雷达空时自适应信号处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] J.R.格西（J.R.GUERCI） 著

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• 雷达信号处理
• 自适应信号处理
• 空时信号处理
• 雷达系统
• 信号检测
• 参数估计
• 优化算法
• 阵列信号处理
• 雷达技术
• 现代信号处理

出版社： 北京理工大学出版社

ISBN：9787568213776

版次：1

商品编码：11994878

包装：精装

开本：16开

出版时间：2016-07-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　本书以MTI雷达对空时自适应处理的需求为背景，循序渐近的从基本概念、基本原理、与工程结合的信号处理方法、相关专题等方面进行了阐述。本书通俗易懂，书中总结了作者多年来的工作经验和授课方法，对理论研究和工程实现都有很好的参考价值。全书分为六章，主要内容有MTI雷达对STAP处理的需求，一阶自适应阵列处理，空时自适应处理原理，STAP方法、算法和性能、影响STAP算法的重要因素等。此外，书中还对一些专门的主题进行了介绍。
　　本书是信号处理领域的一部专著，可作为雷达领域的专业参考书，也可以作为高年级本科生、研究生的参考教材，对相关专业的理论和工程技术人员也有一定的参考价值。

前言/序言

雷达空时自适应信号处理：一部探索未知领域的理论与实践著作 《雷达空时自适应信号处理》一书，聚焦于雷达系统中最具挑战性且至关重要的领域——空时自适应信号处理（STAP）。本书并非简单罗列技术堆砌，而是深入浅出地剖析了STAP的理论基石，并辅以丰富的实践应用案例，旨在为读者构建一个系统、全面且深入的理解框架。无论您是雷达工程领域的资深研究者，还是渴望在该领域有所建树的后起之秀，抑或是对先进信号处理技术充满好奇的科技爱好者，本书都将是您不可多得的宝贵资源。 第一部分：理论基石的奠定 本书开篇，即以扎实的理论基础为起点，为读者构建起认识STAP的坚实地基。 第一章：雷达信号模型与基本原理 在深入探讨自适应处理之前，理解雷达系统的基本工作原理至关重要。本章将详细阐述雷达方程的推导与应用，分析不同类型雷达（如脉冲多普勒雷达、连续波雷达等）的工作模式及其信号特性。我们将审视雷达信号在传播过程中的衰减、散射、多普勒效应以及环境噪声的影响，为后续的信号处理分析奠定物理基础。同时，也会介绍雷达信号的数字化过程，包括采样定理、量化误差以及数字信号表示的有效性，为进入数字信号处理领域做好铺垫。 第二章：空间与时间信号的联合表示 STAP的核心在于将空间和时间两个维度上的信号信息进行统一处理。本章将详细介绍如何利用阵列天线将空间信息转化为电信号，并阐述不同天线阵型（如均匀线性阵列、均匀平面阵列等）的导向矢量特性。随后，我们将深入探讨信号在时间上的演化，重点关注目标的回波信号在不同脉冲周期内的多普勒频移特性。通过引入“空时快拍”的概念，本章将展示如何将雷达接收到的复杂信号在空时二维域中进行有效的表示，为后续的自适应处理算法提供数据基础。 第三章：杂波与干扰的建模 雷达系统面临着来自环境（如地海杂波）和敌方（如电子干扰）的严峻挑战。本章将对这些“不请自来”的信号进行细致的建模。我们将深入分析地海杂波的统计特性，包括其功率谱密度、角度谱密度以及随平台运动和地形地貌的变化。对于电子干扰，我们将探讨不同类型的干扰（如欺骗干扰、淹没干扰等）的产生机理及其对雷达信号的影响。通过构建精确的杂波与干扰模型，我们能够为后续设计有效的抑制算法提供理论依据。 第四章：经典信号处理技术回顾 在进入STAP的专项研究之前，回顾一些经典的信号处理技术是必不可少的。本章将对傅里叶变换、维纳滤波、卡尔曼滤波等在信号处理中扮演重要角色的技术进行深入讲解。我们将分析这些方法的优缺点，并探讨它们在雷达信号处理中的初步应用。通过对这些基础技术的温故知新，读者将能更好地理解STAP算法的创新之处和发展脉络。 第二部分：空时自适应处理算法的精髓 奠定了理论基础后，本书将聚焦于STAP的核心——各种先进的自适应信号处理算法。 第五章：空时自适应处理（STAP）基本原理 本章是本书的重中之重，将全面深入地介绍STAP的本质。我们将首先阐述STAP的基本思想：如何利用多通道接收信号和多脉冲数据，在空时二维域联合地形成窄波束以接收目标信号，同时形成零陷以抑制杂波和干扰。我们将引入“空时二维采样矩阵”的概念，并分析其维度与雷达参数（如天线单元数、脉冲数）之间的关系。通过推导，我们将揭示STAP权矢量与杂波/干扰协方差矩阵之间的内在联系，为后续算法的设计奠定基础。 第六章：最优STAP处理器：LCMV（线性约束最小方差）准则 在介绍了STAP的基本原理后，本章将深入探讨最优STAP处理器的设计。我们将详细阐述LCMV准则，并推导出最优权矢量。通过分析LCMV准则，读者将理解如何在满足特定约束（如保持目标信号的增益）的前提下，最小化输出信号的方差，从而最大化信杂比。本章还将讨论在理想条件下，LCMV处理器的性能优势，并分析其在实际应用中可能遇到的挑战。 第七章：性能评估指标与子空间分析 为了客观地评价STAP算法的性能，本章将引入一系列关键的评估指标，如信杂比（SNR）、输出信杂比（OSNR）、杂波抑制比（CSR）等。我们将详细阐述这些指标的计算方法及其物理含义。此外，本章还将引入子空间分析的概念，包括信号子空间、噪声子空间等，并探讨如何利用这些子空间信息来提高STAP处理的鲁棒性。通过子空间分解，我们能够更有效地分离目标信号与杂波/干扰。 第八章：基于最小二乘法的STAP处理器 本章将介绍基于最小二乘法的STAP处理器。我们将阐述如何将STAP问题转化为一个最小二乘问题，并推导出相应的权矢量。与其他方法相比，最小二乘法在某些情况下具有计算效率高的优势。本章将分析该方法的适用条件，并与其他最优STAP处理器进行性能比较。 第九章：有限样本效应下的STAP算法 在实际雷达系统中，我们无法获得无限多的样本来精确估计杂波/干扰的协方差矩阵。本章将重点研究有限样本效应给STAP处理带来的挑战，并介绍相应的鲁棒STAP算法。我们将分析样本失配的来源，并提出多种鲁棒算法，如对角加载法、贝叶斯推断法等，以减小有限样本对处理器性能的影响，提高算法的稳健性。 第十章：非均匀杂波环境下的STAP处理 真实世界中的杂波环境往往是非均匀的，即杂波的统计特性在空间上并非处处相同。本章将探讨在非均匀杂波环境下进行STAP处理的方法。我们将分析非均匀杂波对传统STAP算法性能的影响，并介绍针对非均匀杂波的特有算法，如分段处理法、自适应子空间法等。 第十一章：自适应波束形成器设计 除了在接收端进行空时自适应处理，本书还将探讨自适应波束形成器在发射端的设计。我们将介绍如何通过调整发射波束来优化雷达系统的整体性能，例如在特定方向上形成零陷以避免对地面设备造成干扰，或是在探测特定区域时形成增强的发射能量。 第三部分：实践应用与前沿发展 理论研究的最终目的是服务于实践。本书的最后部分将聚焦于STAP在各个领域的实际应用，并展望该领域的未来发展趋势。 第十二章：STAP在不同雷达平台上的应用 本章将详细阐述STAP在各种雷达平台上的典型应用。我们将深入分析机载雷达、星载雷达、地面雷达以及弹载雷达在空时自适应处理方面的特殊需求和挑战，并介绍针对不同平台特点设计的STAP算法。例如，针对高速机载雷达，我们将重点讨论其在高平台速度、大角度范围下的杂波特性以及相应的STAP解决方案。 第十三章：STAP在特定应用场景下的性能优化 除了平台差异，不同的应用场景也对STAP提出了独特的要求。本章将聚焦于STAP在以下典型场景下的性能优化： 动目标检测 (MTI) 与动目标显示 (MTD)： 探讨如何利用STAP技术精确地检测和显示微弱的运动目标，即使在强杂波背景下。 反隐身目标探测： 分析STAP如何应对低截获概率（LPI）雷达和隐身技术带来的挑战，通过更强的杂波抑制和干扰应对能力来提升探测能力。 精确制导与跟踪： 介绍STAP在提升目标跟踪精度方面的作用，通过优化空时滤波来获得更精确的目标航迹信息。 电子对抗与反电子干扰： 阐述STAP在应对复杂电子干扰环境下的重要性，以及如何利用自适应技术主动规避和压制干扰。 第十四章：STAP的计算复杂性与硬件实现 STAP算法通常具有较高的计算复杂度，因此高效的计算方法和硬件实现至关重要。本章将分析不同STAP算法的计算量，并介绍常用的降维技术和近似算法，以降低计算负担。同时，我们将探讨FPGA、DSP等专用硬件平台在实现STAP算法时的优势和挑战，并介绍相关软硬件协同设计的策略。 第十五章：STAP的前沿研究与未来展望 为了保持读者对STAP领域的最新动态的了解，本章将对当前的研究热点和未来的发展方向进行展望。我们将讨论诸如机器学习在STAP中的应用、基于稀疏表示的STAP、分布式STAP、以及低秩模型在STAP中的应用等前沿课题。通过对这些领域的探讨，读者将能够洞察STAP技术的未来发展趋势，并为自己的研究方向提供启示。 总结 《雷达空时自适应信号处理》一书，从理论到实践，从基础到前沿，全面系统地阐述了雷达空时自适应信号处理的精髓。本书力求语言清晰、逻辑严谨，配以大量的公式推导和图表分析，旨在帮助读者深刻理解STAP的理论内涵，掌握核心算法，并能将其应用于实际工程问题中。通过研读本书，您将能够更深刻地认识雷达系统的性能极限，并为开发更先进、更强大的雷达系统贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

《雷达空时自适应信号处理》这个书名，听起来就充满了高科技的魅力。我猜想，这本书会是一本深入探讨雷达信号处理核心技术的专业书籍。在我看来，“自适应”意味着雷达系统能够根据外界环境的变化，比如电磁干扰、杂波强度等，自动调整自身的处理策略，以达到最佳的探测效果。而“空时”则强调了信号处理需要在时间和空间两个维度上同时进行优化，这在处理复杂的多目标环境或者是在强干扰背景下探测微弱目标时，显得尤为重要。我非常期待这本书能够清晰地解释这些概念，并且深入地阐述实现这些功能的数学原理和算法。例如，书中是否会详细介绍各种空时自适应波束形成算法，比如MVDR（最小方差无失真响应）算法，以及它们是如何在实际应用中发挥作用的？我希望这本书不仅仅是停留在理论层面，而是能够提供一些实际的工程案例，展示这些技术是如何被应用于真实的雷达系统中，以及它们为雷达性能带来的提升。比如，在现代军用雷达，或者是在气象雷达、交通雷达等民用领域，空时自适应信号处理是如何解决实际问题的，这些都是我非常感兴趣的内容。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字叫《雷达空时自适应信号处理》，光听这名字就透着一股硬核的科技范儿，让我这个一直对雷达技术充满好奇的普通读者，在翻开书之前就充满了期待。我脑海中勾勒出的是一本严谨、深入的学术著作，里面大概会充斥着复杂的数学公式、精妙的算法推导，还有各种抽象的信号模型。我预期它会带领我穿梭于高维的信号空间，解构电磁波的传播奥秘，理解雷达系统如何如同“火眼金睛”般洞察目标。当然，我也做好了被密密麻麻的公式“劝退”的准备，毕竟“空时自适应”这几个字，听起来就不是一蹴而就的东西，需要相当扎实的数学功底才能驾驭。我希望这本书不仅仅是枯燥的理论堆砌，而是能用清晰的语言，循序渐进地引导读者理解那些看似高深莫测的概念。比如，“自适应”这个词，它意味着什么？是能够根据环境变化而调整参数，就像人体的免疫系统一样？还是能够从海量数据中学习，不断优化性能？而“空时”则点明了雷达信号处理的两个关键维度，这是否意味着书中会深入探讨如何在时间和空间两个维度上同时实现信号的最优化？我非常期待能看到书中对这些问题的详尽解答，最好能辅以生动的图示和实际的工程应用案例，这样即使是像我这样的非专业人士，也能窥探到雷达信号处理的精髓，感受这项技术的魅力所在。这本书如果能够做到理论深度与工程实践的完美结合，那就真是太棒了。

评分☆☆☆☆☆

《雷达空时自适应信号处理》这个书名，一听就让人觉得非常有分量，充满了科技感。我猜测，这本书会是一本深入解析雷达信号处理核心理论与技术应用的专业书籍。在我看来，“自适应”这个词，意味着雷达系统能够根据环境的变化，灵活地调整自身的处理方式，就像一个能够不断学习和进化的智能体，从而在复杂多变的电磁环境中获得最佳的探测效果。而“空时”则点明了信号处理的关键维度，它不仅关注信号在时间上的变化，更重要的是强调了对空间信息的同时利用。我非常期待书中能够详细阐述如何通过空时联合处理，来抑制强烈的干扰信号、区分目标与杂波，甚至是在目标信号非常微弱的情况下，依然能够有效地将其探测出来。我希望能看到书中对一些经典的空时自适应算法，比如分布式、集中式或者联合式算法的详细介绍，以及它们在不同雷达体制下的具体应用。如果书中能够附带一些图示，直观地展示空时自适应算法如何调整波束方向图，或者如何进行杂波抑制，那将对我的理解起到巨大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

《雷达空时自适应信号处理》这个书名，让我立刻联想到了现代雷达技术中最具挑战性也最具潜力的研究方向。我在想，这本书大概会从基础的信号理论讲起，逐步深入到空时自适应处理的原理，然后可能还会涉及到一些具体的算法和实现方法。我脑海中浮现出的是一个庞大的知识体系，其中可能包含着：如何构建复杂的雷达信号模型？如何理解和量化环境中的干扰和杂波？如何设计能够有效抑制这些干扰和杂波的空时自适应滤波器？“自适应”这个词，对我来说，意味着雷达系统能够“聪明”地工作，能够根据瞬息万变的环境做出最恰当的反应。比如，在强干扰环境下，它能够自动调整方向图，避开干扰源；在目标信号微弱时，它能够最大化地汇聚来自目标方向的能量。而“空时”则暗示了处理的维度，不仅仅是单一维度的信号，而是将时间和空间的信息融合起来进行联合优化，这在处理复杂的目标和场景时，应该会带来质的飞跃。我非常好奇书中会如何解释这些概念，是否会提供一些直观的类比，让非专业人士也能理解其中的精妙。如果这本书能够详细介绍不同类型的自适应算法，比如最小均方误差（LMS）、递归最小二乘（RLS）等等，并且分析它们在雷达系统中的具体应用，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

我拿到《雷达空时自适应信号处理》这本书的时候，首先被它的厚度给震住了，感觉沉甸甸的，像是知识的宝库。书的封面设计也很专业，那种冷静的蓝色调，配上金属质感的雷达天线图形，瞬间就吸引了我的目光。我猜想，这本书的读者群体应该很广泛，可能涵盖了雷达专业的学生、科研人员，甚至是对前沿信号处理技术感兴趣的工程师。我个人对雷达技术一直抱有浓厚的兴趣，尤其是在现代战争和民用监控领域，雷达扮演着越来越重要的角色。这本书的书名直接点出了“空时自适应信号处理”这个核心概念，这让我好奇它究竟是如何解决雷达探测中的那些“老大难”问题的。比如，当目标处于复杂电磁环境下，存在干扰和杂波时，雷达信号如何才能准确地提取出目标信息？“自适应”这个词，在我看来，就像是给雷达装上了一个“智慧大脑”，能够实时感知周围的环境，并根据情况调整自己的工作模式，以达到最佳的探测效果。而“空时”则强调了信号处理需要同时考虑时间和空间上的信息，这背后一定涉及非常精密的数学模型和算法。我希望这本书能够深入浅出地讲解这些复杂的概念，用清晰的逻辑和丰富的实例，带领我一步步领略空时自适应信号处理的奥秘。如果书中能够包含一些关于不同类型雷达系统（如脉冲多普勒雷达、相控阵雷达等）在应用空时自适应技术时的具体细节，那就更好了。

评分☆☆☆☆☆

拿到《雷达空时自适应信号处理》这本书，我 immediately felt the weight of its expertise. The title itself, "Radar Spatio-Temporal Adaptive Signal Processing," suggests a deep dive into a highly specialized and critical area of radar technology. My initial thoughts immediately turned to the complexity and sophistication involved in such processing. I anticipate that the book will delve into the intricate mathematical foundations required to understand how radar systems can adapt their signal processing in both the temporal and spatial domains. The term "adaptive" implies a dynamic capability, where the radar system can intelligently adjust its parameters and algorithms in response to changing environmental conditions, such as the presence of interference, clutter, or even the characteristics of the target itself. The "spatio-temporal" aspect further suggests a multi-dimensional approach, where processing simultaneously considers signals arriving from different directions and evolving over time. I am particularly eager to see how the book explains the techniques used to form adaptive spatial and temporal filters, potentially including methods like the Minimum Variance Distortionless Response (MVDR) or other adaptive beamforming algorithms. It would be fascinating to understand how these algorithms are derived and how they effectively suppress unwanted signals while enhancing the detection of desired targets.

评分☆☆☆☆☆

我拿到《雷达空时自适应信号处理》这本书，第一感觉就是它一定是一本含金量极高的专业书籍。书名就非常具有指向性，直击雷达信号处理领域的核心技术之一——空时自适应。我理解的“自适应”是一种动态的、智能化的处理方式，意味着雷达系统不再是简单的固定参数工作，而是能够根据实际接收到的信号特性，甚至是外界环境的电磁干扰情况，动态地调整其处理算法和参数，从而最大化信噪比，提高探测的精度和鲁棒性。而“空时”更是强调了处理的维度，它不仅仅是在时间上对信号进行滤波和分析，更是在空间上对来自不同方向的信号进行协同处理，这对于解决多目标跟踪、杂波抑制等复杂场景至关重要。我非常期待这本书能够详细阐述各种经典的空时自适应波束形成算法，比如LCMV、MVDR等，并且能够深入分析它们的理论基础、优缺点以及在不同实际应用场景下的表现。同时，我也希望书中能够涉及一些最新的研究进展，例如基于机器学习或深度学习的空时自适应技术，它们是如何将人工智能的思想融入到雷达信号处理中，从而进一步提升雷达系统的智能化水平。如果书中能够附带一些伪代码或者仿真结果，那对于读者理解和掌握这些技术将会有极大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《雷达空时自适应信号处理》这本书的名字时，我的脑海中立刻浮现出了一系列关于雷达技术发展的画面。我猜想，这本书会是一本非常前沿的专业著作，它深入探讨了雷达系统在复杂电磁环境下进行有效探测的关键技术。我理解的“自适应”是指雷达系统能够根据实时探测到的信号特性，比如信噪比、干扰类型、杂波强度等，动态地调整其处理算法和参数，从而优化探测性能，提高目标检测的准确性和鲁棒性。“空时”则强调了处理的维度，它意味着雷达不仅仅是处理时间序列上的信号，更重要的是能够充分利用来自不同方向的空间信息，通过联合优化来实现对目标的精准定位和跟踪。我非常好奇书中会如何阐述这些概念，它是否会介绍一些经典的空时自适应算法，比如LCMV（线性约束最小方差）波束形成，或者是如何利用矩阵分解等技术来解决高维度的信号处理问题。同时，我也期待书中能够包含一些关于现代雷达系统，如相控阵雷达、分布式雷达等，在应用空时自适应技术时所面临的挑战和解决方案。如果书中能够提供一些数学模型的推导过程，以及相关的仿真结果，那将对我理解这些复杂技术非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

拿到《雷达空时自适应信号处理》这本书，我脑子里闪过的第一个念头就是：这绝对是一本能够“硬核”地剖析雷达技术的宝典。书名中的“空时自适应”几个字，就足以勾勒出一个充满挑战和机遇的研究领域。我设想，这本书的作者一定是对雷达信号处理有着深刻理解的专家，他/她能够将那些极其复杂抽象的理论，用一种相对易于理解的方式呈现出来。我迫切想知道，书中会对“自适应”这个概念做怎样的阐述？它是否意味着雷达系统能够根据实时变化的战场环境，甚至是探测到的目标特性，动态地调整其波束形成、参数估计等处理过程，以达到最优的探测性能？而“空时”则进一步强调了处理的维度，这是否意味着书中会详细讲解如何在一个多维度的框架下，同时考虑信号的时间和空间特性，实现更加精细化的信号分析和目标识别？我期待书中能够有关于各种经典空时自适应算法的详细推导和分析，例如，如何在存在强干扰和杂波的情况下，构建出性能优越的自适应滤波器，以最大限度地提取出微弱的目标回波。此外，如果书中能够提供一些实际的雷达系统应用案例，展示空时自适应技术在提升雷达探测距离、精度、抗干扰能力等方面所起到的关键作用，那将对我这样希望了解技术背后实际价值的读者来说，意义重大。

评分☆☆☆☆☆

This book, titled "Radar Spatio-Temporal Adaptive Signal Processing," immediately conjures an image of cutting-edge technology and rigorous scientific inquiry. I envision a text that meticulously unpacks the complexities of modern radar systems, focusing on their ability to intelligently adapt to their surroundings. The phrase "spatio-temporal adaptive" suggests a sophisticated approach that simultaneously accounts for the propagation of radar signals through space and their evolution over time. I suspect the book will explore the theoretical underpinnings of how radar systems can dynamically adjust their parameters to optimize performance in challenging environments. This might involve detailed explanations of how adaptive beamforming techniques are employed to suppress jamming or clutter, thereby enhancing the signal-to-noise ratio and improving target detection capabilities. Furthermore, the "spatio-temporal" aspect implies a unified processing strategy, where information from both spatial and temporal domains is leveraged for more robust and accurate target identification and tracking. I would be particularly interested in learning about the mathematical frameworks and algorithms that enable this adaptive behavior, perhaps including discussions on estimation theory, optimization techniques, and advanced filtering methods. The practical implications of such technologies in areas like defense, weather forecasting, and autonomous navigation are immense, and I am keen to understand how this book bridges the gap between theoretical concepts and real-world applications.

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好

评分☆☆☆☆☆

书的包装不错，硬壳的，就是有点贵。

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好

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好

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评分☆☆☆☆☆

书还没看完，质量不错，趁着活动买的，很划算，以后买书还会在京东买

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送货速度快，但是外包装实在是差

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