海面目标雷达散射特性与电磁成像 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张民 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030452610

商品编码：29489336796

包装：平装

出版时间：2015-07-01

图书基本信息
图书名称	海面目标雷达散射特性与电磁成像
作者	张民
定价	128.0元
出版社	科学出版社
ISBN	9787030452610
出版日期	2015-07-01
字数	450000
页码
版次	1
装帧	平装
开本	16开
商品重量	0.4Kg

内容简介

《海面目标雷达散射特性与电磁成像》共七章，详细阐述了海面的几何建模、海面的电磁散射建模、海面的电磁散射动态特性分析、海面目标的复合电磁散射特性、动态海面上运动舰船目标的电磁散射特性与多普勒谱分析、波浪破碎和船首波复合电磁散射模型和海面及其上方舰船复合的SAR仿真等内容。《海面目标雷达散射特性与电磁成像》力求做到详细描述实际动态海面上舰船等目标全尺寸高频电磁散射的新模型和SAR成像仿真算法，将海面目标雷达散射特性和SAR成像中的新概念、新模型、新算法介绍给读者，使读者能够通过《海面目标雷达散射特性与电磁成像》的学习掌握海面环境雷达目标特性和SAR成像的本质，灵活解决实际工程问题。

作者简介

目录

编辑推荐

《海面目标雷达散射特性与电磁成像》适合从事雷达设计与评估、微波遥感、雷达目标与环境特性、电磁成像算法与图像理解的相关科研工作人员阅读，也可作为高等学校相关专业研究生的教学参考用书。

文摘

'章海面几何建模 准确描述海面的几何特征和统计特性是基于计算电磁学研究海面目标雷达散射特性的重要基石，由于海浪的复杂性和时变特性，基于动态海面的仿真成为具有挑战性的难点。在实际中，海浪通常是水-气界面的波动运动的表现，在风力驱动作用下产生和成长，并在重力作用下于海面上自由传播。风作用于波浪称为风浪，当风与浪的作用相对减弱，即风浪位于风区外部时，受惯性和重力的作用，波浪继续保持运动，而被称为涌浪。在通常情况下，人们所指的海浪就是风浪和涌浪［1］。风浪直接受风力作用，波形极不规则，传播方向也不断变化。海面的风速和风向都是随时间和空间位置变化的，带有很强的性，海浪既然大都由风产生，势必反映出这种特点，因此外观上看通常是杂乱无章的，其波高、波长和周期等物理量都可视为量。因此，统计方法就成为分析海面结构和传播特性的必要手段。长期以来人们利用风或造波机在水槽中模拟海浪，但其缺点是无法描述海浪的细节成分并且成本代价过高。近年来由于计算机及其硬件设备的迅猛发展，数值模拟进行海面几何建模具有费用低，且特别适用于复杂过程等优点，日益成为研究海浪理论及其应用问题的有力工具。 本章首先对海谱的相应知识进行了介绍，在此基础上，采用目前主流的建模方法进行多种类型海面的空间几何建模，实现对海面几何构造较为的刻画，以满足针对不同类型海面几何场景的理论研究需要。几种方法各有特色，可以根据实际需要酌情选用适合的建模方法。 1.1海谱 在对动态海面的特性进行统计描述的过程中，海谱是重要且基本的物理量。海谱定义为海面起伏高度相关函数的傅里叶变换(Fourier transform)，是构成海浪的各谐波分量相对于空间频率和方位分布的直接反映，是描述粗糙海面基本的二阶统计量，因此又可称为功率谱。对于二维海面，风向的因素会使海谱呈现出各向异性，而方向谱的引入则可以将这种各向异性的特点在建模过程中良好地体现出来。 二维海谱通常可以表示为 其中，Ψ(k)表示全向海谱，也称为一维谱;Φ(kx，ky)为角度分布函数，也被称为方向谱。 二维海谱的表示形式有S(k，φ)，S(ω，φ)和S(kx，ky)三种，其中k为海浪波数;kx和ky分别为k沿x方向和y方向上的分量;ω为海浪的空间角频率;φ为海面上方风向和观察方向之间的夹角。 kx=kcosφ，ky=ksinφ(1-2) 若考虑构成波浪的重力波长波成分和张力波短波成分并忽略波浪之间的非线性相互作用，k和ω可以通过色散关系进行转换，即ω2=gk(1+k2/k2m)(1-3) 其中，k2m=gρ/τ；g是重力加速度；ρ(kg/m3)为海水密度；τ(N/m)为海面张力。 km的计算值一般为363rad/m。从式(1-3)可知，对于海浪成分中的重力波部分，ω2≈gk，主要由重力决定；对于毛细波部分，ω2≈gk3/k2m，式(1-3)主要由表面张力决定。 基于统计理论，对上述功率谱密度的积分即可代表相应海况下海浪的能量，所以在相同海况下，不同表示形式的海谱对应统一相等的能量，因此上述三种海谱表示形式可以有如下转换关系，即 从20世纪50年代至今，外众多学者提出一系列海谱模型，包括功率谱和角度分布函数，在此不一一赘述，只给出几种在工程领域和实际应用过程中较常用的海谱模型。 1.1.1功率谱 1. PM谱 20世纪60年代，Pierson和Moscowitz对北大西洋的观测风浪记录进行了谱估计及后续的分析总结，于1964年给出了Pierson-Moscowitz谱，简称PM谱［2］，即 其中，α=8.1×10-3；β=0.74；ω表示海浪的空间频率；Ψ(ω)为海谱值；g=9.81m/s2为重力加速度；U19.5为海面上方19.5m高度处的平均风速，单位为m/s。利用式(1-3)的色散关系和式(1-4)的转换关系式，可以得到对应的自变量为波数k表示的PM谱，即 基于统计学原理，海面高度起伏的均方根高度可以通过对海谱进行积分得到，即δ 相关长度为l=3πU219.58gπ2β≈0.175U219.5(1-8)海洋学上常用到的有效波高也可以近似得到，即 由于PM谱能量集中在较小的波数或频率范围内，为单峰谱，所以可对谱函数求导，令导数为零得到谱取峰值时所对应的波数或圆频率，即 对应的谱峰值为 通过计算可以得到生成海浪的主波长，即 下面通过图示来了解PM谱的谱特性。 图1.1和图1.2分别给出了不同风速下的PM谱随波数及圆频率的变化分布情况。可以发现：PM谱是单峰窄带谱，能量分布在相对集中的频段，风速越高，能量越集中，谱峰越尖锐；风速越大，谱线下对应的面积，即海浪能量越大，而且谱峰位置向低频移动。这些现象反映出随着风速的增加，海浪中的长波成分不断成长，而这些波长较长的波浪成分也承载着主要的海浪能量。 图1.1不同风速下的PM波数谱 图1.2不同风速下的PM频率谱 PM谱是充分成长状态的稳态海浪频谱，虽然它是由观测数据得到的经验谱形式，但是符合傅里叶谱的定义。由于其数据基础好，数学形式简单，便于分析处理，也使得自20世纪60年代以来，PM谱在海浪研究等相关工程领域得到长时间的广泛应用，并被国际船模试验池会议(ITTC)推荐为标准，充分发展稳态海谱。 2. JONSWAP谱 不同于PM谱，JONSWAP谱是在德、英、美、荷等国相关组织于20世纪60年代末期进行的联合北海波浪计划(Joint North Sea Wave Project，JONSWAP)系统测量基础上提出的，该观测计划也是迄今为止对海浪为系统的观测。由测量记录估计了2500个谱，利用这些在不同风速和风区下测得的谱数据经过统计分析和拟合，由此得到JONSWAP非稳态海谱模型［3］，它被认为是国际标准海洋谱，即 其中，g为重力加速度；ω0为峰频率；γ=YJmax/YPMmax为峰升高因子；YJmax为谱峰值；YPMmax为PM谱的峰值(γ的观测值可在1.5至6之间浮动，均值为3.3)；σ称为峰形参数。 尺度系数α=0.076-0.22，无因次风区=gX/U210，X为风区，U10为海面上方10m高度处的平均风速。 与PM谱相比，JONSWAP谱是受限于风区状态的非稳态海浪谱，α、ω0和γ等的取值均与风速和风区有关。相关研究表明［4］，随着α和γ取值的不同，式(1-13)可对应为不同类型风浪的谱函数，如α=0.01，γ=3.3对应非充分发展JONSWAP谱；α=0.0081，γ=1对应充分发展海浪谱(退化为PM谱形式)；α=(4，2，1，0.25)×10-3，γ=10对应不同能量级的涌浪谱。 图1.3给出了JONSWAP谱随风速变化的成长过程，风区为40km。图1.4给出了JONSWAP谱相对于风区的成长过程，风速为8m/s。不难发现，风速对JONSWAP谱的影响同对PM谱的影响类似。随着风速的增长，谱峰位置向低频移动。在相同风速下，风区的扩大使得JONSWAP谱谱线下的面积有所增加，即海浪能量明显增强。 图1.3不同风速下的JONSWAP谱 图1.4不同风区下的JONSWAP谱 研究表明，即使在飓风条件下，JONSWAP谱仍适用，但谱中的个别参量与风速和风区的关系要进行相应的改变。相较于PM谱（只能在风速小于20m/s情况下使用），JONSWAP谱更具有优势，因此对工程应用问题更具实际意义。 3. Elfouhaily谱 相较于PM谱和JONSWAP谱等，Elfouhaily谱可以称为比较年轻的海谱，是Elfouhaily等对PM谱、JONSWAP谱和Philips谱等海谱进行修正和融合之后提出的一种统一海谱模型。该谱于1997年基于水池实验测量数据提出，与遥感数据无关［5］。作为全波数谱，Elfouhaily谱由低频部分(重力波)和高频部分(张力波)组成，可以表示为 其中，Bl为长波(重力波)曲率谱;Bh为高频张力波曲率谱。 其中，c(k)=g(1+k2/k2m)/k为波的相速度；km=363rad/m；kp=gΩ2/U210为谱峰值所对应的波数；αp=6×10-3Ω，逆波龄Ω=U10/c(kp)为Elfouhaily谱中反映波浪成长状态的参数，是风速与谱峰处相速度的函数。对于重力波，波龄对于更好地描述海面是必需的，即Fp=LPMJpexp-Ω(k/kp)1/2-1/10(1-17) LPM为PM谱形参数 为峰增强因子高频张力波曲率谱Bh为 其中，uf(cm/s)为摩擦风速，同海面上方zm高度处的风速Uz(cm/s)有如下换算关系，即 图1.5给出了Elfouhaily谱的低频部分k-3Bl和高频部分k-3Bh，以及总谱和相应的曲率谱随风速变化的情况。可以看出，随着风速增大，无论Elfouhaily谱的低频部分还是高频部分，谱峰值都往低频方向移动。但低频部分k-3Bl在低波数频域内受风速的影响较明显，张力波部分对应的能量增加并不明显；高频部分k-3Bh在全波数范围内受风速的影响都比较明显，谱能量的增加在重力波部分和张力波部分都比较显著。这些特点与前述的海谱有所不同，反映出Elfouhaily谱对波浪的低频和高频成分的描述更加细致有效。图1.5(d)所示为曲率谱随风速的变化，曲率谱峰值随风速增大而增长。值得注意的是三种风速情况下，二级重力波-毛细波峰均位于波数值km处。这是由于风和波长更长的波浪对重力波-毛细波进行的水动力学和空气动力学调制在小相速度处才会产生大的影响，而小相速度所对应的波数为km。 图1.5不同风速下的Elfouhaily谱 1.1.2角度分布函数 角度分布函数反映海浪不同方向、频率的组成波相对于风向的能量变化。迄今已提出的角度分布函数远较全向谱少，主要原因为其观测方法和数据处理相对困难。这里分别介绍三种常用的角度分布函数。 Longuet-Higgins等［6］曾提出被广泛使用的单边余弦形式，即 其中 (1-27) 式中，Δ(k)称为逆侧风比例因子，Mitsuyasu［7］、Donelan［8］、Fung［9］等均给出了不同的形式，一般与风速和波浪相速度有关。 为方便，这里我们选用Elfouhaily给出的表达形式，详见式(1-31)。 对应JONSWAP谱，Brüning等［4］提出如下双边角度分布函数，即 其中，为伽马函数，指数p定义为 式中，pm=11.5U19.5/c(km)-2.5。针对Elfouhaily谱，Elfouhaily也给出了双边函数形式，其表达式为 其中 图1.6给出了对应式(1-25)、式(1-28)和式(1-30)的角度分布函数。可以看出，虽然这三种分布函数均不能反映顺风和逆风两种情况下的差异性，但图1.6(a)所 图1.6不同形式的角度分布函数（k=0.3，x=30km，U10=5m/s） 示的单边谱形式滤除了与主波能量传播方向相反方向的大部分贡献，从而允许被用来模拟顺逆风两种方向传播的海面。虽然单边谱形式仍然不能反映顺逆风方向传播波成分的能量差异，但这种形式更加适合用来模拟具有确定海浪方向的海面。因此，这种单边谱形式在工程上也被广泛采用，如造波池设计［10］、船舶耐波特性分析［11］等。 1.2双叠加模型 由Longuet-Higgins波浪理论可知，平稳海况下的海浪可以被视为各态历经的平稳过程。在某个固定时刻，海面上某个固定方位点的波动水面瞬时高度由多个振幅、频率和初始相位均不相等的余弦波叠加而成。尽管这种简单叠加近似的海面模型不能反映真实海面中长波与短波的相互作用，但是相关研究人员通过观察分析认为，在数值计算和物理实验中该模型是可行的［12］。以一维海面为例，根据双叠加模型，假定某时刻t，海上一个固定点的水面波动可以用多个余弦波叠加来描述，并假定只在平面内产生波浪，且波浪沿固定方向传播，则海面上某一点的高度起伏z=h(x，t)可表示为 其中，x和t分别表示海面上离散点位置和时间；h(x，t)为相应的水面波动瞬时高度；ai为第i个组成波的振幅，即 式中，ωi、ki和εi分别为第i个组成波的圆频率、波数和初始相位，此处εi取为0～2π的变量。 为了能够产生平面上多个方向的子波'

序言

《电波的足迹：遥感科学中的海洋奥秘》 引言 广阔无垠的海洋，自古以来便是人类探索的无穷疆域。从远古的航海者到现代的科学家，我们从未停止过对这片蓝色星球的深入了解。而在这场探索的征途中，一项至关重要的技术——遥感，正以前所未有的方式，揭示着海洋深处的秘密，以及覆盖其上的陆地与大气相互作用的复杂动态。本文将带领读者深入浅出地认识遥感科学，特别是其在海洋环境观测与研究中的关键作用，揭示电磁波如何在不可见的层面，为我们描绘出地球的另一幅画卷。 第一章：遥感科学的基石——电磁波与地球 电磁波，是贯穿整个遥感科学的灵魂。从太阳辐射的可见光、红外线，到人造雷达发射的微波，这些看不见的波以光速传播，携带着关于目标物体丰富的信息。它们与物质相互作用，产生吸收、反射、散射、透射等现象，而正是这些现象的细微差异，构成了遥感分析的基础。 1.1 电磁波谱的奥秘 电磁波谱是一个广阔的范围，包含了从伽马射线到无线电波的各种波长。不同的波段具有不同的能量和穿透能力，也对应着与地球物质不同的相互作用方式。例如，可见光容易被地表反射，适合观测植被和水体颜色；红外线则对温度敏感，可用于监测地表温度和火情；而微波则能穿透云层和雨水，对地表进行全天候观测。理解不同波段的特性，是选择合适的遥感传感器和解读遥感数据的关键。 1.2 地球物质与电磁波的舞蹈 当地球表面的物体，无论是岩石、土壤、植被、水体，还是大气中的水汽、云层，遇到电磁波时，都会与之发生复杂的相互作用。反射是其中最直观的一种，不同物质的反射率不同，决定了它们在图像中呈现出的亮度。吸收则意味着能量被物质吸收，转化为热能或其他形式，这与物质的成分、状态密切相关。散射则是电磁波在传播过程中遇到不均匀介质而发生的无规则传播，它为我们提供了关于介质内部结构的信息。透射则指电磁波穿过物体，这对于某些透明或半透明的材料是重要的观测依据。 1.3 遥感的原理：捕捉“回声” 遥感的基本原理，就是通过安装在飞机、卫星等平台上的传感器，主动或被动地接收来自地球表面的电磁波信号，并将这些信号转化为可供分析的数据。主动遥感，例如雷达，主动发射电磁波并接收其反射回来的信号；被动遥感，则依赖于地球表面自然产生的电磁波，如太阳辐射被地表反射的可见光和红外线。通过对这些接收到的信号进行处理和分析，我们可以推断出地物的各种属性，如地表温度、湿度、粗糙度、成分等。 第二章：海洋观测的“眼睛”——多源遥感平台与传感器 海洋，作为地球上最大的水体，其复杂性和动态性对观测提出了巨大挑战。遥感技术，凭借其宏观、实时、连续的特点，成为了海洋观测不可或缺的工具。而支持这一切的，是各种先进的遥感平台与传感器。 2.1 卫星遥感：俯瞰全球的视角 卫星是海洋遥感最主要的平台。它们以不同的轨道高度和扫描方式，覆盖着广阔的区域。 极轨卫星： 能够覆盖全球大部分区域，提供高时空分辨率的数据，常用于监测海洋表面温度、叶绿素浓度、海冰分布等。 地球同步卫星： 能够连续观测同一区域，提供高时间分辨率的数据，非常适合监测海洋气象现象，如台风、风暴潮等。 2.2 航空遥感：精细化侦测的利器 飞机作为遥感平台，具有灵活性高、分辨率高的优势，可以对特定区域进行详细的调查，例如对溢油、赤潮、近岸污染等进行精细监测。 2.3 海洋传感器：捕捉海洋的“呼吸” 不同的传感器被设计用于捕捉特定波段的电磁波，从而获取不同的海洋信息。 可见光/红外传感器： 用于测量海面温度、叶绿素荧光、悬浮物浓度，以及识别海冰和云层。 微波传感器： 可见光/红外传感器： 用于测量海面温度、叶绿素荧光、悬浮物浓度，以及识别海冰和云层。 微波传感器： 微波辐射计： 测量海面温度、海冰密集度、土壤湿度等，不受云层影响。 合成孔径雷达 (SAR)： 能够穿透云层，全天候成像，对海面风场、海浪、海冰、溢油等具有极佳的观测能力。SAR通过发射微波并接收其散射回来的信号，形成高分辨率的地表图像，其对海面粗糙度的敏感性使其成为监测海洋表面特征的强大工具。 散射计： 测量海面粗糙度，反演海面风速，对海洋动力学研究至关重要。 多光谱/高光谱传感器： 能够捕捉更精细的光谱信息，用于识别水体成分，如叶绿素、溶解有机物、有毒藻类等。 激光雷达 (LiDAR)： 用于测量海洋边界层的高度、气溶胶浓度等。 第三章：海洋的“脉搏”——遥感在海洋环境监测中的应用 遥感技术为我们提供了观察海洋的全新视角，深刻地改变了我们对海洋的认识。它在海洋环境监测、资源开发、灾害预警等诸多领域发挥着不可替代的作用。 3.1 海洋表面温度 (SST) 的感知 海面温度是影响海洋环流、天气系统形成以及海洋生物分布的关键因素。红外和微波传感器能够精确测量海面温度，揭示其在全球和区域尺度上的变化规律，为气候模型研究和渔业管理提供重要数据。 3.2 海洋初级生产力的“绿色信号” 叶绿素是海洋浮游植物的光合色素，其浓度是衡量海洋初级生产力的重要指标。多光谱和高光谱传感器能够捕捉到浮游植物的光谱特征，从而估算海水中叶绿素的含量，绘制出海洋的“绿色地图”，揭示海洋生态系统的健康状况。 3.3 海冰的“寒冷轨迹” 海冰的分布和变化对全球气候具有显著影响。微波传感器能够穿透云层，全天候监测海冰的范围、密集度、厚度以及融化情况，为研究极地气候变化和航运安全提供关键信息。 3.4 海洋溢油的“黑色痕迹” 海洋溢油是严重的环境污染事件，对海洋生态系统造成毁灭性打击。合成孔径雷达 (SAR) 因其全天候、高分辨率的成像能力，成为检测和监测海上溢油的“利器”。SAR对海面粗糙度的敏感性，使其能够捕捉到溢油区域与周围海面在散射特性上的差异，从而快速定位溢油点。 3.5 海况与风场的“动态画像” 海浪和海风是海洋表面最活跃的动力学过程。散射计和SAR能够测量海面粗糙度，反演海面风速和波浪参数，为航海安全、海洋工程设计以及气候研究提供重要数据。 3.6 海洋污染物与赤潮的“警示灯” 除了石油，海洋也可能受到其他污染物的侵害。通过分析多光谱、高光谱传感器的遥感影像，我们可以识别出水体颜色、透明度的异常变化，监测溶解有机物、悬浮颗粒物以及有害藻华（如赤潮）的分布和规模，为环境治理提供科学依据。 第四章：海洋遥感的未来展望——智能与融合 随着科技的不断发展，海洋遥感正朝着更加智能、高效和融合的方向迈进。 4.1 人工智能与大数据：解译海洋的“密码” 人工智能（AI）和机器学习技术的引入，正在极大地提升遥感数据的处理和分析能力。通过训练AI模型，我们可以更快速、更准确地从海量遥感数据中提取有价值的信息，例如自动识别和分类海洋生物、预测海洋灾害的发生等。大数据技术的应用，则使得跨平台、跨时间尺度的海洋遥感数据能够被有效地整合和管理，为深入研究海洋的复杂过程提供可能。 4.2 多源数据融合：绘制海洋的“全景图” 单一的遥感数据源往往难以全面反映海洋的复杂性。未来，多源数据的融合将成为主流，包括不同类型遥感传感器的数据、模型模拟数据以及地面观测数据等。通过将这些来自不同渠道的信息进行整合，我们可以构建更全面、更精确的海洋模型，更深入地理解海洋的各个组成部分如何相互作用。 4.3 物联网与实时监测：守护海洋的“呼吸” 物联网技术的应用，将使海洋监测网络更加智能化和实时化。通过部署更多的智能传感器和浮标，并将其与遥感数据相结合，我们可以实现对海洋环境的24小时不间断监测，及时发现和响应环境变化，为海洋保护和可持续利用提供强有力的技术支撑。 4.4 星载雷达与高分辨率成像：捕捉海洋的“微小扰动” 新一代星载雷达，特别是具有更高分辨率和更先进功能的SAR系统，将能够捕捉到更细微的海洋表面特征，例如更精细的海浪谱、海流模式，以及更小的溢油或污染物分布。这将为我们理解海洋的精细动力学过程提供前所未有的数据支持。 结论 遥感科学，以其独特的视角和强大的能力，为我们打开了探索海洋奥秘的全新窗口。从理解地球物理过程，到监测海洋环境变化，再到保障海洋权益和资源的可持续利用，遥感技术的身影无处不在。随着技术的不断进步，特别是人工智能、大数据和多源数据融合等前沿技术的应用，我们有理由相信，未来的海洋遥感将更加智能、高效，为人类更好地理解和保护我们赖以生存的蓝色星球，贡献更大的力量。电波的足迹，将继续在海洋的上空延伸，绘制出更加清晰、更加生动的海洋画卷，指引我们走向一个更加美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名非常专业，散发着严谨的学术气息，让我对其中蕴含的科学知识充满了敬意。虽然我并非雷达或电磁波领域的专家，但我对“特性”和“成像”这两个词非常敏感。在我理解来，散射特性应该是描述一个物体如何与电磁波相互作用的本质，它包含了物体本身的物理属性以及外部环境的因素。而电磁成像，则应该是在理解了这些特性之后，如何利用探测到的信号重建出物体的图像。我非常好奇，海面目标，比如那些在巨浪中颠簸的船只，或者是一些隐蔽在海面下的潜艇（虽然雷达对水下目标效果有限，但我想这本书的散射特性研究可能也会涉及到一些与海面相关的间接影响），它们在雷达波面前会展现出怎样独特而复杂的“表情”？这本书是否会解释，如何通过捕捉这些“表情”，来区分不同的目标，甚至分析它们的意图？我希望这本书能帮助我建立起一个从物理散射到目标成像的清晰认识。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对海洋工程和遥感技术充满好奇的普通读者，总是惊叹于现代科技如何能够“看见”我们肉眼看不到的世界。这本书的题目——“海面目标雷达散射特性与电磁成像”——听起来就充满了挑战性和探索性。我最感兴趣的是，究竟是什么样的“特性”让海面上的物体能够被雷达捕捉到？我曾想象过，大海本身也会对雷达信号产生干扰，那么这本书会如何区分目标信号和海面背景噪声呢？另外，“电磁成像”这个词让我联想到各种酷炫的科技电影，我想知道，它是不是就像给海面目标拍 X 光片一样，能够揭示出物体更深层次的信息？这本书能否用通俗易懂的语言，解释清楚雷达信号是如何一步步被处理，最终形成一张“图片”的？我希望能从这本书中，初步了解雷达探测海面目标的原理，以及这项技术在实际应用中可能遇到的困难和解决方案。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够“穿透”复杂环境的技术非常着迷，尤其是电磁波在复杂介质中的行为。海面，在我看来，就是一个极其复杂且动态变化的环境。风浪、洋流、盐度、温度的分布等等，都会影响电磁波的传播和散射。这本书的标题直接点出了“海面目标雷达散射特性”，这让我好奇，海面上的不同类型目标，比如船只、浮标，甚至是海面本身的微小起伏，它们会如何以不同的方式“回应”雷达的探测？我尤其关心的是，作者是如何将这些复杂的散射特性转化为可用的信息，最终形成“电磁成像”的。这个“成像”的过程，在我脑海里想象，就像是通过雷达的眼睛，在茫茫大海中勾勒出一个个目标的轮廓和形态。我希望能在这本书里找到关于成像算法的介绍，了解它们是如何处理那些杂乱无章的散射信号，并从中提取出目标的关键信息，从而实现对海面目标的精确识别和定位。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当吸引人，我一开始是被那个深邃的蓝色海洋背景，以及上面若隐若现的雷达波纹图所打动。我一直对海洋科学和一些前沿的观测技术很感兴趣，所以当我在书店看到这本书时，直觉就告诉我它可能会带来一些惊喜。虽然我不是专业研究雷达散射的，但我是做海洋声学研究的，所以对海洋中的传播和散射现象有着浓厚的兴趣。我希望能从这本书中了解到，究竟是怎样的物理原理让雷达能够“看见”海面上的目标，以及海面本身会产生怎样的“回声”。我对那些复杂的数学模型和仿真算法不敢说完全能理解，但至少希望能窥探到其中的奥妙，了解其背后的逻辑，看看它们是如何被用来描述和预测雷达信号的行为的。这本书的标题“海面目标雷达散射特性与电磁成像”本身就充满了科技感，让我对接下来的内容充满了期待，希望能从中获得一些关于海洋观测的新的视角和启发。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对军事科技领域稍有涉猎的读者，对于雷达技术在国家安全和海洋监测中的作用有着深刻的认识。这本书的名字“海面目标雷达散射特性与电磁成像”，立刻引起了我的关注。我设想，在广阔的海洋上，及时准确地发现和识别各类目标，对于海域态势感知至关重要。而雷达作为一种远距离、全天候的探测手段，在其中扮演着不可或缺的角色。我希望这本书能深入浅出地介绍海面目标散射的物理机理，例如不同目标材质、形状、运动状态对雷达回波的影响。更重要的是，我期待了解到如何利用这些散射特性，通过先进的电磁成像技术，实现对目标的精细化探测。这可能包括目标分类、目标尺寸测量、甚至是对目标内部结构的一些推断。我希望这本书能为我打开一个了解现代海洋监视技术的新窗口。