雷达信号处理和数据处理技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业

作者:吴顺君

出品人:

页数:572

译者:

出版时间:2008-2

价格:89.00元

装帧:

isbn号码:9787121059087

丛书系列:雷达技术丛书

图书标签:

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好的，这是一份关于一本名为《现代光学与光子学前沿技术》的图书简介。 --- 现代光学与光子学前沿技术 图书简介 本书聚焦于21世纪光科学与工程领域的核心进展，全面系统地阐述了从基础光学原理到尖端光子学器件、集成系统及前沿应用的一系列关键技术。本书旨在为光电子、通信、传感、生物医学成像等领域的科研人员、工程师以及高年级本科生和研究生提供一份深入、前沿且实用的参考指南。 第一部分：基础光学与先进成像理论 本书伊始，系统回顾了经典电磁波光学与量子光学的基础框架，并迅速过渡到现代光学研究的核心领域。 1.1 波动光学与偏振态调控 详细阐述了光的波动性质、光的传播理论，特别是针对复杂介质（如超材料、液晶和生物组织）中的光传播建模。重点介绍了琼斯矩阵和穆勒矩阵在描述和分析偏振态演化中的应用，并深入探讨了如何利用空间光调制器（SLM）实现高维度的偏振态和相位分布的实时控制。内容覆盖了线偏振、圆偏振、椭圆偏振的精确量化，以及如何利用这些特性实现对光束整形和信息编码。 1.2 几何光学与视光学基础 尽管重点在于波动光学，但本书亦未忽略几何光学的基石作用。本章详细分析了成像系统的设计原则，包括光线追迹法、像差理论（如塞德尔五大像差）的深入解析与校正策略。在视光学部分，探讨了人眼的光学模型、屈光不正的物理本质以及现代眼科检查设备（如眼底相机和OCT）的光学设计原理。 1.3 散射理论与反演成像 这是现代光学应用的关键瓶颈之一。本部分深入探讨了米氏散射、瑞利散射以及复杂介质中的多次散射现象。详细介绍了光子输运方程（PTE）的推导与数值求解方法，特别是针对强散射或吸收性介质（如人体组织、浑浊水体）的反演成像技术。内容包括：时间分辨测量、空间滤波技术、扩散波光谱学（DWS）的理论基础，以及如何通过计算层析成像（CT）方法重建内部结构。 第二部分：光子器件与集成技术 本部分聚焦于将光学功能集成到微纳尺度设备中的关键技术，这是光子学实现高性能和小型化的核心驱动力。 2.1 半导体光电器件物理 详尽分析了现代光电器件的工作机理，重点放在半导体材料的光吸收、发光与载流子输运过程。深入讨论了激光二极管（LD）的阈值特性、效率优化和光谱控制，以及光电探测器（PD）的响应速度、量子效率和噪声特性（如雪崩光电二极管APD）。针对新兴技术，本书还专门设立章节讨论了量子点（QD）和钙钛矿材料在光电器件中的应用潜力与挑战。 2.2 光波导与集成光子学 详细介绍了光波导的模式理论、损耗分析和耦合技术。涵盖了介质波导、表面等离子体激元（SPP）波导和拓扑光子晶体波导的特性比较。本书的核心篇幅集中在硅光子学（Silicon Photonics）平台，阐述了片上集成的关键工艺流程，如SOI（Silicon-on-Insulator）结构、光子晶体腔的构建、马赫-曾德尔干涉仪（MZI）作为调制器的设计，以及如何实现大规模光集成电路（PICs）。 2.3 超材料与超表面设计 作为颠覆传统光学的技术，超材料和超表面的理论与实践被深入探讨。本章详细解释了负折射率材料的设计原理，亚波长结构单元对电磁响应的调控能力。特别关注超表面（Metasurfaces），阐述了如何通过控制梯度相位分布实现对光束的任意偏折、聚焦和全息成像。本书提供了实现完美吸收体、偏振敏感滤波器和片上微型化激光器的具体设计范例。 第三部分：光信息处理与先进应用 本部分将前沿的光学原理和器件转化为实际系统，聚焦于高速信息处理和高精度传感。 3.1 光计算与信号处理 深入分析了光学信息处理的优势与瓶颈。重点讨论了全光信号处理（如光限幅器、光开关）在高速网络中的作用。在光计算方面，详细介绍了相干捕获、矩阵-向量乘法的模拟光实现，以及深度学习在光域加速中的最新进展。本书也探讨了基于腔场增强和非线性光学效应的光学神经网络模型。 3.2 相干光通信系统 全面覆盖了现代高速光通信系统的架构。从相干接收机的原理出发，详细分析了正交相幅调制（QAM）和广义相位调制（PDM）等高级调制格式。本书着重于数字信号处理（DSP）在补偿色散（CD）和偏振模色散（PMD）中的应用，以及如何利用格子滤波和盲均衡算法提升系统性能。此外，还讨论了空分复用（SDM）技术在增加光纤容量方面的潜力。 3.3 生物医学光子学与传感 探讨了光学技术在生命科学和精密测量中的突破性应用。在生物成像方面，详细介绍了共聚焦显微镜、多光子显微镜（如二次谐波、三阶非线性成像）的工作机制及其对深层组织结构的解析能力。在传感领域，系统梳理了光纤布拉格光栅（FBG）传感器的原理、表面等离子体共振（SPR）传感器的设计与灵敏度提升方法。内容还延伸至光学相干断层扫描（OCT）在活体组织三维结构高分辨率成像中的最新进展。 --- 《现代光学与光子学前沿技术》不仅是理论的深入探讨，更是工程实践的指南。它通过大量详细的图表、公式推导和实际案例分析，力求连接基础研究与工程应用之间的鸿沟，为读者把握光子学领域的未来发展脉络提供坚实的基础。

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我一直对雷达数据处理的自动化和智能化方向非常感兴趣，而这本《雷达信号处理和数据处理技术》在这方面的内容简直就是我的福音。书中详细介绍了包括目标检测、参数估计、航迹跟踪、目标分类等一系列数据处理的核心技术。对于目标检测，书中不仅涵盖了CFAR（恒虚警率）检测，还深入探讨了贝叶斯检测、似然比检测等更高级的算法，并分析了它们在不同信噪比和杂波背景下的性能。 尤其令我印象深刻的是关于航迹跟踪的部分。书中不仅讲解了卡尔曼滤波器（KF）及其各种变种，如扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF），还详细阐述了粒子滤波（PF）等非线性跟踪算法。作者通过大量的仿真例子，直观地展示了不同跟踪算法在处理多目标、高动态目标的场景下的优劣。这对于我设计更精确、更鲁棒的目标跟踪系统至关重要。书中还讨论了数据关联技术，如 Nearest Neighbor, Global Nearest Neighbor, JPDA, MHT 等，这些都是实现复杂环境下多目标跟踪的关键。

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作为一名对新技术充满好奇的雷达工程师，我对书中关于雷达系统未来发展趋势的讨论非常感兴趣。这本书不仅仅是介绍现有技术，还展望了未来雷达技术的发展方向，例如人工智能在雷达中的深度应用、全息雷达、分布式雷达系统、以及雷达与认知无线电的融合等。 书中对于“智能雷达”的概念进行了深入的探讨，包括如何利用人工智能算法来优化雷达的工作模式、提高数据处理效率、实现自适应干扰抑制等。作者还介绍了机器学习在雷达信号的自动识别、目标跟踪的优化、以及数据关联中的应用。这些前沿的讨论为我指明了未来的研究方向，并激发了我对创新技术的探索热情。此外，书中还对雷达在物联网、自动驾驶、智慧城市等新兴领域的应用前景进行了展望，让我对雷达技术的广泛应用充满了期待。

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作为一名在航空航天领域工作的工程师，雷达的精确测距和目标识别能力是至关重要的。这本《雷达信号处理和数据处理技术》在这些方面提供了极其详尽的论述。书中关于距离测量和速度测量的原理，从基本的脉冲多普勒雷达到更复杂的线性调频（LFM）信号，都有深入的分析。作者清晰地解释了距离模糊和速度模糊的产生原因，以及如何通过分层处理、多站协作等方式来解决这些问题。 特别让我受益匪浅的是书中关于目标参数估计的部分，比如对目标距离、速度、角度的估计精度分析。书中详细阐述了 Cramer-Rao 下界（CRB），并分析了各种信号处理技术如何逼近这个理论极限。此外，对于目标参数估计中的偏置和方差问题，书中也给出了深刻的见解和实用的改进方法。书中还探讨了相控阵雷达的波束形成技术，包括数字波束形成（DBF）和模拟波束形成，以及如何利用这些技术实现高分辨率的目标测角。

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我一直对雷达的抗干扰能力有着浓厚的兴趣，这本书在这方面的内容给了我很多启发。书中详细介绍了各种常见的雷达干扰类型，包括欺骗干扰、诱饵干扰、噪声干扰等，并深入分析了它们的原理和特点。作者针对不同的干扰类型，系统地介绍了相应的抗干扰技术，例如自适应波束形成、频率捷变、脉冲编码、信号识别等。 书中对于自适应波束形成技术（Adaptive Beamforming, ABF）的讲解尤为详细，包括最小方差无失真响应（MVDR）波束形成、广义旁瓣对消（GSC）等。作者通过大量的图示和公式推导，清晰地阐述了这些算法的原理和实现步骤，以及它们在抑制特定方向干扰方面的有效性。此外，书中还讨论了雷达信号的特征提取和分类技术，这对于识别和规避干扰源具有重要意义。我从中学习到了很多关于如何提升雷达在复杂电磁环境下的生存能力和探测效率的实战技巧。

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对于我这样需要处理海量雷达数据的分析师来说，这本书的数据处理部分是极其宝贵的资源。书中不仅涵盖了传统的数据处理方法，还触及了许多前沿的机器学习和人工智能在雷达数据处理中的应用。从原始雷达数据的预处理（如去噪、滤波、校准），到特征提取，再到目标分类和识别，每一个环节都有详尽的阐述。 书中关于雷达数据融合的章节令我印象深刻，特别是多源数据融合技术，如各种传感器信息的融合、不同时间尺度数据的融合等。作者详细介绍了卡尔曼滤波、粒子滤波、证据理论、模糊逻辑等多种数据融合算法，并分析了它们在不同应用场景下的优缺点。这对于我构建更全面、更准确的目标态势感知系统非常有帮助。此外，书中还对大数据技术在雷达数据分析中的应用进行了探讨，例如分布式存储、并行计算等，为处理日益增长的雷达数据提供了思路。

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这本书对于我理解和掌握雷达系统中的通信原理非常有帮助。雷达系统本身就是一个集成了信号收发、信号处理和信息传输的复杂系统，而通信技术在其中扮演着至关重要的角色。书中关于雷达信号的调制、解调、编码、译码等方面都有深入的讲解。 令我印象深刻的是书中关于雷达信号的抗衰减和抗干扰编码技术。作者详细介绍了各种纠错编码（如汉明码、卷积码、BCH码、LDPC码等）在雷达信号传输中的应用，以及如何利用这些编码技术来提高信号在复杂信道下的传输可靠性。此外，书中还探讨了频率分集、空间分集等多种分集技术，以及如何将它们与编码技术相结合，进一步提升雷达系统的鲁棒性。这些内容对于我设计更可靠、更高效的雷达通信链路非常有价值。

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这本《雷达信号处理和数据处理技术》的封面设计就透着一股扎实的学究气，厚重的纸张和沉甸甸的分量，让人立刻联想到其中蕴含的深度知识。翻开第一页，扑面而来的是严谨的数学公式和清晰的图示，对于我这样一个长期在雷达领域摸爬滚打的工程师来说，这种专业感是极度吸引人的。我尤其看重书中对经典雷达信号处理算法的详细阐述，比如脉冲压缩、多普勒滤波、动目标显示（MTD）等。书中不仅给出了理论推导，还结合了实际的工程应用场景，分析了不同算法在不同噪声环境和干扰下的性能表现，这对于我优化现有雷达系统的信号处理流程非常有帮助。 特别是关于杂波抑制的部分，作者深入浅出地讲解了不同类型的杂波（如海杂波、地杂波、气象杂波）的特点，以及相应的抑制技术，如MTI、MTD、自适应滤波等。书中对于这些技术的数学模型、实现细节以及在不同应用场景下的优缺点进行了细致的比较分析。我常常会遇到一些棘手的杂波问题，而这本书提供了一套系统性的解决方案，让我能够从根本上理解杂波的成因，并选择最有效的抑制方法。书中的案例分析也十分贴切，让我能够将理论知识与实际问题相结合，找到解决之道。

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这本《雷达信号处理和数据处理技术》在雷达系统设计与优化方面提供了深刻的见解。书中不仅仅停留在理论层面，更强调了理论与实践的结合。作者在讲解各项信号处理技术时，会结合具体的雷达系统类型（如脉冲多普勒雷达、合成孔径雷达、相控阵雷达等），分析不同技术在这些系统中的适用性和性能表现。 我尤其关注书中关于雷达系统性能评估的部分。书中详细介绍了各种性能指标的定义和计算方法，如探测概率、虚警概率、距离分辨率、速度分辨率、角度分辨率等，并分析了影响这些指标的关键因素。作者还提供了一些优化雷达系统设计的实用建议，例如如何根据任务需求选择合适的信号参数、如何优化波形设计以提高抗干扰能力等。这些内容对于我进行雷达系统的仿真建模和性能评估提供了坚实的理论基础和实用的指导。

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我尤其欣赏这本《雷达信号处理和数据处理技术》在细节上的严谨和全面。书中对每一个算法的推导都力求清晰，对每一个概念的解释都力求准确。作者并没有回避那些比较复杂或难以理解的部分，而是通过多种方式来帮助读者理解，例如提供详细的推导过程、列举大量的仿真例子、以及穿插一些工程实践中的经验总结。 我经常会遇到一些在文献中难以找到清晰解释的雷达处理问题，而在这本书中，我往往能找到答案。例如，在处理一些非高斯噪声环境下的雷达信号时，书中提供的稳健估计方法和相应的算法推导，让我能够更好地理解和应用这些技术。书中还详细讲解了各种信号处理算法的实现复杂度，以及如何在硬件平台上进行高效实现，这对于我将算法转化为实际工程产品至关重要。总而言之，这是一本集理论深度、实践指导和前沿视野于一体的优秀著作，能够帮助我不断提升在雷达信号处理和数据处理领域的专业能力。

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这本《雷达信号处理和数据处理技术》在雷达目标识别和分类领域提供了非常详尽且前沿的讨论。对于我从事的目标识别研究来说，书中关于特征提取和机器学习方法的论述非常具有启发性。作者详细介绍了提取雷达信号和目标回波中的各种特征，包括幅度、相位、频率、极化等信息，并分析了不同特征对于目标识别的重要性。 书中对基于机器学习的目标识别算法进行了深入的介绍，例如支持向量机（SVM）、神经网络（NN）、深度学习（DL）等。作者详细阐述了这些算法的原理、训练方法和在雷达目标识别中的应用实例，并对不同算法的性能进行了比较分析。我从中学习到了如何利用这些先进的算法来构建更精确、更鲁棒的目标识别系统，特别是在处理复杂背景和弱信号目标时。书中还探讨了雷达数据融合在目标识别中的应用，以及如何利用多源信息来提高识别的准确性。

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