SAR微动目标检测成像的理论与方法 9787030419477 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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邓彬 ...（等） 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030419477

商品编码：29596123613

包装：平装

出版时间：2014-10-01

图书基本信息
图书名称	SAR微动目标检测成像的理论与方法	作者	邓彬 ...
定价	80.00元	出版社	科学出版社
ISBN	9787030419477	出版日期	2014-10-01
字数		页码
版次	5	装帧	平装
开本	12k	商品重量	0.4Kg

内容简介

《SAR微动目标检测成像的理论与方法》系统地阐述了合成孔径雷达（SAR)应用于微动目标探测的* 研究成果。《SAR微动目标检测成像的理论与方法》共分七章，其主要内容包括：SAR微动目标指示概念的 提出、SAR微动目标与背景建模、目标微动对SAR和SAR地面运动目标 指示的影响、杂波抑制和微动目标检测、SAR微动目标聚焦成像、SAR 微动目标检测-成像联合实现以及SAR微动目标检测成像方面的若干开 放性问题。对新兴的THz-SAR微动目标探测也进行了简要介绍。 　　《SAR微动目标检测成像的理论与方法》在现象、概念、模型、原理、特征、思想和方法等方面对传统 SAR/GMTI技术进行了推广，揭示了微动目标SAR图像特征及其形成机理， 阐述了一系列微动目标检测成像方法，形成的理论框架对高分辨对地观测、 精细化探测、SAR海量图像快速解译和干扰对抗具有的指导意义。

作者简介

目录

编辑推荐

《SAR微动目标检测成像的理论与方法》可以作为高等院校相关专业研究生学习空间（遥感）信息获取与 处理的参考书，对从事相关研究的广大科技工作者和工程技术人员也具有 较大的参考价值。

文摘

序言

SAR微动目标检测成像的理论与方法：一本深入探索地物精细感知的新视野 书籍概述： 本书是一部专注于合成孔径雷达（SAR）微动目标检测与成像理论及其方法研究的学术专著。在当前遥感技术飞速发展的浪潮中，SAR以其全天候、全天时的工作能力，在对地观测领域扮演着越来越重要的角色。然而，传统SAR成像技术在分辨和识别低空、地物表面微弱运动目标方面仍面临诸多挑战。本书旨在突破这一瓶颈，深入剖析SAR系统在捕捉和分析由目标自身运动（如振动、旋转、摆动等，即微动）所产生的细微雷达回波变化，并籍此实现对目标的精细检测与成像的独特视角。 本书的研究范畴紧密围绕SAR系统与微动目标相互作用的物理机理，重点关注如何从复杂的SAR回波信号中提取出包含微动信息的有效特征，进而利用先进的信号处理与成像算法，实现对微动目标的精确检测、识别乃至三维结构重构。它不仅涵盖了微动目标回波特性的理论建模，也深入探讨了多种新型SAR成像技术与先进信号处理算法在微动目标检测成像中的应用，为相关领域的研究者和工程技术人员提供了系统性的理论指导和实践参考。 核心内容解析： 第一部分：SAR系统与微动目标基础理论 本部分是全书的理论基石，为后续章节的研究奠定坚实的基础。 SAR成像原理回顾与进阶： 在简要回顾传统SAR成像原理的基础上，重点阐述了SAR系统工作过程中引入的各种影响因素，如平台运动误差、地形起伏、大气延迟等，并分析了这些因素对微动目标回波信号的潜在干扰。在此基础上，引入了干涉SAR (InSAR)、极化SAR (PolSAR) 等高级SAR成像模式，并分析它们如何为微动目标信息提取提供新的维度。 微动目标回波理论： 这是本书的核心理论突破点。详细介绍了各种典型微动目标（如车辆、飞机、船舶、风力涡轮机、桥梁等）的物理运动模型，如刚体运动、形变运动以及这些运动组合产生的复合运动。深入分析了这些微动行为如何导致SAR回波信号的幅度、相位、极化状态以及多普勒频率发生周期性、准周期性或随机性的变化。本书将引入专门的数学模型，精确描述微动目标在不同照射角度、不同距离单元下的回波信号特性，包括但不限于： 等效运动参数建模： 针对不同的微动目标，建立能够精确描述其运动状态的数学模型，如振动频率、幅度、旋转角速度、摆动角度等。 回波信号特性分析： 基于运动模型，推导微动目标产生的SAR回波信号在时域、频域、距离-多普勒域以及极化域的数学表达式。重点分析微动引起的信号调制效应，如多普勒频率的周期性变化（微动频）、幅度调制以及极化状态的改变。 回波信号的统计特性： 探讨微动目标回波信号的统计分布特性，以及它们如何受到目标结构、材质以及环境噪声的影响。 第二部分：微动目标检测技术 本部分聚焦于如何从原始SAR数据中有效地检测出微动目标，并分离出微动信息。 传统微动目标检测方法： 回顾并分析了基于目标幅度、相位、多普勒特征的传统检测算法，如幅度阈值法、相位补偿法、恒虚警率（CFAR）检测器等，并讨论了它们在微动目标检测中的局限性。 基于微动特征的增强检测： 这是本书的另一大亮点。本书将重点介绍如何利用微动目标特有的回波信号特征来设计更鲁棒、更灵敏的检测算法。这包括： 微动频率检测与提取： 介绍利用时频分析技术（如短时傅里叶变换、小波变换、希尔伯特-黄变换等）以及信号谱分析方法，精确地检测和估计微动目标的回波信号中存在的微动频率成分。 周期性/准周期性信号检测： 探讨如何针对微动引起的信号周期性变化，设计专门的检测算法，例如基于自相关分析、循环谱分析、或先进的模式识别技术。 回波信号建模与匹配： 介绍如何构建微动目标回波信号的先验模型，并利用匹配滤波或粒子滤波等方法，在SAR数据中搜索和匹配这些模型，实现对微动目标的精确检测。 多特征融合检测： 探讨如何结合幅度、相位、多普勒、极化等多种信息，设计多特征融合的检测算法，提高检测的准确性和鲁棒性。 机器学习与深度学习在检测中的应用： 介绍如何利用监督学习、无监督学习，特别是深度学习模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN等）来学习微动目标的复杂回波特征，实现高效、智能的微动目标检测。 第三部分：微动目标成像方法 本部分旨在将检测到的微动目标回波信号转化为具有精细结构和运动信息的SAR图像。 微动目标成像的挑战与机遇： 分析了微动目标成像过程中面临的独特挑战，如微动引起的信号失真、多普勒频移变化、目标形变模糊等，以及这些挑战如何转化为对成像算法提出的新要求。 基于传统SAR成像的改进： 探讨了如何改进传统SAR成像算法（如后向投影算法、Chirp-scaling算法等），使其能够更好地处理包含微动信息的SAR数据，例如通过引入更精细的目标运动补偿策略。 新型微动目标成像技术： 这是本书技术创新的核心。本书将深入介绍并提出一系列针对微动目标的新型成像方法： 基于多普勒频移补偿的成像： 针对微动引起的频率变化，提出能够动态补偿多普勒频移的成像算法，从而获得清晰的目标图像。 基于运动参数估计的成像： 在精确估计微动目标运动参数（如振动频率、幅度、旋转角等）的基础上，设计相应的成像算法，将运动信息转化为图像的结构信息，实现例如“动态成像”或“运动状态成像”。 联合参数估计与成像： 介绍如何设计联合算法，在成像的同时估计目标的关键运动参数，实现“一次成像，多重信息”。 微动目标高分辨率成像： 探索超分辨率成像技术在微动目标成像中的应用，以获取更加精细的目标结构细节。 三维微动目标成像： 介绍如何利用多视角SAR数据或先进的三维成像技术，结合微动信息，实现微动目标的精细三维结构重构。 干涉/极化SAR与微动成像的结合： 探讨如何利用InSAR或PolSAR数据的独特优势，结合微动信息，实现对地物形变、表面粗糙度等与微动相关的精细信息的成像。 第四部分：应用与展望 本部分将本书的研究成果置于实际应用场景，并对未来的发展方向进行展望。 微动目标检测成像在关键领域的应用： 详细阐述了微动目标检测成像技术在以下领域的潜在应用价值： 军事与国家安全： 目标识别、情报侦察、伪装目标检测、武器系统监控等。 民用监测与管理： 交通监控（车辆、飞机、船舶）、基础设施健康监测（桥梁、大坝）、环境监测（风力涡轮机运行状态、植被振动）、灾害评估与响应等。 科学研究： 对自然现象（如海浪、冰川）的精细观测，地质活动监测等。 面临的挑战与未来研究方向： 总结了当前微动目标检测成像技术在理论、算法、数据处理以及实际应用中仍然存在的挑战，并对未来的研究方向进行了展望，包括但不限于： 更精细的微动模型： 发展更复杂的微动目标运动模型，以适应更加多样化的目标和运动形式。 更鲁棒的信号处理算法： 研发能够应对复杂电磁环境、强噪声干扰以及目标遮挡的信号处理与检测算法。 海量SAR数据的高效处理： 发展能够处理大规模、高维度SAR数据的智能算法和计算平台。 多源数据融合： 探索将SAR数据与其他遥感数据（如光学、红外、高光谱）进行融合，以提升目标检测与识别的性能。 实时处理与在线应用： 推动微动目标检测成像技术从离线处理走向实时监测与预警。 理论与工程化结合： 加强基础理论研究与实际工程应用的紧密结合，促进技术的转化与落地。 本书特色： 理论严谨，方法创新： 全书基于扎实的电磁理论和信号处理理论，在微动目标回波建模、检测算法和成像方法方面提出了多项创新性成果。 内容全面，体系完整： 涵盖了从基础理论到先进算法，再到实际应用的完整研究链条，为读者构建了一个系统、深入的知识体系。 图文并茂，通俗易懂： 尽管内容深奥，但通过精心的编排和大量的图示，力求使复杂的概念易于理解，并附有典型算例说明。 面向前沿，紧贴需求： 紧密跟踪SAR技术和微动目标检测成像领域的最新研究进展，为读者提供具有前瞻性的研究思路。 理论与实践相结合： 既注重理论的深度，也关注算法的实现和实际应用中的可行性，适合科研人员、工程技术人员以及相关专业的高年级本科生和研究生阅读。 总结： 《SAR微动目标检测成像的理论与方法》一书，是对SAR技术在精细目标感知能力上的一次重要突破。它不仅为我们提供了理解微动目标在SAR图像中复杂表现的理论框架，更重要的是，它提出了一系列切实可行、富有创新性的技术手段，使我们能够从看似杂乱无章的SAR回波中，挖掘出隐藏的精细信息，实现对运动目标更深层次的理解与成像。本书的出版，将有力地推动SAR遥感技术在精细化对地观测领域的应用，为国家安全、经济建设和社会发展提供更强大的技术支撑。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对前沿科技充满兴趣的普通读者，我对SAR技术，特别是其在目标检测和成像方面的应用一直抱有浓厚的兴趣。这本书的标题——“SAR微动目标检测成像的理论与方法”——让我联想到许多科幻电影中的场景，但同时我也知道，这些都是真实存在的、正在改变世界的科技。《SAR微动目标检测成像的理论与方法》这本书，仅仅从名字上就能感受到其专业性和深度。我很好奇，书中是如何将那些复杂的电磁波理论、信号处理算法，以及成像原理，用一种既严谨又相对易于理解的方式呈现给读者的？我猜想，书中可能不仅仅是枯燥的公式推导，还应该包含丰富的图示和模型，帮助我们直观地理解微动目标在SAR系统中的回波特点，以及如何通过先进的算法来捕捉和分析这些信息。我希望这本书能够为我打开一扇窗，让我对SAR技术有更全面、更深入的认识，了解它如何在看不见的情况下，描绘出运动的物体，并在科学研究和实际应用中发挥重要作用。

评分☆☆☆☆☆

我最近在学习雷达信号处理，特别是关于目标成像的部分。SAR技术一直是我关注的重点，而“微动目标”这个概念更是激起了我极大的好奇心。我了解到，传统的SAR成像算法往往假设目标是静止的，但现实世界中的目标几乎都在运动，而且往往伴随着复杂的微动。这不仅会影响成像质量，还可能隐藏着关键的目标信息。因此，我非常期待这本书能够详细地阐述微动对SAR成像的影响，以及如何通过先进的检测和成像方法来克服这些挑战。书中是否会探讨不同类型的微动目标，比如转动的刚性体、振动的物体，以及它们在SAR图像中会呈现出怎样的特点？我又该如何去设计和优化算法，以提高对这些目标的检测概率和成像精度？我对书中能够提供一些数学模型、算法流程，甚至是一些仿真和实验的指导，帮助我理解和掌握这些复杂的技术充满了希望。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《SAR微动目标检测成像的理论与方法》听起来就充满了挑战性和前沿性。我一直对军事和国防科技领域的信息获取技术非常感兴趣，而SAR作为一种全天候、全天时的工作方式，在现代侦察和监视中扮演着至关重要的角色。当目标不再是简单的静止物体，而是具有复杂的微动特性时，SAR成像技术会面临怎样的升级和革新？书中是否会深入探讨微动产生的物理机制？例如，车辆的转动、舰船的摇摆、甚至是一些精密仪器的内部运动，这些都会在SAR回波中留下独特的印记。我非常期待书中能够详尽地介绍如何从这些复杂的信号中提取出有用的信息，如何设计出能够有效检测和成像这些微动目标的算法。这本书的名字让我感觉它可能是在理论层面奠定基础，然后再深入到具体的实现方法，为研究人员提供一套完整的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字确实很吸引人，特别是对于我这种对SAR（合成孔径雷达）成像技术一直充满好奇的读者来说。“微动目标检测成像”这个词汇本身就带着一种神秘感，仿佛在描绘一个在复杂环境中捕捉细微运动的场景。我一直觉得，雷达技术在军事、测绘、灾害监测等领域都有着举足轻重的地位，而SAR更是其中一个极其先进的分支。我特别想了解，当目标不仅仅是静止的，而是具有一定运动时，SAR成像会遇到哪些挑战？书中是如何一步步剖析这些挑战，并提出有效的解决方法呢？我猜想，书中一定涵盖了微动目标在SAR成像过程中产生的多普勒效应、相位变化等物理现象，以及如何通过精细的信号处理来提取这些信息。例如，对于一些关键的运动目标，比如车辆、舰船，甚至是飞行器，微动特征的识别和分析是否能够帮助我们更精确地判断其类型、速度和姿态？这本书的名字让我对这些前沿技术有了更深的期待，希望能从中获得系统性的知识，理解其背后的科学原理和工程实践。

评分☆☆☆☆☆

我最近开始涉足SAR数据处理的研究，遇到了不少瓶颈。尤其是在处理那些处于复杂背景下的目标时，如何有效地将微弱的目标信号从强烈的杂波中分离出来，并对其进行准确的成像，一直是个难题。我了解到，微动目标由于其自身的运动，会产生与静止目标截然不同的回波特性，这既是挑战，也是机遇。我非常期待这本书能够深入讲解如何利用这些微动的特性来增强目标的可见性，甚至实现对目标更精细的分类和识别。比如，书中是否会详细介绍几种主流的微动目标检测算法？它们各自的优缺点是什么？在实际应用中，应该如何根据不同的场景和目标类型来选择最优的算法？我特别关注书中是否会提供一些案例分析，展示这些方法在真实SAR数据处理中的应用效果，以及如何克服实际操作中可能遇到的各种困难。我对能够帮助我突破技术瓶颈，提升SAR目标检测和成像能力的实用性内容充满期待。