合成孔径雷达目标检测理论、算法及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:匡纲要,高贵,等

出品人:

页数:358

译者:

出版时间:2007-11

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787810994545

丛书系列:

图书标签:

• 通信大系
• 合成孔径雷达
• SAR
• 目标检测
• 雷达信号处理
• 图像处理
• 模式识别
• 算法
• 应用
• 遥感
• 微波遥感

好的，这是一份针对“合成孔径雷达目标检测理论、算法及应用”这本书的简介，内容将侧重于其他相关领域，避免提及原书的具体内容。 --- 书籍名称： 《深空探测器姿态控制与导航技术》 书籍简介： 本书深入探讨了深空探测任务中至关重要的姿态控制系统与导航技术。在遥远星际空间中，探测器需要精确地维持其姿态以确保科学载荷的有效指向、通信链路的稳定连接以及高效的轨道机动。 本书首先系统地介绍了深空探测任务的背景与挑战。与近地轨道卫星不同，深空探测器面临着严苛的能源限制、长期的自主运行需求以及极端的环境条件，这对姿态控制系统的设计提出了极高的要求。我们详细阐述了当前主流的姿态敏感器和执行器的原理、特性及其在深空环境下的性能评估方法。 在姿态动力学与建模部分，本书从理论基础出发，推导了刚体在复杂力矩作用下的运动方程，并针对性地讨论了太阳光压、行星引力梯度、磁力矩等主要外扰力矩对探测器姿态的影响。为提高模型精度，我们引入了考虑非保守力影响的动力学模型，为后续的控制算法设计奠定坚实基础。 姿态控制系统是本书的核心内容之一。我们全面梳理了经典控制理论在姿态控制中的应用，包括PID控制、线性二次调节（LQR）等。在此基础上，本书重点介绍了先进的鲁棒控制方法，如$H_infty$控制和滑模变结构控制（SMC）。这些方法旨在增强系统对抗外部不确定性和模型误差的鲁棒性，确保探测器在任务关键阶段的姿态稳定性。此外，对于依赖于推力器的姿态机动，本书详细分析了脉冲控制策略的优化问题，包括燃料最优化的姿态调整序列设计。 导航部分则聚焦于探测器在深空中的自主定位与定向。我们详细阐述了星敏感器、陀螺仪、加速度计等传感器的数据融合技术。卡尔曼滤波及其扩展形式（EKF、UKF）在姿态和轨道估计中的应用是本书的重点。我们不仅讲解了算法原理，还提供了在模拟深空噪声环境下的仿真验证案例。对于需要更高精度的任务，本书还介绍了基于机器学习的传感器数据校验与异常检测方法，以提高导航系统的可靠性。 在轨道机动与导航耦合方面，本书强调了姿态控制与轨道控制之间的协调性。姿态的改变直接影响了推进剂喷射的方向和大小，进而影响轨道参数。我们提出了联合优化策略，旨在最小化燃料消耗的同时实现预定的轨道转移目标。 最后，本书涵盖了深空任务的实际应用案例，包括火星探测任务的进入、下降与着陆（EDL）阶段，以及行星际巡航阶段的指向任务。通过对这些实际案例的深入剖析，读者能够理解理论知识如何转化为工程实践，并掌握解决复杂工程问题的思路与方法。 本书面向从事航天器总体设计、姿态控制与导航系统研发的工程师、科研人员以及相关专业的高年级本科生和研究生。阅读本书后，读者将能够掌握深空探测器姿态控制与导航系统的设计、分析与实现的关键技术，为未来深空探测任务的成功奠定理论和工程基础。 --- 书籍名称： 《高分辨率对地观测系统成像链优化理论》 书籍简介： 本书全面系统地阐述了高分辨率对地观测系统从目标获取到最终图像形成的完整成像链条中的关键技术与优化策略。在现代遥感领域，获取高清晰度、低噪声、高几何精度的地物信息是实现精确监测与分析的基础。本书着重于成像链的各个环节之间的耦合关系及其协同优化。 全书首先梳理了遥感成像的基本原理，涵盖了电磁波在空间和大气中的传播特性。我们重点分析了大气湍流、气溶胶散射和吸收对成像质量的影响，并引入了大气效应模型，为后续的图像质量提升算法提供物理依据。 在传感器设计与建模部分，本书深入讨论了光学成像系统和微波成像系统的关键参数。对于光学系统，我们详细分析了镜头系统的成像质量指标，如点扩散函数（PSF）、调制传递函数（MTF）等，并阐述了如何通过优化系统结构参数来最大化系统信噪比（SNR）。针对微波成像，特别是SAR系统，本书详细解析了目标后向散射模型，以及均匀性和相干性对成像结果的影响。 图像形成与处理是本书的核心。针对不同的观测模式，本书介绍了多种先进的图像重建算法。对于传统光学系统，我们探讨了超分辨率重建技术，包括基于深度学习和基于先验知识的算法，旨在突破传感器物理极限。对于SAR系统，我们详尽分析了距离-方位向的成像处理流程，包括匹配滤波、距离徙动补偿（RMC）和运动补偿技术。我们还特别关注了复成像数据处理中的相位误差补偿与校正技术。 系统的几何精度是遥感应用的基础。本书专门设立章节讨论了影像的几何校正与配准。内容涵盖了传感器本身带来的几何畸变（如扫描线漂移、扫描器速度变化）的精确建模与校正方法。我们详细介绍了利用地面控制点（GCPs）和无GCPs（如利用高精度数字高程模型DEM）的区域网平差技术，确保最终产品的几何一致性。 图像质量评估是优化过程中的关键环节。本书提供了一套全面的质量评价体系，包括客观评价指标（如熵值、梯度幅度均方差）和主观评价方法。我们还提出了多指标协同优化框架，指导工程师在分辨率、信噪比和几何精度之间做出权衡。 最后，本书探讨了面向特定应用场景的成像链定制化。例如，在灾害监测中对快速响应能力的要求，在环境监测中对光谱分辨率的需求，以及在三维重建中对立体信息的获取与融合。通过具体案例分析，读者将了解如何根据任务需求，对成像链的各个环节进行定制化设计与性能调优。 本书适合于从事对地观测卫星系统工程、遥感数据处理、以及图像信息获取与分析的专业人员和研究学者。 --- 书籍名称： 《复杂电磁环境下无线通信系统抗干扰关键技术》 书籍简介： 本书专注于研究在日益复杂的电磁环境中，无线通信系统如何有效维持通信链路的可靠性和信息传输的安全性。随着频谱资源的日益拥挤和敌方电子对抗能力的增强，传统的抗干扰技术已不能完全满足现代通信系统的需求。本书从信号处理和系统架构两个层面，深入探讨了应对宽带、窄带、扫频、欺骗等多种干扰类型的有效策略。 在电磁环境分析与建模方面，本书首先对常见的干扰源类型进行了分类与量化描述，包括有意干扰源（如雷达、电子战设备）和无意干扰源（如多径效应、邻频干扰）。我们提出了基于统计物理和深度学习的复杂电磁环境实时感知与认知模型，旨在准确识别干扰的特征参数和动态变化规律。 信号检测与参数估计是抗干扰的基础。本书详细阐述了基于能量检测、循环平稳特征检测以及高阶统计量分析的干扰信号检测技术。在估计部分，我们重点介绍了针对复杂调制信号的参数估计方法，如相位、频率和时延的精确估计，特别是在低信噪比条件下的鲁棒性增强技术。 在抗干扰通信技术方面，本书系统地介绍了多种前沿技术。首先，对于瞬态和窄带干扰，我们深入研究了自适应陷波滤波器（Adaptive Notch Filter）的设计与实现，并讨论了基于多维特征的干扰抑制技术。对于宽带干扰和复杂混合干扰，本书详细阐述了基于扩展卡尔曼滤波（EKF）和粒子滤波（PF）的自适应均衡技术。 频率和时域的抗干扰手段是本书的另一重点。我们详细分析了跳频通信（FHSS）和直接序列扩频通信（DSSS）的理论基础、性能优势与局限性。针对现代认知无线电系统，本书引入了动态频谱共享和认知干扰规避策略，即系统能够根据实时监测结果，智能地选择最优的频率或扩频序列以规避干扰。 此外，本书对物理层安全和抗干扰编码技术进行了专门论述。我们探讨了如何通过优化信道编码（如Turbo码、LDPC码）的纠错能力来抵抗特定类型的干扰，以及如何利用扩频增益和功率分配策略来提升系统的整体抗干扰性能。 在系统级应用层面，本书通过具体的通信链路案例，展示了如何将上述理论与工程实践相结合。内容涵盖了军事通信、卫星通信以及物联网（IoT）中的抗干扰设计考量。本书不仅提供了算法的数学推导，还结合仿真平台（如MATLAB/Simulink）给出了详细的性能验证结果。 本书旨在为从事无线电电子对抗、通信系统设计、信号处理和频谱管理的工程师与研究人员提供一本全面且实用的参考书。读者将能够掌握在强干扰背景下设计高性能、高可靠性无线通信系统的核心能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书在应用层面给了我极大的启发。我之前一直专注于SAR图像的处理，但对于如何将处理后的结果有效地用于目标检测，一直感到困惑。这本书中的“应用实例”章节，让我看到了SAR目标检测在各个领域的广泛应用，比如海洋监测、地质勘探、军事侦察等等。书中详细介绍了如何在不同的应用场景下选择和调整目标检测算法，以及如何评估算法的性能。我特别关注了书中关于“无人机载SAR目标检测”的案例，它展示了如何在资源受限的平台上实现高效的目标检测，这对于我们开发小型SAR系统非常有参考价值。此外，书中还探讨了SAR目标检测与遥感图像融合的应用，这为我们提供了新的思路，如何结合多源信息来提高目标检测的精度和鲁棒性。这本书让我意识到，SAR目标检测不仅仅是一项技术，更是一种解决实际问题的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

我是一名初学者，对SAR目标检测领域充满好奇，但又觉得这个领域非常复杂。幸好我找到了这本书，它真的是一本非常适合入门的教材。作者以一种非常友好的方式介绍了SAR目标检测的基本概念，从SAR成像原理到目标检测的基本流程，都讲解得清晰易懂。书中没有出现太多晦涩难懂的术语，而是通过大量的实例和比喻，让我能够轻松理解各种算法的原理。我尤其喜欢书中关于“目标检测流程”的梳理，它将整个过程分解成一个个小的步骤，让我能够循序渐进地掌握。书中对不同检测方法的介绍，也让我对SAR目标检测的技术演进有了初步的了解。虽然我还没有完全掌握书中的所有内容，但我相信，只要我按照书中的指引继续学习，一定能够在这个领域取得进步。这本书为我打开了SAR目标检测的大门，让我对未来的学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我是一名SAR数据分析师，平时工作接触最多的就是各种SAR图像，也经常需要进行目标识别和分析。在遇到这本书之前，我一直依赖于一些现成的软件和算法库，但总觉得不够深入，有时候遇到一些特殊情况，就束手无策了。这本书的出现，可以说是彻底改变了我的工作方式。作者在算法层面讲解得非常细致，从传统的匹配滤波到近年来兴起的深度学习方法，都进行了详尽的介绍和比较。我尤其对书中关于“基于深度学习的目标检测”的章节印象深刻，它不仅介绍了各种主流的深度学习模型，还分析了它们在SAR图像目标检测中的优势和挑战，比如如何处理SAR图像的相干性、斑点噪声等问题。书中的每一个算法都配有详细的图示和伪代码，让我能够轻松理解算法的运行机制，甚至可以直接参考代码进行实现。最让我感到欣慰的是，书中还提供了大量不同场景下的SAR图像示例，以及对应的目标检测结果，这让我能够更直观地了解算法的实际表现，也为我后续的工作提供了宝贵的参考。这本书无疑为我打开了一个新的视角，让我在SAR目标检测领域有了更深的认识和更多的实践能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名SAR系统的研发人员，我一直在寻找一本能够全面、深入地介绍SAR目标检测技术前沿的书籍。这本书无疑满足了我的需求。它不仅涵盖了SAR目标检测的基础理论，更重要的是，它对当前的研究热点和未来的发展趋势进行了深入的探讨。书中对于“自适应目标检测”、“多尺度目标检测”等前沿算法的讲解，让我看到了SAR目标检测技术的发展方向。我特别欣赏作者在书中对“模型鲁棒性”的强调，这在实际应用中非常重要，因为SAR图像的质量往往会受到多种因素的影响。书中还讨论了如何提高算法在复杂背景、低信噪比等条件下的检测性能，这对于提升SAR系统的实际应用效果至关重要。此外，书中关于“目标识别与分类”的章节，也为我们提供了新的思路，不仅仅是检测到目标，更能对目标进行进一步的理解。作者的专业知识和严谨的逻辑让我受益匪浅，这本书不仅是一本技术手册，更是一本激发思考的指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直就是一本宝藏！我之前对SAR的目标检测一直觉得云里雾里，尤其是那些复杂的数学公式，总感觉抓不住重点。但读了这本书之后，我才发现原来SAR目标检测可以这么直观、这么有条理。作者在讲解理论的时候，没有一味地堆砌公式，而是非常注重概念的引入和逻辑的梳理，让每一个理论背后都有清晰的物理意义和实际应用场景。比如，在讲到恒虚警概率（CFAR）的时候，书中不仅给出了经典的CFAR算法，还深入分析了不同CFAR算法的优缺点，以及它们在不同杂波背景下的适用性。更让我惊喜的是，作者还花了大量的篇幅讲解了各种算法的实现细节，包括如何进行参数设置、如何优化计算效率等等，这些都是在其他文献中很难找到的宝贵信息。我尤其喜欢书中关于“多目标检测”的章节，它清晰地阐述了如何在复杂的SAR图像中准确地识别和区分出多个目标，这对于一些大型目标群的监测任务至关重要。总而言之，这本书不仅理论扎实，而且非常注重实践指导，对于想要深入理解SAR目标检测的读者来说，绝对是一本不可多得的好书。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆