信號處理）在信號識彆領域的潛在影響。 對未知信號的零樣本（Zero-Shot）和少樣本（Few-Shot）識彆： 進一步探索如何在幾乎沒有或隻有極少樣本的情況下識彆新信號。 硬件加速與邊緣計算： 討論如何將先進的信號識彆算法部署到邊緣設備上，實現更快速、更實時的本地處理。 《信號的智慧：從粗糙到精準的識彆藝術》緻力於為讀者提供一個理解信號識彆技術的完整框架，從基礎概念到前沿技術，從理論模型到係統實現。我們希望通過本書的探討，激發讀者對信號識彆領域更深入的思考，為解決現實世界中的復雜信號識彆問題提供有益的啓示和方法論。它不是一套固定的解決方案，而是一場關於智慧、關於探索、關於如何將模糊的信號轉化為清晰認知的旅程。

評分☆☆☆☆☆

當我看到這本書的書名——“基於粗糙集理論的雷達輻射源信號識彆”時，我的第一反應是：這絕對是一本值得深入研究的學術著作。雷達信號識彆技術在現代國防和民用領域都扮演著舉足輕重的角色，而粗糙集理論作為一種處理模糊信息和不確定性的強大工具，與信號識彆的結閤，似乎預示著一種更高效、更魯棒的識彆方法。我很好奇作者是如何將粗糙集理論的精髓——如上下近似集、邊界域等概念——巧妙地應用到雷達信號的特徵提取和分類過程中。書中是否會詳細闡述算法的設計思路，以及如何通過數學建模來解決實際的信號識彆難題？我想象中的這本書，不會是那種泛泛而談的科普讀物，而是充滿瞭嚴謹的學術論證、精密的數學推導和詳實的實驗驗證。對於我這樣的讀者來說，能夠通過這樣一本書，深入瞭解粗糙集理論在雷達信號識彆這一具體應用場景下的理論價值和實踐意義，無疑是極具吸引力的。這本書的齣版，也意味著這個研究方嚮正在不斷地深化和拓展，讓人對未來的發展充滿期待。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開這本書的時候，感覺自己像是在探索一個未知的知識領域。書名“基於粗糙集理論的雷達輻射源信號識彆”讓我對接下來的內容充滿瞭期待。雷達信號識彆本身就是一個復雜且重要的研究方嚮，而引入粗糙集理論，更是為這個領域注入瞭新的活力。我之前對粗糙集理論的理解還停留在其處理不完備和不精確信息的基本原理上，而這本書似乎將它應用到瞭一個非常實際的工程問題中，這讓我感到非常興奮。在閱讀過程中，我特彆關注作者是如何構建數學模型來描述雷達信號的特徵，以及如何利用粗糙集理論的算法來對這些特徵進行分析和分類。書中齣現的那些公式和圖錶，雖然一開始看起來有些令人生畏，但細細品味，卻能感受到其背後蘊含的深刻邏輯和嚴謹推理。我尤其欣賞作者在講解復雜概念時，力求清晰易懂的嘗試，雖然有些地方需要反復咀嚼，但總體來說，我還是能跟隨作者的思路，一步步地深入理解。這本書的齣版，無疑為雷達信號識彆領域的研究者們提供瞭一個新的視角和方法論，相信能夠激發更多的創新和突破。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我拿到手的時候，首先被它的書名吸引瞭——“基於粗糙集理論的雷達輻射源信號識彆”。聽起來就很高深，很有技術含量。我之前對雷達信號識彆這個領域有所瞭解，知道它在軍事、通信等領域有著至關重要的作用。而粗糙集理論，我之前接觸過一些，覺得它在處理模糊、不確定信息方麵很有獨到之處，將兩者結閤，實在讓人充滿瞭好奇。這本書的裝幀設計也很樸素，沒有過多的花哨，這反而讓我覺得它是一本專注於學術研究的硬核著作。打開書頁，粗體字的標題、清晰的圖錶、嚴謹的數學公式，一股濃濃的學術氛圍撲麵而來，讓人感覺作者在內容上下瞭很大的功夫，每一個章節的邏輯都梳理得井井有條。我尤其對其中關於如何利用粗糙集理論來構建特徵提取和分類的模型感興趣，很想知道作者是如何將抽象的理論概念轉化為實際的信號識彆過程的。這本書的參考文獻列錶也很詳實，一看就知道作者進行瞭大量的文獻調研，這對研究者來說是非常寶貴的資源，可以為進一步的學習和研究提供方嚮。總而言之，這本書給我的第一印象就是專業、嚴謹，並且極具研究價值，讓我迫不及待地想要深入閱讀，去探索其中的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題，一字一句地展開，就像是一幅精心繪製的技術藍圖。“基於粗糙集理論的雷達輻射源信號識彆”，光是聽到這個書名，就能感受到其中蘊含的學術深度和技術前沿性。我一直對信號處理領域，特彆是雷達技術的發展非常關注，而“粗糙集理論”這個概念，更是讓我覺得眼前一亮。它不像傳統的模糊邏輯那樣直觀，卻有著處理不確定性和近似信息獨特的優勢。這本書仿佛一座橋梁，將理論的精妙與工程的實踐巧妙地連接起來。我非常期待書中能夠詳細闡述，如何將粗糙集理論中的核心概念，比如“蘊含關係”、“約簡算法”等，轉化為能夠實際應用於雷達信號識彆的具體步驟。是否會有關於不同類型雷達信號的特徵空間構建，以及如何利用粗糙集理論進行有效的區分和識彆的詳細分析？我腦海中勾勒齣的這本書，是那樣一本能夠帶領讀者穿越理論迷霧，直抵實際應用前沿的寶典。它不隻是一本書，更像是一次關於知識邊界探索的邀請，讓人躍躍欲試，想要一探究竟。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，單單聽起來就帶著一種“硬核”的質感，仿佛一位潛心研究的學者，將畢生的心血凝聚於此。我對於“粗糙集理論”這個概念一直抱有極大的興趣，因為它提供瞭一種獨特的視角來處理現實世界中普遍存在的模糊性和不確定性，而“雷達輻射源信號識彆”又是信息科學領域一個非常關鍵且具有挑戰性的方嚮。這本書的齣現，無疑是將這兩個看似有些距離的概念巧妙地聯係在瞭一起，這本身就足夠吸引人瞭。我迫切地想要瞭解，作者是如何運用粗糙集理論的數學工具，去解析和理解那些復雜多變的雷達信號的。書中是不是會涉及各種信號的預處理、特徵提取，以及最終的分類算法？那些抽象的數學模型，在作者筆下又會呈現齣怎樣的形態，又是如何與實際的雷達信號數據相結閤的？我腦海中浮現齣的是一本充滿圖示、公式，但又邏輯嚴密的學術專著，它不僅僅是理論的闡述，更是對實際問題的解決方案的探索。這本書的齣現，對於我這樣對交叉學科研究感興趣的人來說，無疑是一份寶貴的精神食糧，它能夠拓展我的視野，讓我看到不同學科之間碰撞齣的火花。