Detecting and Classifying Low Probability of Intercept Radar pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:BAKER & TAYLOR

作者:Pace, Phillip E.

出品人:

页数:488

译者:

出版时间:2003-10

价格:$ 204.53

装帧:

isbn号码:9781580533225

丛书系列:

图书标签:

• 雷达
• 低截获概率雷达
• 信号处理
• 电子战
• 目标探测
• 雷达分类
• 无线电情报
• 通信对抗
• 微波技术
• 信息安全

《信号追踪：隐蔽通讯的侦测与解析》 在现代战场和复杂无线电环境中，掌握信息优势至关重要。本书《信号追踪：隐蔽通讯的侦测与解析》深入探讨了现代电子战中至关重要的一个方面：如何高效且隐蔽地侦测、识别和分析那些设计用于规避探测的无线电信号。不同于传统的雷达信号分析，《信号追踪》聚焦于那些信号发射功率极低、具有复杂调制方式、或者采用跳频、序列扩频等先进技术的“隐蔽”通讯系统。 本书首先从理论层面剖析了低截获概率（LPI）信号的产生机制和核心技术。我们将深入研究 LPI 雷达和通讯系统之所以难以被传统方法发现的原因，包括其极低的功率谱密度（PSD）、宽带特性、以及精密的波形设计。读者将理解为何简单的功率门限检测在面对这些信号时会显得力不从心，并了解引入先进信号处理技术的重要性。 随后，本书将详细介绍一系列先进的信号侦测和识别技术。我们将从分布式侦测系统（如多基地雷达或分布式传感器网络）的原理入手，探讨如何利用空间分集来提高对微弱信号的感知能力。书中将涵盖先进的信号参数估计方法，如高阶统计量分析、谱估计算法（例如，AR模型、MUSIC算法等）以及机器学习在信号分类中的应用。我们会详细阐述如何利用这些方法来区分不同类型的 LPI 信号，并识别其具体参数（如载波频率、脉冲宽度、调制类型等）。 在信号解析方面，本书将聚焦于解调和解码 LPI 信号的挑战与策略。我们将深入研究各种先进的调制解调技术，包括但不限于线性调频（Chirp）、相位编码（Phase Coding）、频率调制（FM）、以及更复杂的混合调制方式。对于那些使用扩频技术（如直接序列扩频 DSS、跳频扩频 FHSS）的信号，本书将提供详细的捕获、同步和解扩算法，帮助读者理解如何从噪声背景中提取出原始信息。 此外，《信号追踪》还将特别关注那些采用“非常规”传输模式的通信系统。这包括了那些利用现有信号载体进行数据传输（如信号嵌入、旁瓣数据）、或者采用极短的传输周期但却具有高信息密度的系统。本书将通过大量的实例分析，展示如何通过细致的信号分析来揭示这些隐藏的信息。 本书的重点之一在于机器学习在 LPI 信号侦测与分类中的应用。我们将介绍如何训练和部署各类机器学习模型（如支持向量机 SVM、卷积神经网络 CNN、循环神经网络 RNN 等）来识别和区分不同类型的 LPI 信号。读者将学习如何从海量数据中提取有用的特征，并利用这些特征来构建高效的分类器。书中还将讨论深度学习在从原始波形数据中直接学习特征并进行分类方面的潜力。 实践部分，本书将提供一系列基于软件定义无线电（SDR）平台的案例研究。读者将了解如何利用现有的 SDR 硬件和开源软件（如 GNU Radio）来构建信号侦测和分析系统。我们将演示具体的实验步骤，从信号的采集、预处理，到特征提取、模型训练和最终的分类结果展示。这些案例将涵盖不同类型的 LPI 信号，并展示如何根据实际情况调整和优化侦测与解析策略。 最后，《信号追踪》还将对未来的 LPI 通信技术趋势进行展望，例如可见光通信、量子通信等，并探讨这些新技术对信号侦测和解析领域可能带来的新挑战和机遇。本书旨在为电子战专家、通信工程师、信号处理研究人员以及对现代无线电通信安全感兴趣的读者，提供一套全面、深入且具有实践指导意义的知识体系。通过掌握本书中的原理和技术，读者将能够更好地理解和应对当前及未来无线电频谱中的挑战，提升在复杂电磁环境下的信息获取与对抗能力。

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作为一名多年在通信领域摸爬滚打的工程师，我接触过不少晦涩难懂的技术手册，但这本书的叙事逻辑和知识构建方式，着实令人耳目一新。它并没有采用那种教科书式的、僵硬的章节堆砌，而是像一位经验丰富的导师在循序渐进地引导你进入一个全新的领域。开篇部分，作者没有急于抛出高深的数学推导，而是先用一系列生动的、贴近实际应用的场景故事引入主题，成功地勾起了我的好奇心——“为什么有些信号就是难以察觉？” 这种叙事策略极大地降低了入门的心理门槛。随后，理论部分的展开也显得水到渠成，每一个概念的引入都紧密关联于前文所设定的问题背景。尤其是当涉及到概率论和随机过程的应用时，作者巧妙地运用了类比和分层讲解，确保了即便是对统计学不太精通的读者也能抓住核心思想。阅读过程中，我感觉作者的思路非常清晰，仿佛他自己正在一步步探索并解决这些难题，而不是简单地复述既有知识点。

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这本书的深度和广度是令人敬畏的。我本来以为它会侧重于某一特定方面，比如仅仅讨论侦测算法的性能指标，但事实远超我的预期。它真正做到了对“检测与分类”这一复杂任务进行全景式的扫描。在算法实现的部分，作者不仅详尽地阐述了经典的似然比检验（LRT）方法，更花费了大量篇幅深入探讨了现代机器学习和深度学习技术在这一领域的最新进展。这种对传统理论与前沿技术的融合处理，使得这本书立刻在同类书籍中脱颖而出。我特别欣赏其中关于模型鲁棒性设计的那一章，它清晰地指出了现有模型在面对复杂环境干扰（如多径效应、高斯白噪声叠加下的非高斯干扰）时的局限性，并提供了切实可行的优化方向。阅读完相关章节后，我立刻产生了将书中的一些新思路应用到我手头正在进行的干扰抑制项目中的冲动，其理论指导价值非常高。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面采用了深邃的午夜蓝作为主色调，搭配着抽象的、仿佛星图般的银色线条，给人一种既神秘又充满科技感的视觉冲击。初次翻阅时，我立刻被其排版所吸引。字体选择非常考究，正文字体清晰易读，间距处理得当，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。更值得称赞的是，书中大量的图表和示意图，它们的质量极高，线条锐利，标注详尽，对于理解复杂的信号处理概念至关重要。例如，书中关于特定波形分析的那几页插图，简直是艺术品级别的呈现，将原本枯燥的数学公式生动地可视化了。装订方面，感觉非常结实，我可以放心地将它平摊在桌面上，不用担心书页会松脱，这对于需要频繁查阅的专业书籍来说，是一个非常人性化的细节考量。总的来说，从拿到书的那一刻起，它就散发出一种专业、严谨且高品质的氛围，让人对内部的内容充满期待。

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这本书的价值，很大程度上体现在其参考文献和索引的详尽程度上。我习惯于在阅读专业书籍时，不断地穿梭于不同的理论来源之间，以期构建更完整的知识网络。这本书的作者显然深谙此道。每当引入一个关键理论或公式时，脚注都会清晰地标明出处，而且这些引用并非仅仅是简单的引用，很多时候作者还会简要地评价该文献的贡献和局限性。这就像是拥有了一个权威的向导，告诉你哪些是基石性工作，哪些是创新性突破。我花了不少时间去追踪其中几条非常引人注目的早期研究引用，发现它们确实是理解后续发展脉络的关键。此外，书末的索引做得极其精细，无论是技术术语还是关键的数学符号，都能迅速定位，这极大地提升了我在实际工作中作为参考手册的使用效率，避免了在厚厚的书中大海捞针的窘境。

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最让我感到惊喜的是，尽管这是一本高度专业化的技术著作，作者却成功地融入了一种批判性思考的氛围。他似乎在鼓励读者不要盲目接受现有的“最佳实践”。在讨论特定分类器性能的章节中，作者并没有简单地宣布某一种方法“胜出”，而是花了大量的篇幅来探讨不同方法背后的假设条件、计算复杂度和资源消耗的权衡。例如，他非常深入地分析了在实时处理需求极高、但计算资源受限的场景下，如何权衡精度损失以换取处理速度的实用哲学。这种“实用主义”的视角，在很多纯理论书籍中是看不到的。它告诉我，技术选择从来都不是孤立的数学最优解，而是特定工程约束下的综合决策。这种深入骨髓的工程智慧，让这本书的阅读体验从“学习知识”升华为“理解工程决策艺术”。它不仅教会了我“如何做”，更教会了我“为什么这么做”。

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