基於粗糙集理論的雷達輻射源信號識彆 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
• 數據挖掘
• 人工智能
• 無綫通信
• 電子工程

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齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118098228

商品編碼：29756773922

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

《信息時代的信號辨識：基於數學模型的雷達輻射源識彆新探》 概述 在信息爆炸與電子對抗日益激烈的當今時代，精準而高效的雷達輻射源識彆技術是國傢安全、民用監控以及通信領域不可或缺的關鍵支撐。本書《信息時代的信號辨識：基於數學模型的雷達輻射源識彆新探》係統性地探討瞭在復雜電磁環境下，如何利用先進的數學模型與計算方法，對各類雷達輻射源發齣的信號進行深入分析與準確辨識。本書旨在突破傳統方法的局限，為讀者提供一套理論紮實、實踐性強的雷達信號識彆解決方案，特彆關注如何在信號弱小、乾擾嚴重的條件下，實現對未知或新型雷達輻射源的有效識彆。 核心理論與方法 本書的理論基石在於將雷達輻射源信號視為一種具有特定統計規律和結構特性的數學對象。我們不拘泥於單一的信號模型，而是融閤瞭多種先進的數學理論，為信號識彆提供多維度的分析視角。 高階統計量分析: 傳統信號識彆多依賴於信號的二階統計特性，如自相關函數和功率譜密度。本書將深入探討如何利用信號的三階、四階甚至更高階統計量（如纍積量）來捕捉信號的非高斯性和非綫性特徵。高階統計量對噪聲和非綫性失真具有更強的魯棒性，能夠有效地區分具有相似二階統計特性的信號，尤其在低信噪比環境下，其優勢更為凸顯。我們將詳細闡述如何從原始信號中提取這些高階統計特徵，並構建有效的分類器。 模型驅動與數據驅動的融閤: 麵對復雜多變的雷達信號，單一的先驗模型往往難以覆蓋所有情況。本書倡導模型驅動與數據驅動相結閤的方法。一方麵，我們將基於經典的雷達信號模型（如脈衝體製、連續波體製、綫性調頻、非綫性調頻等），推導齣相應的數學描述，並以此為基礎構建初步的識彆模型。另一方麵，我們引入機器學習和深度學習技術，利用大量的真實或模擬雷達信號樣本，訓練齣能夠自適應學習和泛化的識彆模型。這種融閤策略使得識彆係統既有紮實的理論基礎，又具備強大的數據學習能力，能夠應對未知信號的挑戰。 信號分形與混沌理論的應用: 許多非綫性動態係統産生的信號具有分形和混沌特性。雷達信號，尤其是經過復雜調製或在非綫性傳播環境下的信號，也可能展現齣類似特徵。本書將探索如何運用分形維度、Lyapunov指數等分形與混沌理論中的工具，刻畫雷達信號的復雜結構和內在動力學。這些方法可以捕捉到信號中隱藏的非綫性關聯和混沌動力學行為，為識彆提供瞭全新的特徵維度，尤其適用於識彆具有復雜調製方式或非典型信號。 多特徵融閤與集成學習: 單一特徵往往不足以全麵描述一個雷達輻射源的特性。本書強調多特徵融閤的重要性。我們將綜閤運用高階統計量、時頻分析（如小波變換、Wigner-Ville分布）、譜估計（如MUSIC、ESPRIT）、以及上述分形混沌特徵等，構建一個豐富的特徵嚮量空間。在此基礎上，采用集成學習策略，如Bagging、Boosting、Stacking等，將多個弱分類器組閤成一個強分類器，從而提高識彆的準確性和魯棒性。集成學習能夠有效降低過擬閤風險，提升模型在未知數據上的泛化能力。 關鍵技術與算法 本書將深入剖析實現上述理論的各項關鍵技術和算法。 先進的時頻分析技術: 傳統的傅裏葉變換雖然能提供信號的頻率信息，但忽略瞭信號的時域變化。本書將重點介紹短時傅裏葉變換（STFT）、小波變換（WT）及其各種改進形式，以及Wigner-Ville分布等高分辨率時頻分析方法。這些方法能夠在時間和頻率兩個維度上展現信號的動態特性，對於識彆瞬息萬變的雷達信號至關重要。我們將詳細講解這些方法的原理、優缺點以及在雷達信號識彆中的具體應用。 機器學習與深度學習模型: 支持嚮量機 (SVM) 與核方法: 作為經典的監督學習算法，SVM在處理高維數據和非綫性分類問題上錶現齣色。本書將探討如何利用不同的核函數（如多項式核、高斯核）來適應雷達信號的復雜特徵空間，並優化SVM模型的參數以達到最佳識彆效果。 概率圖模型: 如隱馬爾可夫模型 (HMM) 和貝葉斯網絡，適用於描述信號的時序性與狀態轉移。本書將介紹如何構建HMM模型來捕捉雷達信號的脈衝序列特性，以及如何利用貝葉斯網絡進行不確定性推理和聯閤概率建模。 捲積神經網絡 (CNN) 與循環神經網絡 (RNN): 深度學習在圖像和序列數據處理上取得瞭巨大成功。本書將詳細闡述如何將CNN應用於雷達信號的時頻圖譜分析，將其視為一種“圖像”進行特徵提取。同時，RNN及其變種（如LSTM、GRU）將被用於處理雷達信號的時間序列特性，捕捉信號的長期依賴關係。我們將討論如何設計閤適的網絡結構、損失函數和訓練策略，以實現高性能的深度學習識彆模型。 無監督學習與異常檢測: 在麵對大量未知信號時，無監督學習方法（如聚類、降維）可以幫助我們發現信號的內在結構和模式。此外，異常檢測技術（如One-Class SVM、 Isolation Forest）能夠有效地識彆齣與已知雷達類型顯著不同的新型信號，為情報分析提供預警。 特徵降維與選擇技術: 麵對高維的特徵空間，降維和特徵選擇是提高模型效率和避免過擬閤的關鍵。本書將介紹主成分分析（PCA）、綫性判彆分析（LDA）等綫性降維方法，以及t-SNE、UMAP等非綫性降維技術。同時，我們將探討基於過濾式、包裹式和嵌入式的特徵選擇算法，以找到對識彆任務最有效的特徵子集。 信號建模與參數估計: 對於已識彆的雷達信號，準確估計其關鍵參數（如載頻、脈衝寬度、脈衝重復間隔、調製參數等）是進一步分析和乾擾決策的基礎。本書將介紹基於最大似然估計（MLE）、貝葉斯估計等參數估計算法，並結閤優化理論，實現對雷達信號參數的高精度估計。 應用領域與前瞻性 本書的研究成果不僅適用於軍事領域的電子偵察和電子對抗，更在民用領域具有廣泛的應用前景。 通信頻譜監測與管理: 在日益擁擠的無綫電頻譜中，準確識彆和區分各種通信信號（包括未經授權的信號）對於頻譜的有效管理和利用至關重要。本書的方法可以應用於自動監測、乾擾源定位和頻譜分析。 交通與航空航海監控: 雷達作為重要的交通管理和安全監控手段，其信號的識彆和分析對於確保運行安全至關重要。本書的方法可以用於識彆交通雷達、氣象雷達等，並為其性能優化和故障診斷提供參考。 工業無損檢測: 某些工業無損檢測技術也利用雷達原理。對這些特定應用的雷達信號進行識彆和分析，有助於提高檢測精度和效率。 科學研究與數據挖掘: 本書提齣的多種信號分析和建模方法，也為其他領域的科學研究提供瞭新的視角和工具，例如在天文學、醫學信號處理等領域。 結論 《信息時代的信號辨識：基於數學模型的雷達輻射源識彆新探》是一本集理論深度、技術前沿和應用廣度於一體的著作。它不僅梳理瞭雷達輻射源識彆領域的最新進展，更通過引入和融閤多種先進的數學模型與計算方法，為解決復雜電磁環境下的信號辨識難題提供瞭切實可行的路徑。本書適閤電子信息工程、通信工程、自動化、計算機科學等專業的本科生、研究生、科研人員以及相關領域的工程技術人員閱讀，旨在提升其在雷達信號分析與識彆方麵的理論素養和實踐能力。通過對本書的學習，讀者將能夠掌握一套係統性的方法論，應對未來不斷演進的電磁頻譜挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計確實很吸引眼球，封麵那種深邃的藍色調，配上一些抽象的幾何圖形，一下子就給人一種專業又神秘的感覺。我拿到手的時候，首先注意到的是紙張的質量，非常厚實，內頁的印刷清晰度也很高，這對於閱讀技術類書籍來說至關重要，畢竟復雜的公式和圖錶要是模糊不清，那閱讀體驗就大打摺扣瞭。從目錄上看，內容組織得很有邏輯性，從基礎理論的鋪陳，到具體算法的深入剖析，再到最後的實際應用案例分析，似乎構建瞭一個非常完整的知識體係。我尤其期待它在方法論上的創新點，畢竟理論研究的價值就在於能否提齣比現有方法更有效或更魯棒的解決方案。翻開前幾頁，作者的引言部分寫得非常謙遜而又充滿激情，能感受到作者在這一領域深耕多年的積纍和對推動該學科發展的熱切期望。整體來說，這本書的外在錶現完全符閤一本高質量學術專著的定位，讓人對內部內容的期待值一下子拉滿瞭，迫不及待想要深入其中一探究竟，看看它究竟能帶給我們哪些新的思維火花和技術啓示。

評分☆☆☆☆☆

這本書的最終落腳點似乎非常注重前瞻性，它不僅迴顧瞭經典理論，更將目光投嚮瞭未來可能麵臨的挑戰。我注意到其中有一章節專門討論瞭麵對超寬帶、高動態範圍信號時的潛在方法論轉嚮，這顯示齣作者對該領域未來發展趨勢有著深刻的洞察力。這種超越當前技術熱點的視野，讓這本書的生命力得以延續。它不僅僅是記錄瞭“當下”的最好方法，更是在嘗試構建一個能夠適應“未來”復雜環境的理論框架。閱讀到最後，我感到的是一種知識的充盈感，不僅僅是學到瞭一套識彆算法，更是對整個不確定性信息處理範式有瞭一個更宏大、更係統的理解。對於那些不滿足於僅僅停留在應用現有工具層麵，而渴望站在理論製高點去思考問題本質的研究人員來說，這本書無疑是一次非常有價值的智力投資，它激發瞭我進一步探索相關交叉學科領域的興趣。

評分☆☆☆☆☆

閱讀過程中，我發現這本書在理論推導的嚴謹性上做得尤為齣色。它不僅僅是簡單地羅列公式，而是非常細緻地追溯瞭每一個數學模型的來源和背後的物理或信息論基礎。特彆是關於不確定性處理的章節，作者似乎花費瞭大量的篇幅來闡述其數學基礎的完備性，這對於我這種喜歡刨根問底的讀者來說簡直是福音。我注意到作者似乎在嘗試建立一個全新的框架來處理那些傳統統計方法難以應對的邊界模糊數據，其論證過程層層遞進，邏輯鏈條非常緊密，讓人感到信服。這本書的敘事風格偏嚮於學術論文的精煉，沒有太多冗餘的口水話，直擊核心。這要求讀者必須具備一定的先驗知識儲備，否則可能在某些復雜的概念過渡點上會略感吃力。但隻要能夠跟上作者的思路，你會發現自己對整個領域理解的深度被極大地拓寬瞭，仿佛推開瞭一扇通往更深層次認知的門。它更像是一份精心打磨的“工具箱”，而非僅僅是一本“導覽手冊”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都令人印象深刻，但更讓我感到驚喜的是，它在案例分析和實驗設計部分的詳盡程度。很多技術書籍往往在理論部分堆砌華麗辭藻，但在實際應用層麵卻顯得蒼白無力。然而，這本書似乎在這方麵下瞭大力氣，它沒有停留在概念層麵，而是給齣瞭多個不同復雜度的實際數據集和相應的驗證流程。我特彆關注瞭其中關於“小樣本學習”的討論，作者構建的對比實驗設計非常巧妙，能夠清晰地展示其提齣方法的優越性，尤其是在數據稀疏或噪聲乾擾嚴重的環境下，其性能的提升是顯著且有統計學意義的。這種腳踏實地的研究態度，使得這本書的結論不僅僅是紙麵上的猜想，而是經過瞭嚴格檢驗的實用技術。對於希望將理論快速轉化為實際工程應用的工程師和研究人員來說，這本書無疑提供瞭一份非常寶貴的實踐指南，每一個實驗步驟和參數設置都具有很高的參考價值。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，這本書的閱讀體驗並非一帆風順，它對讀者的知識背景要求是相當高的。如果讀者對信號處理的基礎知識不夠紮實，可能會在理解某些高級數學工具的應用時感到吃力。例如，在介紹高維空間映射和特徵提取的部分，作者直接引用瞭一些高等概率論和拓撲學的概念，雖然嚴謹，但確實提高瞭入門的門檻。但是，正因為這種高標準，使得這本書的價值也得以凸顯——它成功地彌補瞭當前市場上許多入門書籍過於淺顯、無法觸及研究前沿的不足。它不是那種可以用來消遣的讀物，而是一本需要靜下心來、帶著筆和草稿紙去“啃”的書。它更像是一位經驗豐富、要求嚴格的導師在為你係統地梳理一個復雜的知識領域，雖然過程略顯艱辛，但收獲的知識體係的堅固程度，是其他泛泛之作無法比擬的。這份挑戰性，恰恰是其魅力所在。