现代雷达辐射源信号分选与识别 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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何明浩，韩俊 著

图书标签:

• 雷达
• 辐射源
• 信号处理
• 分选
• 识别
• 电子对抗
• 电磁兼容
• 信息安全
• 通信工程
• 雷达工程

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030482693

版次：1

商品编码：11959054

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

页数：161

字数：201000

内容简介

　　对雷达辐射源信号进行分选与识别是雷达对抗侦察系统中的一个重要环节，近年来，各种新理论、新技术不断涌现。何明浩、韩俊著的《现代雷达辐射源信号分选与识别》系统介绍了作者近些年围绕该领域所取得的相关研究成果。全书共分7章，内容包括：绪论、基于PRI的雷达辐射源信号分选、雷达辐射源信号脉内特征参数提取、雷达辐射源信号脉内特征参数评估与选择、SVM分类器评估与选择、雷达辐射源识别系统效果评估、雷达辐射源工作模式识别。
　　本书可供从事雷达与电子对抗领域的研究人员参考，也可作为高等院校相关专业高年级本科生和研究生的参考书。

目录

前言
第1章 绪论
1.1 现代雷达辐射源特点
1.1.1 技术特点
1.1.2 信号特征及变化样式
1.2 分选与识别面临的挑战
1.2.1 信号幅度变化不规律
1.2.2 工作频带宽变化多样
1.2.3 信号参数多变、快变
1.2.4 信号波形变化复杂
1.2.5 信号特征日益隐蔽
1.3 分选与识别的现状与趋势
1.3.1 脉内特征参数
1.3.2 分类器
1.4 主要内容与章节安排
参考文献
第2章 基于PRI的雷达辐射源信号分选
2.1 直方图分选方法
2.1.1 统计直方图分选
2.1.2 累积差直方图分选
2.1.3 序列差直方图分选
2.2 平面变换技术
2.3 PRJ变换算法
2.3.1 PRI变换的原理
2.3.2 PRI变换的检测门限
2.3.3 运算量分析
2.4 基于SDIF和PRI变换结合的方法
2.5 PRI分选的缺点
2.6 本章小结
参考文献
第3章 雷达辐射源信号脉内特征参数提取
3.1 常用脉内特征参数提取方法
3.1.1 瞬时自相关算法
3.1.2 傅里叶变换法
3.1.3 短时傅里叶变换
3.1.4 Wigner.ville分布
3.1.5 小波变换法
3.2 频域复杂度特征
3.2.1 提取原理
3.2.2 实验与分析
3.3 时频域模糊函数特征
3.3.1 提取原理
3.3.2 实验与分析
3.4 变换域双谱特征
3.4.1 提取原理
3.4.2 实验与分析
3.5 本章小结
参考文献
第4章 雷达辐射源信号脉内特征参数评估与选择
4.1 常用评估方法
4.1.1 基于满意特征选择法
4.1.2 基于粗集理论的特征选择法
4.1.3 基于主成分分析的特征选择法
4.2 基于多指标的特征参数评估方法
4.2.1 评估指标的构建
4.2.2 评估指标的计算
4.2.3 评估指标的规范化
4.2.4 评估实验与分析
4.3 基于分级多指标的评估方法
4.3.1 分级评估模型构建
4.3.2 信噪比评估方法
4.3.3 指标权重的确定
4.3.4 评估实验与分析
4.4 本章小结
参考文献
第5章 SVM分类器评估与选择
5.1 核函数及其对SⅥⅥ的影响
5.1.1 核理论
5.1.2 核函数
5.1.3 实验与分析
5.2 基于多指标的核函数综合评估与选择方法
5.2.1 评估指标及模型的建立
5.2.2 评估指标计算方法
5.2.3 实验与分析
5.3 基于智能优化算法的sVM模型参数寻优方法
5.3.1 优化问题及智能优化算法
5.3.2 基于智能优化算法的SVM模型参数优化方法
5.3.3 实验与分析
5.4 基于多指标的SVIⅥ算法性能评估
5.4.1 评估指标及其计算方法
5.4.2 实验与分析
5.5 本章小结
参考文献
第6章 雷达辐射源识别系统效果评估
6.1 识别率测试结果
6.1.1 识别率的含义及性质
6.1.2 MRR呈正态分布的证明
6.1.3 MRR样本的生成
6.2 评估指标的构建
6.2.1 评估指标构建原则
6.2.2 评估指标的选取
6.2.3 评估指标的层次结构
6.3 评估指标的计算
6.3.1 MRR均值的计算
6.3.2 MRR方差的计算
6.3.3 MRR分布指标的计算
6.3.4 MRR独立性指标的计算
6.3.5 实验与分析
6.4 基于模糊综合评判的评估方法
6.4.1 模糊理论及模糊综合评判法
6.4.2 实验与分析
6.5 本章小结
参考文献
第7章 雷达辐射源工作模式识别
7.1 现代雷达典型工作模式分析
7.1.1 搜索模式
7.1.2 跟踪模式
7.1.3 武器控制模式
7.1.4 综合工作模式
7.2 基于重频的工作模式识别
7.2.1 雷达重频模式分析
7.2.2 提取原理
7.2.3 实验与分析
7.3 基于脉幅的工作模式识别
7.3.1 雷达扫描方式分析
7.3.2 提取原理
7.3.3 实验与分析
7.4 基于数据率的工作模式识别
7.4.1 相控阵雷达数据率与工作模式关系
7.4.2 基于数据率的相控阵雷达工作模式识别方法
7.5 本章小结
参考文献

前言/序言

“目标锁定了。” 这句简洁而又充满力量的宣告，不仅仅是一个战术指令，更是无数科技人员智慧与汗水的结晶，是人类对未知领域不断探索的生动写照。在现代战争、民用安全、航空航天、气象探测乃至环境保护等诸多领域，一种无形的力量正以前所未有的精度和广度，洞察着周围的一切——它就是雷达。 然而，雷达的“眼睛”并非总是清晰无误。广阔的电磁频谱中，充斥着来自各种电子设备的信号，它们交织在一起，形成了复杂的电磁环境。其中，雷达辐射源作为关键的信息来源，其信号的精准识别与有效分选，直接关系到态势感知、决策制定乃至任务成败。想象一下，在一次关键的侦察任务中，敌我双方的雷达信号混杂，如果无法迅速区分出敌方雷达的动向，后果不堪设想。又或者，在繁忙的空中交通管制中，一架飞机的雷达信号若被误判，可能引发灾难性的后果。 本书旨在深入探讨这一至关重要的问题：如何从纷繁复杂的电磁信号海洋中，精准地“听诊”出每一个雷达辐射源的“心跳”，并将其“身份”一一辨明？ 这是一项极具挑战性的系统工程，它不仅需要扎实的理论基础，更依赖于先进的技术手段和精妙的算法设计。 我们关注的核心，是“信号分选”与“信号识别”。 信号分选，顾名思义，便是将感兴趣的雷达信号从杂波、干扰以及其他非雷达信号中分离出来，如同大海捞针，将真正有价值的目标“捞”出来。这个过程涉及到对信号的各种特性进行分析，例如信号的到达时间、频率、幅度、调制方式等等。通过这些基本特征，我们可以初步判断一个信号是否可能是雷达信号，并将其与其他信号区分开来。更进一步，当多个雷达信号同时存在时，我们需要根据它们的时域、频域、空间域等特征，将它们划分到各自的“阵营”，避免“串扰”和“误伤”。这就像是在一个嘈杂的派对中，准确地找到并隔离出你正在与之交谈的那个人。 而信号识别，则是信号分选后的进一步深化。一旦我们锁定了疑似雷达信号，接下来的任务就是“认识”它。这包括确定其具体的雷达类型、工作模式、甚至具体的设备型号。每一部雷达，都有其独特的“指纹”，我们通过分析其信号的调制编码、脉冲重复间隔（PRI）、脉冲宽度（PW）、带宽、天线扫描方式等一系列精细参数，来构建其“身份档案”。这项工作，就像是在侦破一起案件，通过收集和分析各种线索，最终锁定嫌疑人。 本书的深度探讨，将贯穿以下几个关键维度： 一、 海量数据下的精准“捕捉”： 现代战场或复杂电磁环境下，雷达信号的数量呈爆炸式增长。如何高效地处理这些海量数据，从中快速筛选出具有威胁或价值的信号，是摆在技术人员面前的首要难题。本书将详细介绍各种先进的信号处理技术，包括但不限于： 快速傅里叶变换（FFT）及其变种：用于分析信号的频率成分，快速识别不同频率的雷达信号。 短时傅里叶变换（STFT）与小波变换：用于分析信号的时频特性，尤其适用于识别变频或非平稳信号。 脉冲压缩技术：提升雷达的距离分辨率和信噪比，从而更好地捕获微弱信号。 自适应滤波与噪声抑制技术：有效去除环境噪声和干扰，凸显雷达信号的真实特征。 信号采样与数字化技术：如何在高采样率下精确采集信号，以及数字化过程中的信息损失与优化。 二、 深度挖掘信号的“内在密码”： 雷达信号的“指纹”隐藏在其复杂的调制方式和编码序列中。识别这些“内在密码”，是精准识别的关键。本书将深入剖析： 脉冲参数的精细测量与分析：包括脉冲宽度（PW）、脉冲重复间隔（PRI）、脉冲到达时间（PAT）等，这些参数是区分不同雷达的关键。我们将探讨如何在高密度信号环境下，准确测量这些参数，并利用它们进行初步分类。 调制识别技术：雷达信号的调制方式多种多样，如脉冲幅度调制（PAM）、脉冲相位调制（PPM）、脉冲频率调制（PFM）等。本书将介绍各种基于统计特征、高阶累量、神经网络等方法的调制识别技术，帮助读者理解如何解读信号的“语言”。 信号重构与参数估计：在信号不完整或存在噪声的情况下，如何通过先进的信号处理算法，尽可能地重构原始信号，并准确估计其关键参数。 三、 智能化的“辨识”体系： 随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，它们在信号分选与识别领域展现出巨大的潜力。本书将重点介绍： 基于机器学习的特征提取与分类：例如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等算法，如何从大量的信号特征中学习规律，并对雷达信号进行精准分类。 深度学习在雷达信号识别中的应用：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型，如何直接从原始信号波形或频谱图中学习复杂的模式，实现高效的识别。 模式识别与聚类分析：如何利用无监督学习方法，发现未知雷达信号的内在结构和相似性，为后续的识别打下基础。 智能跟踪与关联：如何将分选和识别出的雷达信号进行时空关联，形成连续的跟踪轨迹，提供更全面的态势信息。 四、 复杂电磁环境下的应对策略： 现实世界的电磁环境远比实验室复杂。本书将重点关注： 高密度、低截获概率（LPI）雷达信号的处理：如何应对数量庞大、功率微弱、信号难以探测的LPI雷达。 电子对抗（ECM）与电子支援（ESM）的影响：分析干扰信号如何影响雷达信号的捕获与识别，以及如何设计有效的抗干扰和信号侦察策略。 分布式雷达网络中的信号融合与识别：如何在多个雷达平台协同工作时，有效地融合和处理信息，提升整体的探测能力。 跨域（如陆海空天）雷达信号的兼容性与协同：探讨不同领域雷达信号的特性差异，以及如何实现跨域的信息共享和协同作战。 本书的目标读者群广泛，包括但不限于： 军事领域的雷达技术专家、情报分析人员、作战指挥员：他们需要掌握先进的雷达信号分选与识别技术，以应对复杂的电磁对抗环境，提升战场态势感知能力。 航空航天领域的工程师与研究人员：在空管、卫星通信、飞行器研发等领域，雷达信号的准确识别是确保系统安全可靠运行的关键。 民用安全领域的专业人士：如机场安检、边境监控、港口管理等，利用雷达技术进行目标探测和识别，是提升安全水平的重要手段。 气象探测与环境监测的研究人员：如天气雷达、降雨雷达等，其信号的准确分析对于气象预报和环境研究至关重要。 对电子信息技术、信号处理、人工智能等领域感兴趣的广大科技爱好者与学生：本书将提供一个深入了解现代雷达技术前沿的窗口。 “洞察无形，决胜千里。” 现代雷达辐射源信号分选与识别技术，是现代科技战场上不可或缺的核心能力。本书将以严谨的科学态度，清晰的逻辑结构，丰富的内容，为读者呈现一个全面、深入、前沿的雷达信号分析世界。我们不仅仅是介绍技术，更是传达一种“眼观六路，耳听八方”的智慧，一种对信息敏锐捕捉和深度解读的能力，一种在信息洪流中精准定位、果断决策的信心。 这本书，将是你深入理解现代雷达“侦察之眼”运作机制，掌握战场“隐形耳语”的得力助手，也是你踏入信息时代最前沿技术的坚实桥梁。它将带领你，一同揭开雷达信号分选与识别的神秘面纱，感受科技的力量，洞悉信息战场的未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计虽然简洁，但“雷达辐射源”几个字立刻勾起了我的好奇心。我理解的“辐射源”不仅仅是指雷达本身，更可能是指雷达发射出的电磁波信号。这本书应该会从信号的角度出发，深入剖析雷达辐射源的特性。我猜测书中会详细介绍雷达信号的各种参数，比如频率、脉冲宽度、脉冲重复频率、调制方式等等，以及这些参数如何影响信号的特性和识别的难度。对于“分选”这一概念，我理解为如何在众多信号中将属于雷达的信号与其他干扰信号（如通信信号、噪声等）区分开来，这可能需要讲解各种滤波技术、阈值判别等方法。而“识别”则是在分选出雷达信号后，进一步判断其具体类型，比如是哪种类型的雷达，它的工作模式是什么，甚至可能推断出它的部署位置或意图。这部分内容很可能涉及到大量的统计分析、概率论以及一些模式匹配的算法。我希望书中能够提供一些具体的识别流程和方法，并且能够举例说明如何通过分析信号的细微特征来完成识别任务。这本书给我的印象是“深入”和“精细”，专注于雷达信号的本质和处理细节。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对“辐射源信号分选与识别”这些术语并不熟悉，但“现代雷达”这个词让我联想到很多科幻电影中的场景，所以觉得这本书的内容应该很吸引人。我猜测这本书会从宏观层面介绍雷达在现代社会中的作用，比如在国防安全、民航管理、天气预报、自动驾驶汽车等方面，雷达是如何发挥关键作用的。然后，它会聚焦到雷达系统“如何工作”的核心问题。我猜想书中会解释雷达是如何通过发射和接收电磁波来探测目标的，并且会详细介绍不同雷达系统（比如机械扫描雷达和电子扫描雷达）在探测原理上的差异。关于“信号分选与识别”，我理解为，当一个区域内可能存在多个雷达在工作时，如何将我们感兴趣的那个雷达的信号“挑出来”（分选），并且确定这个信号是来自于哪个具体的雷达（识别）。这可能需要介绍一些高级的信号处理技术，比如频谱分析、脉冲压缩、多普勒滤波等等。我希望书中能用通俗易懂的语言，辅以生动的图示，来解释这些复杂的技术概念，让非专业人士也能有所了解。这本书给我的感觉是“科普”与“技术”相结合，能够激发读者的兴趣并提供基础的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面上写着“现代雷达辐射源信号分选与识别”，光听名字就透着一股浓浓的专业气息，让我这个门外汉有点望而却步。不过，我对雷达技术一直抱有强烈的好奇心，尤其是在军事和民用领域，雷达的无处不在让我觉得它是个充满魅力的学科。我设想这本书应该会深入探讨雷达系统的工作原理，比如电磁波的发射、接收，以及信号的传播和反射过程。同时，我期待它能详细介绍不同类型的雷达，比如脉冲雷达、连续波雷达、多普勒雷达等等，并且会分析它们各自的优缺点和适用场景。另外，信号分选和识别是这本书的核心，我猜想它会花大量篇幅讲解如何从复杂的电磁环境中区分出不同的雷达信号，并进一步识别出这些信号的来源，这其中可能涉及到复杂的数学模型、算法和信号处理技术。我甚至可以想象书中会包含大量的图表和公式，来辅助解释这些深奥的原理。总而言之，这本书给我的第一印象是“硬核”，充满了技术细节和理论深度，适合那些真正想钻研雷达技术，对信号处理和模式识别有浓厚兴趣的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题很有指向性，“现代雷达辐射源信号分选与识别”，这让我联想到一些非常具体的技术细节，而非泛泛而谈。我猜测书中会深入探讨雷达信号的数学建模，比如如何用数学公式来描述雷达信号的波形、频谱、相位等特性，以及这些参数如何受到环境因素（如传播路径、多径效应）的影响。对于“分选”部分，我预期会介绍一些专业的信号处理算法，如匹配滤波、短时傅里叶变换（STFT）、小波变换等，以及如何利用这些算法来提取雷达信号的关键特征，并将其与其他信号区分开来。在“识别”方面，我推测书中会涉及一些更高级的模式识别技术，例如基于特征向量的分类、神经网络分类、支持向量机（SVM）等，来对不同类型的雷达信号进行精确分类，甚至可能实现对雷达型号、工作模式的辨识。此外，我好奇书中是否会讨论雷达信号的时域、频域、以及空域的联合分析方法，以提高分选和识别的鲁棒性。这本书给我留下的印象是“技术性”强，“深度”大，适合有一定信号处理基础或者希望深入研究雷达信号处理理论的专业人士。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本书的时候，第一反应就是它的内容肯定非常前沿。毕竟“现代”这两个字就说明它不是一本陈旧的教科书。我猜想书中会涵盖当前最新的雷达技术发展趋势，比如相控阵雷达、合成孔径雷达（SAR）等等，并且会重点介绍这些技术在现代军事侦察、目标跟踪、气象监测、交通管理等领域的应用。对于信号分选和识别部分，我设想它会讲解一些先进的机器学习和深度学习算法在雷达信号处理中的应用，例如如何利用神经网络来自动识别和分类雷达信号，这无疑会大大提高识别的效率和准确性。此外，我好奇书中是否会讨论一些特殊的雷达应用场景，比如低截获概率（LPI）雷达的信号特性以及如何对其进行分选和识别，这对于信息安全和电子对抗领域来说至关重要。从书名来看，它应该包含很多实际案例和仿真数据，让读者能够更直观地理解复杂的理论知识，并且可能还会提供一些相关的软件工具或编程示例，帮助读者动手实践。总的来说，这本书给我的感觉是“实用”且“面向未来”，能够让读者跟上雷达技术发展的步伐。

评分☆☆☆☆☆

正版书，挺好的

评分☆☆☆☆☆

一本书不错的，内容实用

评分☆☆☆☆☆

一本书不错的，内容实用

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

不错，价位划算，很受用的。

评分☆☆☆☆☆

还不错，有些新内容

评分☆☆☆☆☆

一本书不错的，内容实用

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

好