雷達係統分析與建模/智能感知前沿技術係列/國防電子信息技術叢書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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南京電子技術研究... 編

圖書標籤:

• 雷達
• 信號處理
• 建模仿真
• 智能感知
• 電子信息
• 國防科技
• 雷達係統
• 目標探測
• 無綫電技術
• 信息融閤

店鋪： 博睿圖書

齣版社： 電子工業

ISBN：9787121307775

商品編碼：11842140818

齣版時間：2017-01-01

>基本信息

• 商品名稱：雷達係統分析與建模/智能感知前沿技術係列/國防電子信息技術叢書
• 作者：(美)戴維·K.巴頓|譯者:南京電子技術研究所
• 定價：79
• 齣版社：電子工業
• ISBN號：9787121307775

>其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2017-01-01
• 印刷時間：2017-01-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：
• 頁數：392

《智能感知與信息融閤：麵嚮未來應用的理論與實踐》 內容梗概 本書係統深入地探討瞭智能感知與信息融閤領域的核心理論、關鍵技術及其在當前及未來各種應用場景下的實踐意義。作者將這一前沿科技領域分解為相互關聯的多個層麵，從基礎的感知機理齣發，逐步深入到復雜的融閤算法和係統設計，最終落腳於實際應用中的挑戰與機遇。全書旨在構建一個清晰、連貫的知識體係，幫助讀者理解智能感知如何從原始信號中提取有意義的信息，以及信息融閤如何將多源、多模態的數據轉化為更全麵、更精確、更魯棒的認知。 第一部分：智能感知的基礎理論與核心技術 本部分為全書奠定瞭堅實的基礎，詳細介紹瞭智能感知係統中不同傳感模態的工作原理、信號特性以及數據預處理方法。 信號與係統基礎: 迴顧瞭信號處理的基本概念，包括時域、頻域分析，傅裏葉變換、小波變換等，以及綫性係統、非綫性係統、隨機過程等理論，為後續的信號提取和特徵分析提供必要的數學工具。 多樣化的感知模態: 光學成像與計算機視覺: 深入剖析瞭可見光、紅外、紫外等不同波段的光學傳感原理，以及圖像采集、降噪、增強、特徵提取（如SIFT、HOG）、目標檢測與識彆（如CNN、Transformer在視覺中的應用）、場景理解等核心技術。將重點放在如何從復雜的視覺信息中提取語義和幾何信息。 聲學感知: 介紹瞭聲波的傳播特性，麥剋風陣列的信號處理技術（如波束形成、聲源定位），語音信號處理（如特徵提取MFCC、PLP、自動語音識彆ASR）、環境聲音事件檢測與分類等。強調如何利用聲音信息感知環境和事件。 雷達感知: 盡管不直接講解雷達係統分析與建模，但會深入闡述雷達傳感器的工作原理，包括電磁波的發射、接收、目標迴波的形成與分析。重點介紹雷達信號的時域和頻域特性，如多普勒效應、距離-多普勒（RD）譜、距離-距離-多普勒（3D）譜，以及不同雷達體製（如脈衝多普勒、連續波、FM-CW、閤成孔徑雷達SAR）的基本工作模式及其對信息提取的影響。會涉及目標散射特性、雜波抑製、恒虛警率（CFAR）檢測等與雷達信息提取緊密相關的技術。 慣性與導航感知: 詳細介紹瞭慣性測量單元（IMU）的工作原理，包括加速度計和陀螺儀的測量方式，以及它們産生的原始數據如何通過姿態解算、航位推算來估計載體的位姿。討論瞭GPS/GNSS信號的接收、定位原理、誤差分析以及與其他傳感器的融閤以提高定位精度和魯棒性。 其他感知模態: 簡要介紹激光雷達（LiDAR）點雲數據處理、射頻（RF）信號感知、化學/生物傳感器等，展示瞭智能感知技術的廣泛應用前景。 特徵工程與錶示學習: 探討瞭如何從原始感知數據中提取具有區分度和魯棒性的特徵。這包括手工設計特徵的方法，以及近年來備受關注的錶示學習技術，尤其是深度學習模型（如自編碼器、生成對抗網絡GANs）在自動特徵提取方麵的強大能力。 第二部分：信息融閤的理論框架與關鍵算法 本部分聚焦於如何將來自不同傳感器、不同模態的信息進行有效融閤，以獲得比單一傳感器更全麵、更準確的認知。 信息融閤的層級與範疇: 數據層融閤: 將來自不同傳感器的原始數據或預處理後的數據直接進行整閤，例如圖像拼接、多視角點雲配準。 特徵層融閤: 在提取各傳感器特徵後，將這些特徵進行融閤，是目前最常用的融閤方式。 決策層融閤: 分彆對各傳感器的數據進行目標識彆或狀態估計，然後將各自的決策結果進行融閤，例如投票法、貝葉斯推理。 經典信息融閤算法: 概率與統計方法: 詳細介紹貝葉斯理論在信息融閤中的應用，如卡爾曼濾波（KF）、擴展卡爾曼濾波（EKF）、無跡卡爾曼濾波（UKF）及其在狀態估計與目標跟蹤中的作用。對非高斯噪聲和非綫性係統，會重點介紹粒子濾波（PF）的原理與實現。 證據理論: 深入闡述Dempster-Shafer證據理論，包括證據的錶示、組閤規則以及不確定性的處理，特彆是在信息不完整或存在衝突時如何進行融閤。 模糊邏輯與神經網絡: 討論如何利用模糊邏輯處理模糊和不確定的信息，以及神經網絡（特彆是深度神經網絡）在學習復雜融閤函數方麵的潛力，包括多任務學習、注意力機製在融閤中的應用。 先進信息融閤技術: 多傳感器目標跟蹤: 結閤前述的濾波技術，深入探討多目標跟蹤（MOT）問題，包括目標起始、終止、數據關聯（如JPDA、MHT）以及目標軌跡管理。 基於深度學習的信息融閤: 重點介紹如何設計端到端的深度學習模型來實現特徵層甚至數據層的融閤，包括多模態深度網絡、注意力機製驅動的融閤、圖神經網絡在融閤中的應用。 主動感知與智能決策: 探討如何利用信息融閤的結果來指導傳感器的選擇和部署，實現更高效、更經濟的感知，例如利用已融閤信息判斷未知區域的探索策略。 第三部分：智能感知與信息融閤的應用實踐與挑戰 本部分將理論與實踐相結閤，探討瞭智能感知與信息融閤在多個關鍵領域的應用，並分析瞭當前麵臨的挑戰和未來的發展趨勢。 典型應用場景: 自動駕駛: 詳細分析瞭自動駕駛係統中多傳感器（攝像頭、LiDAR、雷達、IMU、GPS）的融閤在環境感知、障礙物檢測、路徑規劃、決策控製等方麵的關鍵作用。 智能交通: 討論瞭城市交通管理、車路協同、行人檢測、交通流預測等應用中信息融閤的價值。 機器人導航與定位: 介紹SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技術中，如何融閤激光雷達、攝像頭、IMU等信息實現高精度地圖構建和自身定位。 安防監控與智能安防: 探討瞭視頻監控、入侵檢測、行為分析、人臉識彆等場景下，多源信息融閤提升預警和響應能力。 工業自動化與智能製造: 闡述瞭工業機器人、産品質量檢測、設備狀態監測、生産過程優化中感知與融閤技術的應用。 遙感與地理信息: 介紹瞭衛星圖像、無人機影像、地麵傳感器數據融閤在環境監測、資源勘探、災害預警等領域的應用。 麵臨的挑戰與關鍵問題: 數據異構性與不一緻性: 如何處理不同傳感器采集的數據在分辨率、精度、時間同步、坐標係上的差異。 魯棒性與可靠性: 在復雜、動態、甚至惡劣環境下，如何保證感知與融閤係統的穩定運行，剋服噪聲、遮擋、欺騙等乾擾。 實時性與計算效率: 如何在資源受限的平颱上實現高效的信息融閤，滿足實時應用的需求。 安全性與隱私保護: 在共享和融閤大量敏感數據時，如何確保信息的安全和用戶的隱私。 可解釋性與可信度: 如何理解復雜融閤算法的決策過程，並評估其輸齣的可信度。 數據稀疏性與長尾效應: 如何在數據量不足或某些類彆樣本稀少的情況下，進行有效的感知與融閤。 未來發展趨勢: 多模態深度融閤: 進一步探索端到端的深度學習模型，實現更深層次、更智能的多模態信息融閤。 邊緣計算與分布式感知: 將信息處理能力下沉到傳感器端或邊緣節點，實現低延遲、高效率的分布式感知與融閤。 具身智能與自主決策: 將感知與融閤技術與強化學習、規劃決策等技術相結閤，實現更高級彆的自主智能體。 可解釋AI與可信AI: 緻力於開發更透明、更可信的感知與融閤係統，增強用戶信心。 感知識彆與知識圖譜的結閤: 將感知到的信息結構化、語義化，並與知識圖譜相結閤，實現更深層次的理解和推理。 本書通過理論講解、算法分析、案例剖析，全麵展示瞭智能感知與信息融閤技術的廣度和深度，以及其在推動社會智能化進程中的核心地位。本書適閤於從事相關領域研究的科研人員、工程師，以及對智能感知和信息融閤技術感興趣的在校學生和行業從業者。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我對雷達技術本身知之甚少，但對“智能感知”這個概念卻有著濃厚的興趣。恰好在一次偶然的機會下，我看到瞭《雷達係統分析與建模》這本書，它隸屬於“智能感知前沿技術係列”，這讓我覺得或許能從中找到一些理解智能感知技術通用的分析方法和建模思路。雖然我不懂雷達的具體細節，但書名中的“分析與建模”部分，讓我聯想到這類書籍往往會提供一種嚴謹的、係統化的思維框架，用於理解和描述復雜的係統。這種框架很可能適用於其他類型的智能感知技術，比如圖像識彆、語音處理等等。我期待這本書能通過雷達這個具體的載體，來闡述更普遍的、應用於各種智能感知係統的分析原理和建模技術，從而幫助我建立起一種更宏觀、更具普適性的技術認知。

評分☆☆☆☆☆

收到，我將以讀者的口吻，為您的圖書《雷達係統分析與建模/智能感知前沿技術係列/國防電子信息技術叢書》撰寫五段風格迥異、內容詳實且不包含具體書籍內容的圖書評價。 我最近偶然翻閱到一本名為《雷達係統分析與建模》的書，雖未深讀，但光是瀏覽目錄和簡介，便能感受到其學術深度與前沿性。書名中的“智能感知”和“國防電子信息技術”幾個關鍵詞，已經預示瞭這本書並非泛泛而談的科普讀物，而是直擊當前科技發展核心的專業著作。我特彆留意到它被歸類在“智能感知前沿技術係列”中，這本身就說明瞭它所涵蓋的內容在當前技術浪潮中具有重要的引領作用。考慮到國防電子信息技術領域的特殊性，這類書籍通常會深入探討關鍵技術的原理、實現方法以及應用前景，並且往往會涉及大量復雜的數學模型和算法分析。對於我這樣對雷達係統理論構建和實際應用分析感興趣的讀者來說，這本書無疑提供瞭一個絕佳的學習平颱，讓我能夠窺見該領域最前沿的研究動態和技術發展趨勢，為未來在相關領域的研究和實踐打下堅實基礎。

評分☆☆☆☆☆

近期我關注到電子信息技術領域的發展，尤其是“智能感知”這一新興熱點。《雷達係統分析與建模》這本書，恰好處於這個交叉領域的前沿。雖然我對雷達係統的具體技術細節瞭解不多，但我深知任何復雜的智能感知係統，其核心都離不開精確的數學建模和深入的係統分析。這本書作為“國防電子信息技術叢書”的一部分，很可能包含瞭許多在實際國防應用中經過驗證的先進理論和方法。我對於這本書能否提供關於如何從理論層麵構建復雜的感知模型，以及如何利用數學工具來優化係統性能的見解，抱有極大的期待。對於我而言，理解這種“分析與建模”的思維方式，對於我在更廣闊的智能感知技術領域進行探索，具有重要的參考價值。

評分☆☆☆☆☆

對於長期從事通信電子工作的我來說，雷達係統一直是信息傳輸和信號處理領域一個非常重要的分支。這本書的齣現，仿佛是一股清流，尤其當我看到它屬於“國防電子信息技術叢書”時，便知曉它定然蘊含著不少經過實踐檢驗的真知灼見。《雷達係統分析與建模》這個名字，聽起來就非常有技術含量，它暗示瞭這本書不會僅僅停留在概念介紹，而是會深入到如何構建數學模型、如何進行係統性能分析的層麵。在我看來，優秀的教材往往能夠將復雜的理論概念轉化為清晰的數學語言和工程實踐，這本書能否做到這一點，是我非常關注的。我希望它能提供一些關於雷達係統設計、優化以及性能評估的實用方法論，這些方法論可能對我在其他電子信息係統設計中也能有所啓發。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛剛接觸雷達技術領域的學生，正在積極尋找能夠幫助我建立紮實理論基礎的入門級和進階級教材。《雷達係統分析與建模》這本書，光從名字上看，就給人一種專業、權威的感覺。特彆是它所在的“智能感知前沿技術係列”，讓我覺得它能夠引領我瞭解當前雷達領域最尖端的研究方嚮和技術動態。雖然我還沒來得及細讀內容，但僅僅從其分類和名稱，我就可以預見到這本書會涉及大量關於雷達信號的産生、傳播、接收以及信息提取的原理性闡述，並且可能會有詳細的數學模型推導和仿真分析。對於我這樣需要係統性學習的初學者來說，一本能夠深入淺齣講解復雜理論，並且能夠指導實際操作的書籍，將是無比寶貴的財富。