Radar-Sonar Signal Processing and Gaussian Signals (Detection, Estimation, and Modulation Theory, Pa pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Krieger Pub Co

作者:Harry L. Van Trees

出品人:

页数:626

译者:

出版时间:1992-07

价格:USD 93.25

装帧:Hardcover

isbn号码:9780894647482

丛书系列:

图书标签:

• 信号处理
• 雷达
• 声纳
• 高斯信号
• 检测理论
• 估计理论
• 调制理论
• 通信
• 无线通信
• 工程

探索未知，洞悉世界：雷达与声纳信号处理的精妙艺术 在现代科技的宏伟图景中，雷达与声纳技术扮演着不可或缺的角色，它们如同人类的“眼睛”和“耳朵”，延伸了我们的感知界限，使我们能够在复杂多变的环境中探测、识别并理解周遭世界。从深邃无垠的海洋到广袤无际的太空，从军事侦察到民用导航，从天气预报到地质勘探，雷达与声纳信号处理的理论与实践，是支撑这些前沿应用的核心基石。 本书，《雷达-声纳信号处理与高斯信号（检测、估计与调制理论，第三部分）》，将带领您深入探索这一迷人领域的精髓，聚焦于其中最为关键的两个方面：信号处理与高斯信号理论。我们并非浅尝辄止，而是致力于提供一个详实、系统且深入的分析，让您深刻理解雷达与声纳系统是如何从原始的电磁波或声波信号中提取有价值的信息，以及如何在充满噪声和干扰的环境下，有效地辨识目标、精确地确定其位置、速度，甚至识别其属性。 信号处理：从原始数据到洞察万物的桥梁 雷达与声纳系统产生的原始信号往往是高度复杂的。它们携带着目标的信息，却也混杂着来自环境的噪声、系统的失真以及其他干扰源。信号处理的核心任务，便是从这些嘈杂的信号中，剥离出真正有用的信息，还原目标的真实面貌。 在本书中，我们将首先深入探讨信号的表征与模型。理解信号的数学模型是进行有效处理的前提。我们将讨论各种信号的特性，例如脉冲信号、连续波信号，以及它们在时间和频率域上的表现。对于雷达而言，电磁波的传播特性，如反射、散射、衍射等，将是分析的基础。对于声纳而言，声波在不同介质中的传播规律，如衰减、折射、多径效应等，也将是重点关注的内容。 接着，我们将聚焦于噪声与干扰的抑制。在实际应用中，噪声是不可避免的，它会严重影响信号的信噪比，导致信息丢失。本书将详细介绍各种先进的降噪技术，包括但不限于： 线性滤波技术： 如低通、高通、带通滤波器，它们在特定频率范围内抑制噪声，但可能丢失部分信号成分。我们将探讨其设计原理、性能指标以及在雷达声纳系统中的具体应用。 非线性滤波技术： 如中值滤波，在处理脉冲噪声方面表现出色，能够有效保留信号边缘。 自适应滤波技术： 它们能够根据信号和噪声的统计特性动态调整滤波器的参数，实现最优的降噪效果。卡尔曼滤波器及其变种，在目标跟踪和状态估计中扮演着至关重要的角色，我们将对其进行深入剖析。 谱估计技术： 用于分析信号的频率成分，识别和抑制干扰信号。我们将介绍经典的方法如周期图法，以及更先进的参数化方法和高分辨率谱估计算法，如MUSIC和ESPRIT。 空时自适应处理（STAP）： 针对具有二维（空间和时间）特性的信号，STAP能够同时利用空间和时间维度上的信息来抑制干扰，在动目标检测（MTD）和杂波抑制方面尤为重要。 目标检测：在噪声中辨识“它” 雷达与声纳系统的最基本任务之一便是目标检测，即判断在接收到的信号中是否存在目标。这一过程需要在充满不确定性的环境中进行，因此，概率论和统计决策理论将成为我们的主要工具。 本书将重点介绍统计检测理论，并将其应用于雷达与声纳系统的目标检测场景： 假设检验： 我们将采用经典的假设检验框架，将目标是否存在的问题转化为对两个假设（零假设H0：只有噪声；备择假设H1：目标存在且伴随噪声）的判决。 最优检测器： 奈曼-皮尔逊准则将指导我们设计在给定虚警概率下最大化检测概率的检测器。 似然比检验： 这是实现最优检测器的一种常用方法，我们将详细阐述其原理及其在雷达声纳系统中的具体实现。 匹配滤波器： 在已知信号模型的情况下，匹配滤波器是实现最优检测和估计的有效工具。我们将讨论匹配滤波器的设计及其在脉冲压缩等应用中的重要性。 恒虚警率（CFAR）检测： 在未知噪声和杂波环境下，实现恒定的虚警概率是至关重要的。本书将深入介绍各种CFAR检测器，如单元平均CFAR、有序统计CFAR，以及它们在适应环境变化方面的优势和局限性。 多目标检测： 在存在多个目标的情况下，检测和区分它们变得更加复杂。我们将探讨多假设跟踪（MHT）等先进的多目标跟踪算法，以及它们如何与检测过程相结合。 目标估计：精确描绘目标的“画像” 一旦确认目标存在，接下来的关键任务便是目标估计，即准确地测量目标的各项参数，如距离、速度、方位角、俯仰角、甚至加速度等。 本书将系统地介绍统计估计理论在雷达与声纳信号处理中的应用： 无偏估计与有效估计： 我们将探讨估计器的良好性质，如无偏性（估计量的期望值等于真实值）和有效性（方差最小）。 克拉美-罗界（CRB）： 这是任何无偏估计量方差的理论下限，它为我们评估估计器的性能提供了重要的参考标准。 最大似然估计（MLE）： 作为一种重要的估计方法，MLE在已知信号模型的情况下，能够达到CRB的性能。我们将详细讲解MLE的原理和应用。 最小均方误差（MMSE）估计： 当信号模型已知且存在噪声时，MMSE估计能够最小化估计误差的均方值。 卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波（EKF）： 对于动态目标，卡尔曼滤波是一种强大的线性状态估计方法。我们将深入研究其递推算法，以及如何应用于目标跟踪。对于非线性系统，EKF提供了近似的解决方案。 粒子滤波： 对于更复杂、非线性和非高斯的状态估计问题，粒子滤波作为一种非参数方法，近年来得到了广泛的应用。 高斯信号理论：理解随机世界的基石 在雷达与声纳信号处理中，高斯信号扮演着极其重要的角色。许多环境噪声，如热噪声，都近似服从高斯分布。此外，在信号传输和接收过程中，随机效应也会引入高斯扰动。因此，深刻理解高斯信号的特性，对于设计有效的信号处理算法至关重要。 本书将围绕高斯信号展开详细的理论分析： 高斯分布的统计特性： 我们将回顾并深入分析高斯分布的概率密度函数、均值、方差、矩等基本性质。 联合高斯分布与协方差矩阵： 对于多个随机变量，理解它们的联合分布以及变量之间的相关性（由协方差矩阵描述）至关重要。 高斯白噪声： 这是信号处理中最常见且最重要的噪声模型之一，我们将其统计特性、功率谱密度等进行详细阐述。 高斯信号的滤波与变换： 我们将讨论如何对高斯信号进行滤波，以及高斯信号通过线性变换后仍然保持高斯性的重要结论。 高斯信号在检测与估计中的应用： 我们将回顾前面提到的检测与估计理论，并重点分析当信号和噪声服从高斯分布时，这些理论的简化形式和最优解。例如，在已知高斯信号模型下，匹配滤波器和卡尔曼滤波器能达到最优性能。 调制理论：信息的载体与传递 虽然本书的重点在于信号处理和高斯信号，但调制理论作为信息传递的关键环节，也与雷达与声纳系统的设计紧密相连。信号的调制方式决定了信息的编码和传输效率，进而影响系统的性能。 本书将适度介绍调制理论在雷达与声纳系统中的应用： 脉冲调制： 如脉冲幅度调制（PAM）、脉冲宽度调制（PWM）、脉冲位置调制（PPM），它们是雷达系统中常见的信号编码方式。 连续波（CW）调制： 如频率调制（FM）、相位调制（PM），在某些声纳和特定雷达系统中也有应用。 扩展频谱技术： 如跳频、扩频，它们能够提高系统的抗干扰能力和隐蔽性，在现代雷达声纳系统中越来越重要。 调制与解调的相互关系： 理解不同调制方式的优缺点，以及如何在接收端进行有效的解调，以恢复原始信息。 本书的价值与应用 《雷达-声纳信号处理与高斯信号（检测、估计与调制理论，第三部分）》旨在为雷达与声纳领域的工程师、研究人员以及相关专业的学生提供一个全面、深入的学习平台。通过对本书的学习，您将能够： 深刻理解雷达与声纳系统的工作原理，掌握核心信号处理技术。 熟练运用统计检测与估计理论，解决实际应用中的挑战。 深刻认识高斯信号的特性，并将其应用于算法设计。 掌握关键的信号处理工具和算法，为开发更先进的雷达与声纳系统奠定坚实基础。 无论您是希望在国防科技领域贡献力量，还是致力于探索海洋资源，抑或是醉心于气象研究，本书都将为您提供宝贵的知识财富，帮助您在未知与复杂的信号世界中，洞悉真相，掌握主动。让我们一同踏上这场信号处理的智慧之旅，开启探索与发现的新篇章。

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