雷达对抗干扰有效性评估 电子与通信 书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121331893

商品编码：29746497752

商品基本信息，请以下列介绍为准
商品名称：	雷达对抗干扰有效性评估 电子与通信 书籍
作者：	崔炳福
定价：	129.0
出版社：	电子工业出版社
出版日期：	2017-12-01
ISBN：	9787121331893
印次：
版次：	1
装帧：	平装-胶订
开本：	16开

内容简介

本书提出了一种新的干扰效果评估方法。它既能说明干扰有效、无效，又能表明干扰有效、无效的程度。把干扰效果评估对象从雷达扩展到雷达对抗装备和反辐射武器，把评估内容从干扰对雷达和雷达对抗装备的直接影响扩大到对它们控制的武器和武器系统作战能力的影响。给出了适合作战使用、外场试验和内场测试的遮盖性和欺骗性干扰效果的定量评估方法和模型。还建立了至今没有的压制系数和辐射源截获概率的数学模型。

目录

目 录 第1章 概述1 1.1 前言1 1.1.1 一般概念1 1.1.2 干扰有效性的定义2 1.1.3 研究目的3 1.2 雷达对抗效果和干扰有效性的基本计算方法概述4 1.2.1 根据装备参数等预测对抗效果和干扰有效性4 1.2.2 根据试验或测试数据评估对抗效果和干扰有效性6 1.2.3 复杂系统的干扰有效性计算方法7 1.3 研究内容和建模方法概述9 1.3.1 研究内容简介9 1.3.2 建模方法10 主要参考资料11 第2章 雷达和雷达对抗装备的作战环境12 2.1 信号环境12 2.1.1 引言12 2.1.2 脉冲密度13 2.1.3 脉冲到达时间的概率分布15 2.1.4 雷达信号结构和参数变化情况17 2.2 电波传播媒介19 2.2.1 引言19 2.2.2 大气对电波的衰减系数20 2.2.3 气象现象对电波的衰减23 2.2.4 考虑电波传播衰减后雷达等装备的作用距离估算方法24 2.3 环境杂波和雷达杂波25 2.3.1 引言25 2.3.2 杂波特性26 2.3.3 反射系数29 2.4 雷达目标33 2.4.1 雷达目标的特性及目标分类33 2.4.2 目标特性对雷达和雷达对抗装备性能的影响38 主要参考资料40 第3章 雷达对抗作战对象1—雷达41 3.1 雷达对抗作战对象的类型41 3.2 搜索雷达43 3.2.1 搜索雷达的组成和工作原理44 3.2.2 搜索雷达的性能49 3.3 单目标跟踪雷达57 3.3.1 跟踪雷达的组成57 3.3.2 自动目标跟踪器的组成和工作原理58 3.3.3 跟踪器的种类和特点60 3.3.4 误差鉴别器及其工作原理62 3.3.5 跟踪雷达的性能66 3.4 多目标跟踪雷达75 3.4.1 多目标跟踪原理75 3.4.2 航迹处理的概念和过程76 3.5 多部雷达构成的系统78 3.5.1 基本构成模型78 3.5.2 雷达网的数据融合方法及性能80 3.5.3 雷达网的四抗能力83 3.6 雷达的抗干扰措施85 3.6.1 引言85 3.6.2 相参旁瓣对消(SLC)的抗干扰得益86 3.6.3 旁瓣匿隐(SLB)的抗干扰得益89 3.6.4 宽─限─窄抗干扰电路(WLN)91 3.6.5 脉冲前沿跟踪技术94 3.6.6 抗箔条干扰的技术98 3.7 天线及其对雷达侦察干扰的影响101 3.7.1 描述雷达和雷达对抗装备天线的性能参数101 3.7.2 干扰方向失配损失106 3.7.3 电波的极化和极化系数108 主要参考资料111 第4章 雷达对抗作战对象2——雷达对抗装备112 4.1 雷达对抗装备的任务和组成112 4.1.1 雷达支援侦察113 4.1.2 雷达干扰116 4.1.3 功率管理的基本概念和内容121 4.1.4 雷达对抗装备的电磁兼容措施124 4.2 雷达支援侦察装备的作战能力及其评估方法126 4.2.1 引言126 4.2.2 信号分选原理和方法127 4.2.3 脉冲截获概率和虚警概率129 4.2.4 雷达支援侦察的辐射源检测方法和检测概率136 4.2.5 识别概率150 4.2.6 引导概率153 4.2.7 参数测量精度或参数测量误差155 4.3 雷达对抗装备的干扰能力160 4.3.1 瞄准误差和瞄准概率160 4.3.2 干扰信号的功率利用率163 4.4 雷达对抗装备的综合作战能力165 4.5 雷达对抗装备的可干扰环节和干扰样式166 4.5.1 可干扰环节和干扰难度166 4.5.2 可用的干扰样式或干扰技术168 主要参考资料169 第5章 雷达对抗作战对象3—武器和武器系统170

编辑

本书主要包括五方面的内容：雷达对抗作战环境；雷达对抗作战对象；雷达对抗效果评估准则；遮盖性和欺骗性对抗效果及干扰有效性评估方法和数学建模；干扰有效、无效或干扰有效性评价指标的确定方法和建模。

《高维时空信号分析与处理》 书籍简介 在信息爆炸的时代，信号无处不在，它们是信息传递的载体，也是理解和改造世界的基石。从宇宙深处的微弱射电信号，到地下石油勘探的回声，再到人体内的生物电信号，这些信号承载着海量的信息。然而，现实世界的信号往往复杂多变，它们可能受到各种噪声的污染，或者隐藏在海量数据之中，难以直接提取。如何从这些复杂的信号中提取出有用信息，并对其进行高效处理，是现代科学技术领域面临的一项重要挑战。 《高维时空信号分析与处理》一书，正是聚焦于这一核心问题，深入探讨了在高维时空背景下，如何对信号进行全面而有效的分析与处理。本书不同于以往仅仅关注单一维度或低维度的信号处理方法，而是着眼于更广阔、更复杂的高维时空环境，为读者提供了全新的理论框架和实用的技术手段。 本书内容概述： 本书的体系结构严谨，逻辑清晰，从基础理论到前沿应用，层层递进，旨在构建一个完整的信号分析与处理知识体系。 第一部分：高维时空信号理论基础 本部分将奠定坚实的理论基础，为后续的分析和处理打下根基。 时空域的定义与数学描述： 深入剖析时空域的本质，以及如何用严谨的数学工具来描述和建模。我们将探讨不同维度时空模型的特性，例如欧几里得时空、黎曼时空等，并阐述其在信号分析中的适用性。 高维数据结构与表示： 介绍在高维空间中，数据如何组织和表示。我们将讨论张量理论、多线性代数等工具，以及如何将复杂的时空信号映射到高维的向量空间或张量空间。这包括但不限于对多维数组、高阶张量的表示方法，以及如何处理其维度灾难问题。 时空信号的统计特性： 探讨在高维时空背景下，信号的统计特性会发生怎样的变化。我们将研究平稳性、各向同性等概念在高维空间的推广，并介绍各类高阶统计量的计算方法，如协方差、相关性、互信息等在高维时空中的度量方式。 傅里叶分析与时空频域的扩展： 经典傅里叶分析在处理信号时扮演着至关重要的角色。本书将深入探讨傅里叶分析在高维时空中的扩展，例如多维傅里叶变换、小波变换在高维时空的应用。我们将分析时空频域的特点，以及如何通过频域分析来揭示信号的内在规律。 信息论在时空信号中的应用： 信息论提供了衡量信息量和不确定性的强大工具。本书将探讨信息熵、互信息、KL散度等信息论度量在高维时空信号分析中的应用，以及如何利用它们来评估信号的复杂性、辨识度以及信息冗余度。 第二部分：高维时空信号的关键分析技术 本部分将聚焦于一系列核心的高维时空信号分析技术，为实际问题提供解决方案。 降维与特征提取： 面对高维度的挑战，降维和特征提取是关键步骤。本书将详细介绍主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、非负矩阵分解（NMF）等经典降维技术在高维时空信号中的应用，并介绍流形学习、t-SNE等非线性降维方法。同时，还将探讨如何从高维时空信号中提取出最具代表性的特征，为后续的识别和分类奠定基础。 聚类与分类算法： 在理解信号的内在结构后，如何将其进行分组和识别至关重要。本书将介绍适用于高维时空数据的聚类算法，如DBSCAN、谱聚类等，以及各种分类模型，如支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等，并重点讨论它们在高维时空特征空间中的性能优化。 时空模式识别： 针对复杂的时空信号，识别其中的特定模式和规律是核心任务。我们将研究各种模式识别技术，包括模板匹配、基于模型的方法以及深度学习在时空模式识别中的应用。例如，如何识别卫星图像中的特定地理特征，或者在地震波数据中找到异常模式。 信号去噪与增强： 噪声是影响信号质量的重要因素。本书将介绍各种适用于高维时空信号的去噪技术，包括基于统计的方法、滤波方法以及深度学习的去噪模型。同时，还将探讨信号增强技术，例如提升信号的信噪比，突出关键信息。 变化检测与异常分析： 在动态的时空环境中，检测信号的变化和异常至关重要。本书将深入研究变化检测算法，例如基于统计检验的方法、机器学习的在线变化检测，以及如何识别时空数据中的异常点或异常模式，这在金融欺诈检测、网络安全监控等领域具有重要应用。 时空相关性分析与预测： 深入理解不同时空点之间的关联性，以及如何基于历史数据进行未来预测，是许多应用的关键。本书将介绍时空协方差函数、时空自回归模型（STARIMA）等方法，以及如何利用机器学习和深度学习模型来处理复杂的时空依赖关系，实现高精度的预测。 第三部分：高维时空信号处理的前沿技术与应用 本部分将引领读者进入高维时空信号处理的前沿领域，并展示其在各个行业的广泛应用。 深度学习在时空信号处理中的突破： 深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM、GRU）、图神经网络（GNN）等，在高维时空信号处理中展现出强大的能力。本书将详细介绍这些模型如何应用于时空特征学习、时空序列建模、时空预测等任务，并提供相关的案例分析。 张量分解与分析： 张量作为高维数据的自然表达方式，其分解技术在高维时空信号处理中扮演着越来越重要的角色。本书将介绍CP分解、Tucker分解等经典张量分解方法，以及其在高维时空数据压缩、特征提取、噪声抑制等方面的应用。 可解释性AI在时空信号分析中的挑战与机遇： 随着模型复杂度的增加，理解模型决策过程的需求也日益迫切。本书将探讨如何将可解释性AI技术应用于高维时空信号分析，例如LIME、SHAP等方法，以及如何提高模型的可信度和可解释性，尤其是在涉及重要决策的领域。 时空大数据处理框架与工具： 随着数据量的不断增长，高效处理高维时空大数据的能力变得至关重要。本书将介绍主流的时空大数据处理框架，如Apache Spark、Hadoop等，以及相关的编程语言和库，帮助读者掌握实际操作技能。 典型应用领域深度解析： 遥感与地球观测： 如何从海量的卫星遥感数据中提取地物信息，监测环境变化，进行灾害评估。 地理信息系统（GIS）与空间分析： 如何处理和分析地理空间数据，进行城市规划、交通管理、环境监测。 交通系统分析与预测： 如何通过分析交通流数据，实现交通流量预测，优化交通信号灯控制，提升交通效率。 气象与气候建模： 如何处理复杂的时空气象数据，建立精确的气候模型，预测天气变化。 生物医学信号处理： 如何分析脑电图（EEG）、心电图（ECG）等生物信号，进行疾病诊断和监测。 金融时空数据分析： 如何分析股票价格、交易量等时空数据，进行风险评估和投资预测。 智能制造与工业物联网： 如何通过监测生产过程中的时空数据，优化生产流程，预测设备故障。 本书特色： 理论与实践并重： 本书不仅提供了扎实的理论基础，还结合了大量的实例和算法实现，帮助读者将理论知识转化为实际应用能力。 前沿性与系统性： 紧密跟踪高维时空信号分析与处理领域的最新研究进展，同时构建了系统性的知识体系，便于读者全面掌握该领域。 多学科交叉融合： 融合了数学、统计学、计算机科学、信息科学等多个学科的知识，为读者提供更广阔的视野。 面向应用： 强调理论在实际问题中的应用，通过详细的案例分析，展示了该领域解决实际问题的强大潜力。 《高维时空信号分析与处理》一书，将成为所有从事信息处理、数据科学、人工智能、遥感、地理信息科学、信号与信息处理、以及相关工程技术领域的研究人员、工程师和学生的宝贵参考资料。它将帮助读者深刻理解高维时空信号的复杂性，掌握先进的分析与处理技术，从而在瞬息万变的数字世界中，精准地捕捉和利用信息，推动科学研究和技术创新的发展。

评分☆☆☆☆☆

读完前三章，我最大的感受就是作者的逻辑链条非常清晰，犹如手术刀般精确地切入主题。它没有一开始就抛出复杂的公式，而是先用一种宏观的视角，描绘了现代电磁环境的“战场态势”。这就像是先给你一张战略地图，让你明白为什么需要评估“有效性”，这个“有效性”在不同的任务场景下又代表了什么。特别是关于雷达接收机前端信号处理那一块，作者对噪声背景下的信号检测阈值设定进行了深入探讨，提出了一个基于“可容忍误警率”的动态调整机制。这个机制在面对高杂波地物干扰时表现出了极强的鲁棒性。我尝试将书中的核心思想套用到我正在负责的一个地基相控阵雷达项目上，发现它提供的评估框架，比我们目前采用的经验公式要严谨和全面得多，至少在面对“非合作性”干扰源时，我们能有一个更可靠的量化标准来指导我们的硬件升级方向。这本书的价值不在于教你如何写代码，而在于教你如何建立正确的评估思想，这才是工程领域最难能可贵的部分。

评分☆☆☆☆☆

我花了周末整整两天时间，才把关于“认知对抗”的那几章粗略读完，感触颇深。这本书的后半部分明显将视野提升到了一个更高的层次，开始探讨雷达系统如何“学习”和“适应”未知的干扰模式。这已经超越了传统意义上的“硬抗”或“过滤”，进入了人工智能赋能的领域。书中介绍了一种基于深度学习的干扰模式识别框架，并将其与传统的匹配滤波算法进行了对比分析。令人印象深刻的是，作者强调了在训练数据不完备的情况下，如何通过迁移学习（Transfer Learning）来快速部署评估模型，以应对突发的新型干扰威胁。虽然这部分内容在深度上可能不如专门的AI专著，但它成功地将AI技术无缝地植入到传统的雷达抗干扰评估体系中，展示了一种前瞻性的研究方向。这本书的最终目标似乎不只是让你解决眼下的干扰问题，而是要培养你对未来电磁环境的预判和应对能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和字体选择让人感觉非常舒适，尽管内容技术性极强，但长久阅读下来，眼睛的疲劳感相对较轻。我特别关注了书中所涉及的 Monte Carlo 仿真方法的部分。作者不仅描述了如何设置仿真参数，更深入地探讨了如何设计一个“公平”的对比环境，以确保评估结果的客观性。这在很多其他参考资料中常常被忽略，大家往往只关注仿真结果的“好看”，而忽略了仿真过程本身的严谨性。书中提到，在评估先进的数字射频存储器（DRFM）干扰技术时，必须考虑雷达接收机中的量化噪声对评估结果的“掩盖效应”。这个洞察力非常敏锐，因为在实际的数字系统中，量化误差常常是评估人员容易忽略的“隐形杀手”。通过这本书，我认识到，一个有效的评估，必须同时考虑理论极限和工程实现的约束条件，两者缺一不可。

评分☆☆☆☆☆

我必须得说，这本书的叙事风格非常“硬核”，它几乎全程保持着一种高密度的信息输出状态，不给读者喘息的机会。如果你是初学者，我建议你最好搭配一本基础的信号与系统教材来看，否则很多地方可能会感到吃力。但我个人偏爱这种风格，因为它省去了太多不必要的铺垫。在我看来，这本书的价值核心体现在其对“评估指标体系”的构建上。作者不满足于单一的信噪比（SNR）或探测概率（Pd），而是构建了一个多维度的、包含时间域和频率域特征的综合评估指标。举个例子，书中专门用了一节来分析脉冲重复频率（PRF）抖动对干扰信号处理的影响，并将其量化为一个“抗欺骗能力因子”。这个因子的推导过程极其复杂，涉及到了卡尔曼滤波的迭代过程，但最终得出的结论却简洁明了，为我们在设计频率捷变策略时提供了理论指导。对于那些希望深入理解雷达系统设计瓶颈的工程师而言，这本书就像是解锁更高层级认知的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计倒是挺别致，封面采用了一种磨砂质感，摸上去有点细腻的阻力，配上深邃的蓝色调，给人一种专业且沉静的感觉。我刚拿到手的时候，光是翻阅目录就被那些专业名词给吸引住了。它似乎不是那种教科书式的死板讲解，而是更侧重于理论与实践的结合。比如，它对各种新型干扰源的分类描述得非常详尽，从基本的欺骗干扰到复杂的自适应抗干扰技术，每一种都有其独特的数学模型支撑。我尤其欣赏其中关于“信息熵”在评估模型中的应用部分，作者没有仅仅停留在概念的阐述，而是通过几个精心构建的仿真案例，直观地展示了信息损失率是如何影响整个雷达系统的抗干扰能力的。这对于我这种需要进行实际系统设计的人来说，无疑提供了宝贵的思路。而且，书中引用了大量近几年的国际会议论文和专利信息，这表明作者在内容的时效性上做了非常扎实的功课，绝非是陈旧资料的简单堆砌。如果硬要说有什么遗憾，或许是图表的可读性还可以再优化一下，有些复杂的波形图在A4纸上打印出来后，线条的精细度略有下降，需要借助放大镜才能完全看清细节。