雷达成像算法进展 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:邢孟道

出品人:

页数:276

译者:

出版时间:2015-1

价格:52.00元

装帧:平装

isbn号码:9787121203503

丛书系列:

图书标签:

雷达
学术
雷达成像
信号处理
算法
目标检测
图像处理
微波成像
雷达系统
模式识别
数据处理
SAR成像

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具体描述

本书主要介绍了雷达成像算法方面的研究进展。首先针对多模式SAR（包括斜视模式、聚束模式、滑动聚束及TOPS模式和多通道体制等），介绍近几年新提出的一些成像方法。接着介绍SAR装载于机载小型平台时存在的运动误差问题及相应的补偿方法，并举例说明运动补偿在机载SAR成像中的必要性。其次介绍各类非合作机动目标（包括飞机、舰船及自旋目标等）的ISAR成像方法，并介绍了压缩感知理论在ISAR成像中的应用。然后介绍SAR-GMTI的处理方法，包括杂波抑制方法、图像对的去相干因素及补偿方法和多孔径SAR-GMTI及空时自适应处理技术。最后介绍InSAR的基本原理并指出传统InSAR的局限性和InSAR技术的发展趋势，在此基础上，介绍了先验DEM辅助InSAR处理新技术和新体制多基线InSAR系统。

科技前沿探索：人工智能驱动的材料科学革命书籍简介本书深入剖析了人工智能（AI）技术在现代材料科学研究与开发领域所展现出的颠覆性潜力与具体应用路径。面对日益复杂的新材料设计需求、严苛的性能指标以及漫长而昂贵的传统实验验证周期，本书聚焦于如何利用机器学习、深度学习、强化学习等先进AI算法，构建高效、精准的材料信息学平台，从而加速新材料的发现、优化材料的制备工艺，并预测材料的宏观性能。第一部分：材料信息学的理论基石与数据驱动范式材料科学正经历一场由“试错法”向“数据驱动”的深刻转型。本部分首先确立了材料信息学（Materials Informatics）的理论框架，阐述了AI如何作为核心驱动力，赋能材料研究。 1.1 材料科学数据的生态系统与挑战：详细考察了当前材料研究中数据的来源、类型（包括实验数据、模拟数据、文献挖掘数据）以及其固有的复杂性、稀疏性和异构性。探讨了数据清洗、标准化、特征工程在构建高质量训练数据集中的关键作用。介绍了如何利用自然语言处理（NLP）技术从海量非结构化科学文献中自动提取关键的材料结构-性能关系（SPR）。 1.2 机器学习基础在材料领域的映射：回顾了回归、分类、聚类等经典机器学习算法（如支持向量机SVM、随机森林RF、梯度提升机GBDT）在材料性能预测、相图构建中的应用案例。重点分析了这些模型在处理高维材料特征空间时的优势与局限性，并探讨了模型可解释性（XAI）在材料科学决策中的重要性，确保科学家的信任与反馈。 1.3 深度学习在复杂结构建模中的突破：深入讲解了深度神经网络（DNN）如何超越传统方法的限制，有效捕捉材料结构与性能之间复杂的非线性关系。详细介绍了卷积神经网络（CNN）在处理晶体结构、图像表征（如微观形貌、缺陷分布）方面的潜力，以及循环神经网络（RNN）/长短期记忆网络（LSTM）在处理时间序列数据（如反应动力学）中的应用。特别关注了图神经网络（GNN）作为处理离散结构（如原子晶格、分子网络）的强大工具，如何实现对材料拓扑结构的有效编码。第二部分：AI赋能的材料设计与发现本部分将理论转向实践，展示AI技术如何直接参与到新材料的“从零到一”的创新过程中。 2.1 基于生成模型的反向材料设计：探讨了如何利用生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）等生成模型，实现“目标驱动”的材料设计。阐述了如何定义目标性能空间，并训练模型反向生成满足特定约束条件的潜在新材料结构或分子式。讨论了如何将化学/物理约束（如晶体学原理、热力学稳定性）集成到生成模型的损失函数中，以确保生成结果的有效性和可行性。 2.2 高通量计算与自主实验的闭环系统：重点介绍了强化学习（RL）和贝叶斯优化（BO）在加速材料筛选过程中的核心地位。详细阐述了如何构建一个结合计算模拟（如密度泛函理论DFT）与AI预测模型的闭环迭代系统，使AI能够自主决策下一步应计算或合成哪种材料，从而显著减少探索空间。案例研究包括催化剂活性位点的优化、高熵合金成分空间的高效遍历。 2.3 晶体结构预测与缺陷工程：详细介绍了AI在预测新晶体结构和理解缺陷行为方面的最新进展。分析了如何利用AI模型来预测复杂氧化物或金属间化合物的稳定结构，以及如何通过微观结构特征（如晶界、位错）的AI识别和量化，精确调控材料的力学、电学或热学性能。第三部分：智能制备工艺优化与材料性能表征材料的最终性能不仅取决于其化学成分和结构，更依赖于其精确的制备工艺。本部分关注AI如何优化“如何制造”的过程。 3.1 智能过程控制与质量保障：探讨了如何利用在线传感器数据（如光谱、电化学信号）和实时AI模型，对材料制造过程（如熔炼、烧结、薄膜沉积）进行反馈控制。介绍了模型预测控制（MPC）的理念，确保产品质量的稳定性和批次间的一致性，特别是在增材制造（3D打印）等复杂多变量制造环境下。 3.2 AI辅助的微观结构表征与定量分析：聚焦于如何解放电子显微镜（SEM/TEM）和衍射技术产生的大量图像和谱图数据。详细介绍如何运用图像分割、特征提取和模式识别算法，实现对晶粒尺寸、相分布、织构等关键微观特征的自动化、高精度定量分析，取代传统耗时的人工判读。 3.3 寿命预测与服役性能评估：讨论了如何利用AI模型整合长期服役数据（如腐蚀率、疲劳损伤累积）和材料初始状态信息，建立高精度的材料寿命预测模型。这对于航空航天、能源设备等关键结构材料的安全评估至关重要。结论与展望本书最后总结了当前材料信息学面临的工程化挑战，包括模型泛化能力、数据安全与共享标准等，并展望了未来量子计算与AI深度融合在材料科学领域可能带来的下一个重大突破。本书旨在为材料科学家、化学工程师以及致力于跨学科研究的读者提供一个全面、深入且实用的AI工具箱，以驱动下一代先进材料的创新与应用。

作者简介

目录信息

第1章合成孔径雷达成像的基本原理和算法
1.1 宽带信号的脉冲压缩
1.1.1 宽带信号的逆滤波、匹配滤波和脉冲压缩[1]
1.1.2 线性调频信号和解线频调处理[3,4]
1.2 运动平台的合成孔径雷达的横向分辨
1.2.1 运动平台合成孔径雷达的横向分辨原理和简单分析
1.2.2 运动平台合成孔径雷达回波的多普勒特性
1.2.3 运动平台合成孔径雷达回波的匹配滤波
1.3 距离-多普勒（R-D）算法
1.3.1 回波信号的多普勒谱
1.3.2 匹配滤波
1.4 线频调变标算法[5]
1.5 用波数域分析合成孔径雷达的横向分辨率[6]
1.5.1 波数域的基本概念
1.5.2 用波数域方法重建目标横向位置[6,7]
1.5.3 用波数域方法重建二维目标的位置
1.6 距离徙动算法（RMA）[6-8]
参考文献
第2章多模式SAR成像方法
2.1 条带式SAR和广域ScanSAR成像[1-3]
2.2 聚束式SAR成像[4-13]
2.2.1 聚束式SAR回波信号分析
2.2.2 基于子孔径划分的聚束式SAR算法
2.2.3 基于SPECAN的宽场景聚束式SAR算法
2.3 大观测域TOPS-SAR和滑动聚束式SAR成像[14-17]
2.3.1 滑动聚束式SAR信号模型
2.3.2 滑动聚束子孔径成像算法
2.3.3 滑动聚束全孔径成像方法
2.3.4 大观测域TOPS-SAR全孔径成像方法
2.4 斜视多模式SAR成像方法[1,18-22]
2.4.1 斜视模式的信号模型与等效正侧视处理
2.4.2 走动校正引入的问题
2.4.3 大斜视SAR成像算法
2.4.4 基于方位重采样的斜视多模式处理
2.5 高分辨率宽测绘带SAR成像[25-40]
2.5.1 相位中心配置原理
2.5.2 方位解模糊方法
2.5.3 多通道解模糊性能影响因素及改善措施
2.5.4 宽测绘带与各种模式的结合
参考文献
第3章合成孔径雷达成像的运动补偿
3.1 SAR平台的运动情况
3.1.1 惯导系统测量的运动参数情况简介
3.1.2 基于单个特显点回波数据的机载SAR运动误差分析
3.1.3 机载SAR运动补偿概述
3.1.4 天线相位中心（APC）位置误差分析
3.1.5 斜视SAR模式下的窄波束假设和运动补偿
3.1.6 宽波束运动补偿
3.2 基于惯导数据的运动补偿实验结果举例
3.2.1 基于惯导数据的运动补偿
3.2.2 多普勒中心估计[7-9]
3.2.3 多普勒调频率估计[10]
3.3 基于相位梯度估计的自聚焦补偿方法
3.3.1 相位梯度自聚焦（PGA）[13]
3.3.2 扩展相位梯度自聚焦（EPGA）[15]
3.4 基于回波数据的结合运动补偿算法及实验结果举例
3.4.1 采用基于回波数据的运动补偿方法时的SAR成像算法流程
3.4.2 实测数据的分析和处理
3.4.3 几种基于回波数据的运动补偿的性能比较
参考文献
第4章各类目标的逆合成孔径雷达成像
4.1 飞机和舰船目标的ISAR成像
4.1.1 基于时频分析的飞机目标瞬时成像
4.1.2 舰船目标ISAR成像
4.1.3 具有旋转部件的飞机目标ISAR成像
4.2 高速自旋目标的高分辨成像
4.2.1 窄带雷达高速自旋目标二维成像
4.2.2 宽带雷达高速自旋目标的三维成像
4.3 稀疏频带和稀疏孔径ISAR成像
4.3.1 稀疏频带成像
4.3.2 稀疏孔径成像
4.4 基于稀疏重建的ISAR超分辨成像
4.4.1 信号模型
4.4.2 贝叶斯超分辨（BSR）成像方法
4.4.3 改进贝叶斯超分辨（IBSR）成像方法
4.4.4 实测数据实验
参考文献
第5章合成孔径雷达运动目标检测
5.1 SAR-GMTI的基本原理
5.1.1 单孔径SAR-GMTI处理方法
5.1.2 多孔径SAR-GMTI处理方法
5.2 图像误差补偿方法
5.2.1 SAR图像去相干因素分析
5.2.2 M. Soumekh的子空间投影补偿方法
5.3 多孔径SAR-GMTI技术
5.3.1 MSAR概念
5.3.2 VSAR处理技术
5.3.3 空时处理和空时频处理技术
参考文献
第6章多维干涉合成孔径雷达测绘新技术
6.1 传统InSAR的基本原理
6.1.1 InSAR几何模型
6.1.2 InSAR处理基本流程
6.1.3 传统InSAR的局限性
6.2 InSAR技术的发展趋势
6.3 先验DEM辅助InSAR处理新技术
6.3.1 先验DEM辅助SAR图像配准
6.3.2 先验DEM辅助InSAR相位滤波
6.3.3 先验DEM辅助InSAR相位解缠绕
6.4 新体制：多基线InSAR技术与应用
6.4.1 多基线InSAR技术的优势
6.4.2 多基线InSAR相位解缠绕
6.4.3 多基线InSAR解高程层叠
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本《雷达成像算法进展》真是让人眼前一亮！作为一名对遥感技术充满好奇但又稍感陌生的读者，我一直渴望找到一本既能系统介绍基础知识，又能深入探讨前沿技术的书籍。这本书恰好满足了我的需求。开篇就以一种非常友好的方式，将复杂的雷达原理剥茧抽丝地呈现出来，即使是我这样的初学者，也能逐步理解其核心概念，比如合成孔径雷达（SAR）是如何工作的，它的优势和局限性在哪里。书中对不同类型雷达，如微波雷达、毫米波雷达等，在成像原理上的差异也做了细致的对比分析，让我对雷达技术的多样性有了更深刻的认识。更让我惊喜的是，书中并没有止步于理论讲解，而是花费了大量的篇幅来阐述各种雷达成像算法的由来、发展以及它们各自的优缺点。从经典的傅里叶变换方法，到更先进的后向投影（BP）算法，再到针对特定场景优化的算法，书中都进行了详细的推导和说明，并配以丰富的图示，让抽象的数学公式变得直观易懂。我尤其喜欢书中对各种算法在实际应用场景中的表现进行对比分析的部分，这让我能够更好地理解不同算法的适用范围和选择依据。总而言之，这本书为我打开了一扇通往雷达成像世界的大门，让我对这个领域产生了浓厚的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

读完《雷达成像算法进展》的几章，我深深地感受到作者在内容编排上的用心良苦。这本书并非简单地罗列算法，而是巧妙地将算法的发展脉络与雷达技术本身的演进史紧密结合。我注意到书中在介绍一些较早期的成像算法时，会追溯到早期雷达系统的技术限制，以及这些限制如何驱动了新算法的诞生。这种历史视角让我在学习算法的同时，也能体会到科学家们攻克难关、不断创新的精神。例如，书中在讲解多普勒效应在SAR成像中的作用时，就详细阐述了早期SAR系统如何通过对多普勒频移的精确测量来实现高分辨率成像，以及后续算法是如何进一步克服地形起伏、平台运动等复杂因素的影响。更具启发性的是，书中在讨论一些高级算法时，例如基于压缩感知的成像技术，并没有回避其对数学理论的较高要求，而是提供了必要的背景知识和清晰的推导过程。我特别欣赏书中对于不同算法在处理复杂地物、水体、植被等目标时成像效果的对比分析，这些案例非常有说服力，让我能够直观地感受到算法的优劣。这本书的内容深入浅出，既有扎实的理论基础，又不乏对实际应用的考量，对于想要深入理解雷达成像精髓的研究人员和工程师来说，无疑是一份宝贵的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

《雷达成像算法进展》给我带来的最大感受，是一种“由浅入深”的学习体验。作为一名对雷达遥感感兴趣的初学者，我曾对复杂的数学公式和专业术语感到畏惧，但这本书成功地化解了我的顾虑。开篇部分用非常生动形象的比喻和图示，将雷达系统的工作原理和基础概念解释得清清楚楚，让我能够快速建立起对整个成像过程的认知框架。随着阅读的深入，作者巧妙地引入了各种成像算法，从基础的傅里叶变换到更复杂的基于优化的算法，每一步都循序渐进，并且在引入新概念时，都会回顾之前学到的知识，形成一个有机联系的知识体系。我特别欣赏书中对算法推导过程的详细讲解，即使其中包含较多的数学推导，作者也提供了足够的文字解释，帮助读者理解每一步的逻辑。更难得的是，书中还穿插了一些关于算法适用场景和性能评价的讨论，让我能够理解不同算法的优劣之处，以及在实际应用中如何进行选择。读完这本书，我感觉自己不仅掌握了一系列雷达成像算法的理论知识，更重要的是，培养了一种分析和解决问题的能力，能够更有信心地去探索雷达成像领域的更多奥秘。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对机器学习与遥感交叉领域感兴趣的读者，《雷达成像算法进展》中的一些章节对我来说简直是“干货满满”。我一直在寻找能够将先进的信号处理技术与深度学习方法相结合，从而提升雷达成像质量和信息提取效率的研究思路，这本书恰好提供了非常前瞻的视角。书中在介绍一些新兴的成像技术时，大胆地引入了机器学习的理念，例如利用神经网络来优化回波信号的处理，或者通过深度学习模型来抑制杂波干扰。我注意到书中对这些方法都有详细的数学建模和算法流程阐述，虽然有些部分需要一定的机器学习基础才能完全理解，但作者依然尽力将其中的核心思想和关键步骤清晰地呈现出来。我印象特别深刻的是，书中讨论了如何利用深度学习来辅助相干累积过程，以获得更高信噪比的SAR图像，这对我启发很大。此外，书中还探讨了如何利用机器学习技术来识别和分类SAR图像中的不同地物类型，这对于SAR图像的应用拓展至关重要。这本书的价值在于，它不仅展示了现有的先进算法，更指明了未来研究的方向，即如何利用人工智能的力量来革新雷达成像技术。

评分☆☆☆☆☆

翻阅《雷达成像算法进展》，我感受到一种来自实践层面的严谨与务实。书中对各种成像算法的讨论，并非仅仅停留在理论的推导，而是大量结合了实际应用中的案例和数据。我注意到书中在介绍某个算法时，往往会附带一个实际的SAR数据集的处理结果，并对成像效果进行详细的分析，包括分辨率、信噪比、几何畸变等关键指标。这种“理论联系实际”的讲解方式，让我能够更直观地理解算法的优势和局限性。例如，书中在讲解运动补偿算法时，就详细阐述了不同运动补偿策略在处理不同平台的SAR数据时所面临的挑战，并给出了具体的实验数据对比。让我耳目一新的是，书中还触及了一些工程实践中常见的难题，比如如何处理数据量庞大的SAR影像，如何在有限的计算资源下实现高效成像，以及如何评估成像算法的鲁棒性。这些内容对于我这样的在实际项目中应用雷达成像技术的工程师来说，具有极高的参考价值。这本书让我明白，一个优秀的雷达成像算法，不仅要有扎实的数学理论支撑，更要在实际应用中经受住考验，并能够灵活应对各种复杂情况。

评分☆☆☆☆☆