极化雷达成像处理及应用 9787030359339 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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肖顺平，王雪松，代大海，施龙飞，邢世其 著

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• 极化雷达
• 雷达成像
• 信号处理
• 遥感
• 微波遥感
• SAR
• 极化
• 图像处理
• 应用
• 电磁波

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030359339

商品编码：29596119718

包装：平装

出版时间：2013-02-01

图书基本信息
图书名称	极化雷达成像处理及应用	作者	肖顺平、王雪松、代大海、施龙飞、邢世其、
定价	80.00元	出版社	科学出版社
ISBN	9787030359339	出版日期	2013-02-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装
开本	16开	商品重量	0.522Kg

内容简介

本书系统论述了极化雷达成像处理及应用的相关理论与技术。内容主要分为3部分：部分是极化雷达成像体制及其处理基础，包括雷达极化的概念和表征、极化雷达成像体制、极化SAR目标检测、目标极化散射机理分析、目标分解理论与地物分类等；第2部分是极化SAR/极化ISAR特征提取与人造目标提取，主要包括全极化散射中心特征提取、参数估计及其性能分析、极化增强、人造目标提取等；第3部分是针对*极化压制干扰和假目标欺干扰两种典型电子战条件下的极化雷达成像处理。本书可供电子系统工程，特别是微波遥感和成像目标识别领域的科技人员使用，也可作为相关电子类专业研究生的教材，也可供相关学科研究的科技人员参考。

作者简介

肖顺平男，汉族，1964年4月出生，教授，博士生导师，电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室副主任。国防科学技术大学国家重点学科信息与通信工程学术带头人之一，国家863专家，总装备部仿真技术专业组专家，中国电子学会无线电定位技术分会委员、副秘书长。主要从事信号处理与目标识别、综合电子战等方面的教学与科研工作。先后主讲《信号与系统》、《雷达原理与系统》、《电子系统建模、仿真与评估》、《雷达极化信息处理及其应用》等本科生、硕士生及博士生课程。王雪松男，汉族，1972年10月出生，教授，博士生导师。1999年在国防科学技术大学获信息与通信工程专业工学博士学位。全国百篇博士学位论文获得者，曾获霍英东高校青年教师岗位奖，教育部新世纪人才，享受国务院特殊津贴。出版专著7部，申请10余项，发表学术论文300余篇。代大海男，汉族，1980年12月出生，副教授，博士后。分别于2002年、2003年、2008年获国防科学技术大学学士、硕士、博士学位，并于2010～2012年在中国电子科技集团第三十八研究所从事博士后研究。曾获湖南省硕士学位论文、湖南省博士学位论文、中国博士后科学基金一等资助，荣立三等功1次，发表学术论文40余篇。

目录

编辑推荐

文摘

序言

《高分辨率雷达成像技术进展与前沿应用》 内容梗概 本书旨在深入探讨高分辨率雷达成像技术的核心理论、关键算法及其在不同领域的创新应用。全书围绕“高分辨率”这一核心目标，系统梳理了当前雷达成像领域的研究热点和技术前沿，力求为相关领域的研究人员、工程师及学生提供一本兼具理论深度与实践指导意义的参考著作。 第一部分：高分辨率雷达成像基本原理与信号处理 本部分奠定了高分辨率雷达成像的理论基础，详细阐述了传统雷达成像方法的局限性，并引出了实现高分辨率的关键技术。 第二章：超越传统分辨率的限制：高分辨率成像的挑战与机遇 2.1 传统成像分辨率的理论极限与实际瓶颈： 分析了基于脉冲压缩和多普勒处理的传统合成孔径雷达（SAR）和逆合成孔径雷达（ISAR）在分辨率提升方面的固有制约，包括距离分辨率和方位分辨率的定义及影响因素。深入讨论了相干积累长度、回波信号带宽、载频稳定性等因素对成像质量和分辨率的直接影响。 2.2 高分辨成像的内涵与目标： 明确了高分辨率雷达成像在提升目标精细刻画能力、区分近距离目标、增强信息提取精度等方面的重要意义。阐述了“高分辨率”的多维含义，不仅包括空间分辨率，还涵盖了时间分辨率、频率分辨率、极化分辨率等。 2.3 实现高分辨率的核心技术思路： 概述了多种突破传统限制的技术途径，包括但不限于：超宽带信号体制、宽带信号处理技术、极化信息利用、数据立方体分析、慢时间方向图合成、先进运动补偿算法以及智能化成像处理方法等。为后续章节的技术详解埋下伏笔。 第三章：超宽带（UWB）雷达成像：时域精细洞察 3.1 UWB信号的特性与优势： 详细介绍UWB信号的定义（通常指瞬时带宽大于其中心频率20%或绝对带宽大于1GHz），分析其具备极窄脉冲宽度、高时间分辨率、低截获概率、强穿透性等特点。深入探讨UWB信号在目标散射特性分析、微动目标检测、隐身目标探测等方面的独特优势。 3.2 UWB回波信号的采集与预处理： 阐述UWB雷达系统中的信号采集流程，包括前端接收、模数转换（ADC）的关键指标要求（采样率、位数），以及针对UWB信号的特有预处理技术，如脉冲压缩（匹配滤波、LMS算法等）、去模糊、噪声抑制等。 3.3 UWB成像算法：从时域到空域的跨越： 重点介绍基于UWB信号的时域成像算法，如时域成像（Time-Domain Imaging）方法，分析其如何直接利用回波的传播时延信息来构建目标的三维或二维散射图。探讨宽带点目标响应（Wideband Point Target Response, WPTR）的概念及其在成像中的应用。 3.4 UWB与SAR/ISAR的融合成像： 探讨将UWB技术与SAR/ISAR体制相结合，实现超高距离分辨率和方位分辨率的融合成像策略。分析其在目标几何形状精确复原、表面细节刻画方面的潜力。 第四章：高阶信号处理与数据立方体分析 4.1 数据立方体的概念与构建： 解释雷达数据立方体（Data Cube）的概念，即由距离、方位（慢时间）和极化等维度构成的多维数据结构。阐述不同类型数据立方体的构建方法，例如SAR数据立方体（距离-方位-慢时间）、极化SAR数据立方体（距离-方位-极化）。 4.2 高阶统计量与参数估计： 深入研究利用数据立方体中的高阶统计量（如协方差矩阵、累积量）来提取目标信息。探讨基于高阶分析的目标分类、识别和参数估计方法，如协方差矩阵特征分解、多角度分析等。 4.3 慢时间方向图合成（STDL）： 详细阐述慢时间方向图合成技术（Space-Time Doppler Locus, STDL）的原理，以及如何利用慢时间采样信息来扩展方位向的等效孔径，从而实现比传统SAR更高的方位分辨率。重点分析STDL在成像运动补偿、微动目标成像中的应用。 4.4 数据立方体在目标识别与分类中的应用： 结合数据立方体中的多维信息，探讨先进的机器学习和深度学习方法在目标识别、场景理解、特征提取等方面的应用。分析如何利用数据立方体中的丰富信息来构建更鲁棒、更精确的分类器。 第二部分：先进成像技术与高性能化 本部分聚焦于当前研究的热点和前沿技术，旨在突破现有雷达成像系统的性能瓶颈，实现更精细、更准确的目标成像。 第五章：极化SAR成像与目标特性分析 5.1 极化SAR的基本原理与测量方式： 详细介绍极化SAR（PolSAR）系统的基本工作原理，包括全极化、双极化、单极化测量模式。解释极化散射矩阵（Scattering Matrix, S matrix）和目标散射张量（Target Scattering Tensor, T tensor）的概念，以及它们如何表征目标的极化散射特性。 5.2 PolSAR数据处理与成像： 阐述PolSAR数据从原始回波到成像产品的处理流程，包括系统误差校正、相干性分析、极化参数反演（如回波功率、退相干度、熵、角等）。重点介绍极化SAR成像算法，如单视复数（Single-Look Complex, SLC）数据处理、多视复数（Multi-Look Complex, MLC）数据处理、Lee分解、Freeman分解、Cloude-Pottier分解等。 5.3 基于极化特性的目标分类与识别： 深入研究如何利用PolSAR数据中的极化信息进行目标分类和识别。分析不同地物（如植被、土壤、水体、建筑物）的极化散射机制差异，以及如何构建基于极化特征的分类器。探讨极化信息在区分同类目标、识别复杂场景中的关键作用。 5.4 极化信息在SAR成像质量提升中的应用： 分析极化信息在提高SAR成像分辨率、增强信噪比、降低斑点噪声等方面的潜在应用。例如，利用不同极化通道的相干性来优化成像算法，或利用极化信息来辅助运动补偿。 第六章：智能与自适应雷达成像 6.1 智能波形设计与优化： 探讨智能波形设计（Intelligent Waveform Design, IWD）的理念，即根据成像目标、环境干扰以及系统能力，动态优化雷达发射信号的波形参数（如脉冲宽度、重复频率、载频、编码序列）。分析如何利用机器学习和优化算法来实现智能波形的设计，以最大化成像性能。 6.2 自适应成像处理： 介绍自适应成像处理技术，即根据实时获取的回波数据和场景特点，动态调整成像算法的参数或选择合适的成像算法。例如，根据目标的运动状态自适应选择运动补偿策略，或根据噪声水平自适应调整滤波参数。 6.3 基于深度学习的雷达成像： 深入研究深度学习技术在雷达成像领域的应用，包括端到端的深度学习成像模型、利用深度学习进行运动补偿、目标检测、场景分割以及超分辨率成像。分析深度学习在处理复杂、非线性成像问题时的优势。 6.4 认知雷达成像： 探讨认知雷达（Cognitive Radar）成像的概念，即雷达系统能够感知周围环境，主动学习，并根据感知到的信息做出智能决策，以优化成像过程。分析认知雷达在动态环境下的自适应性和鲁棒性。 第七章：多维度信息融合与协同成像 7.1 多平台、多传感器协同成像： 研究多部雷达（不同位置、不同体制）或雷达与其他传感器（如光学相机、红外传感器）之间进行协同成像的技术。分析如何融合来自不同平台的、不同类型的数据，以获取更全面的目标信息，克服单平台、单传感器的局限性。 7.2 多基SAR/ISAR成像： 详细阐述多基SAR（Multiple-Input Multiple-Output SAR, MIMO SAR）和多基ISAR（MIMO ISAR）的成像原理。分析其利用多部发射和接收天线之间的空域分集和阵列增益来提升成像分辨率、扩大覆盖范围、实现高鲁棒性成像的可能性。 7.3 数据融合算法： 探讨各种数据融合算法，包括低层融合（像素级）、中层融合（特征级）和高层融合（决策级）。分析适用于雷达成像数据的融合策略，以实现信息的互补和增强。 7.4 融合成像在目标复原与精细度提升中的作用： 总结多维度信息融合在目标几何形状精确复原、内部结构刻画、目标运动状态估计以及克服遮挡、混叠等成像难题方面的显著优势。 第三部分：高分辨率雷达成像的前沿应用 本部分将前述理论和技术成果应用于实际场景，展示高分辨率雷达成像在各个领域的创新应用。 第八章：高分辨率雷达在目标检测与识别中的突破 8.1 微小目标与隐身目标探测： 重点探讨高分辨率雷达成像在探测微弱散射体、低可探测性目标（如隐身飞机、无人机）方面的能力。分析UWB、极化信息、慢时间处理等技术如何显著提升对这些目标的检测概率和识别精度。 8.2 目标精细结构分析与分类： 阐述高分辨率雷达成像如何能够刻画目标的精细几何结构，例如天线、发动机进气口、机翼翼尖等关键部位，为目标的精确识别和分类提供依据。分析AI技术在从高分辨率图像中提取这些关键特征方面的应用。 8.3 目标姿态与微动参数估计： 探讨利用高分辨率雷达成像（尤其是结合慢时间处理和极化信息）来精确估计目标的姿态角、以及目标上的微动（如旋转、振动）参数，这对于目标行为分析和意图判断至关重要。 8.4 动态场景下的目标跟踪与识别： 分析高分辨率雷达成像在复杂动态场景下，如何实现对移动目标的稳定跟踪，并在跟踪过程中进行实时识别和分类。 第九章：高分辨率雷达在地球科学与环境监测中的应用 9.1 地表形变监测与灾害预警： 深入介绍高分辨率SAR干涉测量（InSAR）技术在监测地壳形变、火山活动、滑坡、地面沉降等地球动力学过程中的应用。分析高分辨率成像如何提升干涉测量精度，扩展监测范围，并实现对灾害风险的早期预警。 9.2 植被结构与生物量反演： 探讨高分辨率、多极化SAR成像在分析森林、农田等植被覆盖区域的结构信息、冠层高度、生物量等方面的作用。分析不同极化通道对植被散射特性的敏感性差异。 9.3 水体监测与海岸带观测： 介绍高分辨率雷达成像在监测海冰、海洋溢油、近岸水体变化、海岸侵蚀等方面的应用。分析雷达的穿透性在特定环境下的优势，以及高分辨率成像对细节刻画的重要性。 9.4 城市建模与建筑特征提取： 探讨高分辨率SAR成像在城市环境中的应用，包括城市建筑的几何形状复原、建筑物类型识别、城市扩张监测等。分析其在地理信息系统（GIS）和城市规划中的价值。 第十章：高分辨率雷达在军事与安全领域的战略价值 10.1 情报、监视与侦察（ISR）： 详细阐述高分辨率雷达成像在ISR任务中的核心作用，包括战场态势感知、目标识别、部队部署监测、敌方装备动向追踪等。分析其全天候、全天时的作业能力。 10.2 目标反隐身与穿透探测： 再次强调高分辨率雷达（特别是UWB和多极化技术）在克服敌方隐身技术、探测地下目标、掩体等方面的关键作用。 10.3 电子对抗与干扰环境下的成像： 探讨在高密度电子对抗环境下，高分辨率雷达如何通过智能波形、自适应处理和信息融合等技术，保持成像的鲁棒性和有效性。 10.4 边境监控与反恐应用： 分析高分辨率雷达成像在边境线监控、非法活动探测、重点区域的安全警戒等方面的应用潜力。 结论与展望 本书对高分辨率雷达成像的核心理论、关键技术及其在不同领域的应用进行了全面而深入的探讨。展望未来，随着新一代雷达硬件的不断发展，信号处理算法的持续创新，以及人工智能技术的深度融合，高分辨率雷达成像将朝着更高精度、更强鲁棒性、更广泛的应用领域迈进。特别是在超宽带、全极化、认知与智能成像等方面，未来仍有巨大的发展空间和广阔的应用前景。本书希望为推动这一领域的研究与发展贡献一份力量。

评分☆☆☆☆☆

从学术研究的角度来看，这本书的深度和广度都令人叹服，它清晰地勾勒出了当前技术版图的轮廓，并精准地指出了未来可能的发展方向。书中对前沿方法的梳理非常及时，尤其是在对新一代信号处理范式的讨论部分，作者展现了深厚的洞察力。我注意到，它在整合多个交叉学科知识点时展现出的那种宏观视野，是非常难得的。比如，它如何巧妙地将信息论的最新进展与传统成像模型相结合，构建出更具鲁棒性的分析框架，这对我正在进行的前沿课题提供了极大的启发。它不是简单地罗列已知成果，而是引导读者去思考现有方法的局限性，并激发我们去探索尚未被完全开发的领域。这本书为我接下来的博士研究规划提供了一个非常坚实且具有前瞻性的基准点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值绝不仅仅在于理论的阐述，它更像是一本厚重的“实战手册”。我尤其欣赏其中关于数据处理流程和实际应用案例的详尽描述。作者没有吝啬地分享那些在实验室或实际项目中遇到的“陷阱”和“优化技巧”，这些经验之谈对于一线工程师而言，其价值可能远超几篇高引论文的总结。例如，关于噪声抑制和目标识别的章节，提供的代码逻辑框架和参数调整的经验法则，直接可以移植到我们的项目中去加速开发进程。读完相关章节后，我立即尝试在我的一个旧项目上应用其中提及的一种滤波策略，效果立竿见影，准确率有了显著提升。这种高度的实用性和可操作性，使得这本书成为了我工作台上最常被翻阅的参考书，它不仅仅教授“是什么”，更重要的是教会我们“怎么做”才能达到最佳效果。

评分☆☆☆☆☆

作为一名初入此领域的学习者，我原本对那些晦涩难懂的理论感到望而却步，但这本书的叙述方式彻底颠覆了我的看法。作者似乎有一种魔力，能将极其抽象的物理概念和复杂的数学推导，用一种近乎白描的手法娓娓道来，让人在不知不觉中就理解了核心的脉络。特别是对一些关键算法的阐释，不仅仅停留在公式的堆砌，而是结合了清晰的物理图像和直观的工程实例进行剖析，仿佛有一位耐心的导师在你身边亲自指导。书中穿插的那些历史背景介绍和不同流派观点的碰撞，也极大地丰富了我的知识结构，让我明白这些技术并非凭空出现，而是经历了漫长的探索和完善。这种由浅入深、层层递进的讲解模式，极大地降低了学习门槛，让原本高不可攀的专业知识变得触手可及，这对我建立扎实的理论基础起到了决定性的作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和校对质量，坦白说，达到了一个令人惊叹的高度，这在很多专业技术书籍中是难以企及的。我是一个对细节有近乎苛刻要求的读者，但在通读过程中，我几乎找不到任何影响理解的印刷错误或排版瑕疵。图表的质量尤其值得称赞，那些复杂的二维或三维的渲染图，线条清晰，色彩还原准确，极大地辅助了对空间结构和信号特征的理解。即便是那些需要放大观察的细节，在原书中也能保持良好的清晰度，这体现了出版社在制版和印刷环节投入了巨大的精力。对于理工科读者来说，工具书上的小错误都可能导致后续实验的偏差，这本书几乎杜绝了这种风险，让我可以完全专注于内容本身，而不必为核对文字或图形的准确性而分神，这一点对于保证学习和研究的效率至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计简直是艺术品，硬壳的质感拿在手里沉甸甸的，封面的排版和配色也相当考究，透露着一种专业而又不失深邃的学术气质。我特别喜欢那种在书架上一眼就能被它沉稳的气场吸引的感觉。内页的纸张选择也很到位，印刷清晰细腻，即便是那些复杂的图表和公式，看起来也井井有条，阅读体验非常舒适，长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。尤其是章节的划分和逻辑过渡，设计得非常流畅，可以看出编辑团队在细节处理上的用心。这种对实体书品质的极致追求，在如今这个数字阅读盛行的时代显得尤为珍贵，它不仅仅是一本工具书，更像是一件值得收藏的工艺品。每次翻阅，都能感受到作者和出版社对知识本身的尊重，这种尊重也潜移默化地影响着读者对内容的认真态度。