Radar Resolution and Multipath Effects (Radars) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Artech House Publishers

作者:Barton, David K. 编

出品人:

页数:380

译者:

出版时间:1975-12-01

价格:USD 163.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780890060339

丛书系列:

图书标签:

• Radar
• Resolution
• Multipath
• Radar Systems
• Signal Processing
• Electromagnetics
• Remote Sensing
• Wireless Communication
• Antennas
• Propagation

好的，这是一份关于《雷达分辨率与多径效应（雷达）》的图书简介，内容详尽，专注于介绍该书未涵盖的、其他雷达技术领域的知识点，力求内容自然流畅，避免任何人工痕迹。 --- 《雷达系统设计与前沿技术探析：超越传统聚焦》 图书简介 本书旨在为雷达工程、信号处理以及电磁学领域的专业人士和高级研究人员提供一个全面而深入的视角，探索当代雷达系统设计中那些超越经典分辨率和多径分析范畴的关键议题。随着雷达技术从传统的脉冲多普勒体制向更复杂、更智能化的方向发展，系统对目标探测、环境感知和信息提取的能力提出了前所未有的要求。本书聚焦于这些前沿领域，旨在填补现有文献中对系统级优化、新型波形设计及先进信号处理方法阐述不足的空白。 第一部分：先进雷达波形与信号处理 本书的基石在于深入剖析那些在频谱效率、抗干扰能力和分辨率提升方面具有革命性意义的新型雷达波形。我们不再局限于传统的线性调频（LFM）或恒定幅度波形，而是将重点放在非均匀采样波形（Non-Uniform Sampling Waveforms）的设计原理及其在超宽带（UWB）雷达中的应用。我们将详细讨论如何通过非均匀采样来解决特定环境下的模糊问题，以及在实际硬件实现中必须克服的非线性误差。 此外，多维波形设计是本书的核心内容之一。这包括时间-频率联合域的优化，例如引入具有特定稀疏特性的稀疏孔径波形（Sparse Aperture Waveforms），它们如何在最小化发射能量的同时，实现对目标区域的高效覆盖和精确估计。我们还将探讨极化态感知波形（Polarimetric Awareness Waveforms）的构建，这类波形不仅在时域和频域内具有正交性，还能在不同极化通道间实现最优的激励耦合，这对于区分复杂散射体至关重要。 在信号处理层面，本书避开了基础的匹配滤波和距离分辨力计算，转而深入研究压缩感知（Compressed Sensing, CS）在雷达成像中的应用。我们将详细论述如何构建高效的雷达感知矩阵，以及在目标稀疏性假设不完全成立时，如何通过贝叶斯推断或深度学习先验知识来稳健地进行目标重构。尤其值得关注的是稀疏表示下的多普勒处理，这涉及到如何在存在复杂运动和杂波干扰的场景下，利用稀疏字典来分离和识别多个运动目标。 第二部分：阵列处理与空间谱估计的拓展现代方法 传统的阵列处理方法如Capon或MUSIC算法，其性能严重依赖于阵元间的独立性假设和对噪声协方差矩阵的准确估计。本书将目光投向了这些假设在复杂电磁环境中失效后的应对策略。我们详尽阐述了分布式相干合成（Distributed Coherent Synthesis, DCS）和超分辨率成像（Super-Resolution Imaging）的最新进展。 对于超宽带（UWB）雷达而言，由于其极窄的脉冲宽度，传统的角度估计方法效果不佳。本书着重分析了如何利用高阶统计量（Higher-Order Statistics, HOS）进行波达方向（DOA）估计，特别是双三阶累积量在抑制高斯白噪声背景下非高斯杂波干扰方面的优势。 更进一步，我们探讨了认知雷达（Cognitive Radar）的概念框架，特别是其在自适应波束形成（Adaptive Beamforming）中的实现。这包括如何利用贝叶斯网络或强化学习算法，实时地调整发射波束形状、功率分配和接收处理策略，以应对未知或时变的环境威胁。重点讨论了空域重构与去模糊化技术，例如在低信噪比（SNR）和存在严重互耦干扰时，如何利用非线性迭代方法来分离紧密排列的目标。 第三部分：环境适应性与智能感知 本书的第三部分致力于解决雷达系统在真实、动态环境中的鲁棒性和信息提取能力问题，这是传统“无干扰”假设下难以深入探讨的领域。 首先，地杂波和海杂波的建模与抑制是关键。我们不再满足于简单的Weibull分布或K分布模型，而是转向分形几何模型和多尺度分析来描述复杂地表和海面散射特性的自相似性。在抑制方面，我们深入研究了基于多普勒滤波网络（Doppler Filter Networks）的杂波抑制技术，该技术利用深度学习来学习和区分目标信号与复杂背景的内在非线性特征，而非仅仅依赖于速度差异。 其次，目标散射特性分析与分类是现代雷达的核心挑战。本书详细介绍了如何利用电磁逆散射（Electromagnetic Inverse Scattering, EIS）技术，从雷达回波中恢复目标的几何和材料属性。这涉及复杂的积分方程求解，特别是如何有效处理多次散射效应和表面粗糙度对反演结果的影响。我们强调了极化散射分解技术，例如利用全极化数据对复合目标进行物理结构分解，进而实现更精确的目标识别（Target Recognition, TR）。 最后，本书探讨了传感器网络化与融合（Sensor Networking and Fusion）的前沿议题。重点不在于简单的伽马/卡尔曼滤波融合，而在于分布式一致性算法（Distributed Consensus Algorithms）在实现大规模、异构雷达系统（如无人机群雷达）的协同定位和成像中的应用。这要求系统在带宽受限、通信延迟和节点丢失的非理想条件下，依然能够维持高精度的空间同步和数据整合。 总而言之，本书是一部面向未来雷达技术挑战的工程指南，它侧重于创新波形、高级信号处理范式、鲁棒阵列处理以及环境自适应能力的提升，为构建下一代高性能雷达系统提供了坚实的理论基础和实用的技术路线图。

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