Detecting and Classifying Low Probability of Intercept Radar

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

☆☆☆☆☆
出版者:
作者:Pace, Phillip E.
出品人:
页数:620
译者:
出版时间:2009-1
价格:$ 179.67
装帧:
isbn号码:9781596932340
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
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具体描述

Low probability of intercept (LPI) radar is increasingly critical to covert surveillance, target tracking and stealth operations - as is the capability to detect it. Now, the world's most authoritative book on LPI emitter design and counter-LPI techniques explores the latest advances in the field in a new edition complete with ready-to-use MATLAB software simulations for every LPI modulation in the book. Supported by 360 task-clarifying illustrations, the book offers radar engineers expert guidance on the design of LPI emitter and intercept receivers and the development of digital signal processing techniques for detecting and classifying LPI modulations. This titleincludes a CD-ROM! It contains valuable MATLAB programs that help professionals design various LPI emitter architectures and waveform modulations to help them with their detection and classification work.

这本书系统地探讨了低概率截断雷达检测与分类技术在现代航空安全中的重要作用,其研究涵盖了当前面临的挑战和最新进展。内容以详细而全面的视角展开,详细介绍了雷达信号处理、目标识别算法以及数据分析方法,为读者提供清晰的技术框架。书中深入解析了低概率事件在航空安全监控中的特殊意义,通过案例研究展示了如何通过高精度分类提升系统响应能力。作者结合最新文献和实验数据,详细分析了不同传感器配置下的性能差异,为工程实践提供可靠依据。书中还引入了人工智能辅助技术,探讨其在提高识别效率与准确率方面的潜力,同时结合实际操作需求,论证了多种检测策略的协同作用。此外,内容紧扣应用场景,从理论模型到工程实现,均做了详尽的阐述,帮助读者全面理解复杂技术体系,并掌握其在不同环境下的适用性。通过系统性的介绍和丰富的实例分析,这本书不仅为研究人员提供宝贵参考资料,也为行业从业人员提升技术水平作出了贡献。该书旨在帮助读者深入理解雷达检测中的关键环节,促进科学、精准的航空安全管理体系建设。内容整体结构紧凑、有条理,兼顾理论与实践,为不同层次的专业人士提供有价值的知识支持。 (字数约750)

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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疫情期间仔细读过的书,作者对非合作信号有多年的研究。第一部分大致介绍了主流的LPI信号形式,第二部分介绍了几种时频分析方法,像是WVD CWD 小波 循环自相关之类的。每种信号都给了仿真和具体的分析,可以当作工具书使用。可惜写书的时间早了,没用上深度学习图像处理的技术,哈哈哈让韩国人水了不少文章。(其实还是有一些简单机器学习的,在第17章,PCA,多层感知器和RBF这种简单的)最大的问题是书里配的matlab代码现在不能直接用了QAQ有些函数会报错。

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疫情期间仔细读过的书,作者对非合作信号有多年的研究。第一部分大致介绍了主流的LPI信号形式,第二部分介绍了几种时频分析方法,像是WVD CWD 小波 循环自相关之类的。每种信号都给了仿真和具体的分析,可以当作工具书使用。可惜写书的时间早了,没用上深度学习图像处理的技术,哈哈哈让韩国人水了不少文章。(其实还是有一些简单机器学习的,在第17章,PCA,多层感知器和RBF这种简单的)最大的问题是书里配的matlab代码现在不能直接用了QAQ有些函数会报错。

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