空时自适应处理原理（第3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

内容简介

　　本书详细介绍了空－时自适应处理的基本原理，重点介绍了机载或天基相控阵雷达中的杂波抑制问题，特别涵盖了对地观测、警戒、侦察领域中机载或天基MTI雷达对慢动目标的检测原理，尤其是其中的杂波抑制技术。主要内容包括信号处理、杂波模型、阵列处理、带宽影响、非线性天线阵列、反干扰技术、自适应单脉冲处理、双基雷达配置结构、SAR和ISAR以及声呐等。
　　在本书第1、2版成功发行的基础上，第3版做了大量更新，以反映该领域的技术发展。新增加了1章介绍雷达距离方程，它对雷达系统设计人员特别重要。本书最后是经过更新的750多篇关于sTAP和相关主题的参考文献，这些文献代表了空一时自适应处理在世界范围内达到的最新技术发展水平。
　　本书适用于军用及民用机载或天基雷达领域的电子与宇航工程师、大学教师、研究生、科研人员、雷达系统工程师、项目经理以及机载或天基雷达的潜在用户。

作者简介

　　Richard Klemm，德国国防研究院资深科学家，长期从事雷达信号处理研究。于1968年、1974年分获柏林科技大学通信学硕士、博士学位。发表论文多篇，出版学术专著1本，编著图书1本(章节作者包括世界各地45位享有盛誉的专家)。他曾被世界上多个国家及组织邀请做学术报告，主持多次学术讨论会，于1996年发起并主持了第一届欧洲合成孔径雷达会议(EUSAR)。他因工作业绩斐然获多项奖励。

内页插图

目录

作者传记
第一版前言
第二版前言
第三版前言
第1章 绪论
1.1 引言
1.1.1 MTI雷达基础
1.1.2 一维杂波对消
1.1.3 机载和星载雷达问题
1.1.4 平台运动的影响
1.1.5 相控阵雷达的一些注解
1.1.6 系统和实验
1.1.7 模型正确性
1.1.8 历史回顾
1.2 雷达信号处理工具
1.2.1 最优处理器
1.2.2 正交投影
1.2.3 线性子空间变换
1.2.4 用数字滤波器抑制杂波
1.2.5 范例
1.2.6 角度或频域处理
1.3 谱估计
1.3.1 信号匹配，SM
1.3.2 最小方差估值器，MVE
1.3.3 最大熵方法，MEM
1.3.4 正交投影，MUSIC
1.3.5 谱估值器比较
1.4 小结

第2章 信号和干扰模型
2.1 发射和接收过程
2.2 多普勒效应
2.3 空－时信号
2.3.1 空间维：阵列几何
2.3.2 时间维：脉冲串
2.4 干扰
2.4.1 地杂波
2.4.2 运动杂波
2.4.3 人为干扰
2.4.4 噪声
2.5 去相关效应
2.5.1 时间去相关
2.5.2 空间去相关：系统带宽影响
2.5.3 距离门内多普勒扩散
2.5.4 系统多普勒扩散
2.5.5 全相关模型
2.6 标准参数组
2.6.1 多重时间折叠杂波
2.6.2 关于图像质量的说明
2.7 小结

第3章 机载杂波性质
3.1 空间－多普勒特性
3.1.1 等值多普勒频移
3.1.2 多普勒方位杂波轨迹
3.2 空－时协方差矩阵
3.2.1 分量
3.2.2 偏置相位中心天线(DPCA)原理
3.2.3 特征谱
3.3 功率谱
3.3.1 傅里叶谱
3.3.2 高分辨力谱
3.4 雷达参数对干扰谱的影响
3.4.1 阵列指向
3.4.2 时间和空间采样
3.4.3 去相关影响
3.4.4 杂波和干扰机谱
3.5 自适应空－时杂波抑制的问题
3.5.1 原理说明
3.5.2 一些结论
3.6 小结

第4章 全自适应空－时处理器
4.1 引言
4.2 概述
4.2.1 最优自适应处理器(OAP)
4.2.2 正交投影处理器(OPP)
4.3 最优处理与运动补偿
4.3.1 RF运动补偿原理
4.3.2 修正方向图
4.3.3 和最优处理器的相互联系
4.4 雷达参数的影响
4.4.1 发射波束宽度
4.4.2 阵列与样本长度
4.4.3 采样影响
4.4.4 CNR的影响
4.4.5 带宽影响
4.4.6 运动杂波
4.5 距离多普勒IF矩阵
4.6 小结

第5章 空－时子空间技术
5.1 空－时子空间变换的原理
5.2辅助特征矢量处理器(AEP)
5.2.1 与最优自适应处理器(OAP)的比较
5.2.2 减少通道数
5.2.3 带宽影响
5.3 辅助通道处理器(ACP)
5.3.1 与最优处理器的比较
5.3.2 减少通道数
5.3.3 带宽影响
5.4 其他空－时变换
5.4.1 单个辅助单元和回波采样变换
5.4.2 空－时采样子群
5.4.3 空－时阻塞矩阵
5.4.4 JDL－GLR
5.5 实现问题
5.5.1 一般特性
5.5.2 辅助特征矢量处理器
5.5.3 辅助通道处理器
5.6 小结

第6章 线形阵列的空间变换
6.1 子阵列
6.1.1 交叠均匀子阵列(OUS)
6.1.2 子阵列偏置的影响
6.1.3 非均匀子阵列
6.2 辅助传感器技术
6.2.1 对称辅助传感器结构(SAS)
6.2.2 带宽影响
6.2.3 非对称辅助传感器结构
6.2.4 最优平面天线
6.3 其他技术
6.3.1 空间阻塞矩阵变换
6.3.2 和差通道处理
6.3.3 CPCT处理技术
6.4 小结

第7章 自适应空－时数字滤波器
7.1 最小二乘FLR滤波器
7.1.]空一时最小二乘FIR滤波器原理
7.1.2 全天线阵列
7.1.3 空间变换和FIR滤波
7.2 雷达参数的影响
7.2.1 样本大小
7.2.2 去相关影响

第8章 和天线相关的问题
第9章 空－频处理
第10章 雷达模糊
第11章 干扰环境下的空－时自适应处理
第12章 双基地雷达的空－时处理
第13章 SAR和ISAR中的相关问题
第14章 目标参数估计
第15章 雷达方程的影响
第16章 机载MTI雷达的特殊问题
附录 声呐应用
参考文献
术语表
索引

精彩书摘

　　1.空－时协方差矩阵的自适应性在本书中没有考虑。这里假设，杂波协方差矩阵对于任何单独距离增量是已知的。在实际当中，杂波协方差矩阵必须估计，例如通过对各种距离环进行杂波并矢平均，这会因杂波多普勒的距离相关性和杂波回波的非均匀性而产生问题，这些问题超越了本书的范围，第16章引用了有关参考文献。
　　2.阵列单元间互耦对阵列性能的影响（CUPrA和KSlENSKI[234]）被忽略。
　　3.假设杂波回波为高斯的。当我们讨论“最优性”时，都是指高斯统计量。空－时技术以及在非高斯杂波中的应用RANGASWAMY和MICHELs[552]进行了研究。
　　4.每当PRF选择成雷达在可视范围内成距离模糊性时，就会出现多次时间折叠杂波，在本书中给出的大多数例子中忽略了多次杂波回波，这与关于空一时处理的几乎所有可用参考文献是一致的。当前公开发表的文献中极少有包括模糊杂波回波影响的论文，原因是大多数关于空－时处理的论文集中在侧视雷达上。如第3章所示，侧视雷达对模糊杂波不敏感。在第10章中特别提到了模糊杂波对前视雷达的影响，那里指出，二维自适应阵列天线可以抑制多次回波。
　　5.这里假设，地面的反射系数与俯角无关。实际上，其相关性很强，相关性又与杂波背景（粗糙度）的种类非常有关系。这种假设也暗示，高度回波的影响没有特别强调。
　　6.本书中大多数例子是基于线阵的。如将在第6章看到的，线阵具有有利于空一时处理的特性。线阵也有助于说明基本原理。因此，大多数现存文献集中在线阵上。此外，线阵包括各种轴为水平的柱形天线阵结构和矩形平面阵。第8章中包括了对圆阵的一些考虑。
　　1.1.8 历史回顾
　　表1.1 中展示了对STAP演变的简要历史回顾。这个表包括了许多对STAP发展做出贡献的重要出版物、项目或事件。当然，这个列表肯定并不完整，但包含了我们理解的STAP发展的重要阶段。

前言/序言

　　自从1976年Brennan，Mallett和Beed发表用以抑制机载雷达杂波的空时自适应处理（STAP）的第一篇文章后，经过十几年的时间，各国的雷达界科学家都已意识到该主题的重要性。如今，STAP已成为国际雷达会议和刊物的一个常规主题，我希望我的书能对该领域有所贡献。
　　特别要提出的是，从STAP发展的早期起，中国科学家就一直对其表现出浓厚的兴趣，并做出贡献。Syracuse大学王宏教授对S了AP体系（JDL－GLR，Sigma：DeltaSTAP）做了开拓性的工作，从20世纪80年代末起，清华大学彭应宁教授、北京航空航天大学毛士艺教授以及西安电子科技大学保铮院士和吴顺君教授都活跃在该领域。如今，将我的书译成中文版使该丰富多彩的学科会有更广泛的传播，令我深受感动。
　　非常感谢我的朋友上海交通大学史习智教授对本书翻译工作的推动。此外，我还要感谢完成此项艰巨任务的南京电子技术研究所各位翻译人员及阴大兴教授。最后，对高等教育出版社为中文版所做的细致工作深表谢意。

探索信号处理的无限可能：一套深入浅出的理论框架与前沿应用 这是一套旨在为信号处理领域的研究者、工程师及相关专业学生提供全面、深入的理论指导和实践启发的系列著作。本系列专注于构建一套严谨而灵活的信号处理理论框架，并以此为基石，展现其在解决复杂现实问题时的强大能力与无限潜力。我们致力于打通理论的深度与应用的广度，帮助读者构建起对信号处理核心概念的深刻理解，并能熟练运用这些知识应对瞬息万变的科技挑战。 第一卷：信号的本质与分析的基石 本卷将带您踏入信号的世界，从最基本的概念出发，构建起对信号性质、分类及其数学表示的坚实认知。我们将深入探讨连续时间信号与离散时间信号的特性，理解它们在时域和频域的表征方式。傅里叶级数与傅里叶变换将作为核心工具，引领您穿越时域与频域的界限，揭示信号的内在频谱结构。通过对傅里叶变换的深入剖析，包括其性质、性质推导以及在不同信号分析场景下的应用，读者将掌握分析信号成分、理解信号带宽、判断信号失真等关键技能。 此外，本卷还将详细介绍卷积的概念及其在系统分析中的核心作用。我们将从数学和物理意义上解释卷积，并展示如何利用卷积定理简化系统分析。理解卷积对于把握线性时不变（LTI）系统的行为至关重要，它能帮助我们预测系统对任意输入信号的响应。本卷还将引入采样理论，解释奈奎斯特-香农采样定理，并深入探讨过采样、欠采样及其对信号重建的影响。我们将通过丰富的实例，阐释采样在数字信号处理中的关键地位，以及如何避免混叠现象。 作为本卷的收尾，我们将探讨信号的统计特性。随机信号作为现实世界中普遍存在的信号类型，其分析需要引入概率论和随机过程的理论。本卷将介绍随机变量、概率密度函数、均值、方差等基本概念，并引入平稳随机过程、功率谱密度等重要概念，为后续的滤波、估计等高级分析奠定基础。 第二卷：系统的建模与最优处理的艺术 在对信号的本质有了深入理解后，本卷将聚焦于信号的处理系统。我们将从系统的角度出发，深入研究线性时不变（LTI）系统的性质，包括因果性、稳定性、记忆性等。通过系统函数、零极点分析等工具，读者将能准确描述和预测LTI系统的行为。递归和非递归滤波器的设计将是本卷的重点之一，我们将介绍巴特沃斯、切比雪夫、椭圆等经典滤波器设计方法，并探讨其在频率响应、阻带衰减、过渡带宽度等方面的权衡。 本卷还将引入离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）。DFT是数字信号处理的核心，FFT的出现极大地提升了信号处理的效率，使得许多原本难以实现的算法成为可能。我们将详细讲解DFT的性质，并深入分析FFT的算法原理，包括蝶形运算、基-2 FFT等。通过对FFT的掌握，读者将能够高效地进行频谱分析、卷积运算等。 作为本卷的另一重要组成部分，最优处理理论将引领读者进入信号处理的殿堂。我们将介绍维纳滤波理论，从均方误差最小化的角度出发，推导最优线性估计器的表达式。维纳滤波在信号去噪、信号分离等经典问题中有着广泛的应用。我们将深入剖析维纳滤波的原理，并分析其在不同噪声模型和信号模型下的性能表现。 第三卷：自适应处理的智慧与现代应用 本卷将深入探讨信号处理领域最激动人心的分支之一——自适应处理。与固定滤波器不同，自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性变化而自动调整其滤波器系数，从而在变化的环境中保持最优性能。我们将从随机梯度下降（SGD）算法出发，详细推导最速下降法（LMS）算法，并分析其收敛性、收敛速度以及在不同应用场景下的性能。 LMS算法作为最基础的自适应滤波算法，其原理清晰，易于实现，是理解更复杂的自适应算法的基石。我们将通过大量的仿真和实例，展示LMS算法在信号去噪、回声消除、信道均衡等方面的强大能力。 在此基础上，本卷还将介绍递归最小二乘（RLS）算法。RLS算法通过利用过去的所有数据信息来计算最优滤波器系数，通常比LMS算法具有更快的收敛速度和更好的性能，但其计算复杂度也更高。我们将详细分析RLS算法的原理，并比较LMS和RLS算法在不同应用中的优缺点。 为了应对更复杂的信号处理需求，本卷还将触及卡尔曼滤波。卡尔曼滤波是一种最优线性估计器，广泛应用于目标跟踪、导航系统、姿态估计等领域。我们将从状态空间模型的角度出发，推导卡尔曼滤波的递推公式，并分析其在不确定系统中的最优性。 第四卷：前沿进展与交叉领域的探索 在掌握了自适应处理的核心理论后，本卷将带领读者探索信号处理领域的最新进展和与其他学科的交叉融合。我们将深入介绍稀疏信号处理，分析信号的稀疏性如何被利用来提高信号的恢复精度和降低数据采集量。压缩感知（Compressed Sensing）作为稀疏信号处理的重要应用，将是本卷的重点。我们将讲解压缩感知的基本原理，包括测量矩阵的设计、重构算法（如OMP、BPDN等），并展示其在图像重建、雷达信号处理等领域的突破性应用。 此外，本卷还将探讨机器学习与信号处理的深度结合。深度学习在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功，其强大的特征提取和模式识别能力为信号处理带来了新的机遇。我们将介绍深度学习在信号去噪、信号分类、异常检测等方面的应用，并分析神经网络模型（如CNN、RNN）在信号处理任务中的优势。 本卷还将关注现代通信系统中的信号处理挑战，如多输入多输出（MIMO）通信、OFDM通信、软件定义无线电（SDR）等。我们将分析这些技术对信号处理提出的新要求，并介绍相关的信号处理技术，如信道估计、波束形成、信号检测等。 最后，我们将展望信号处理的未来发展方向，包括人工智能驱动的信号处理、量子信号处理、生物信号处理等新兴领域。通过本卷的学习，读者将能够深刻理解信号处理的最新动态，并具备将理论知识应用于解决前沿问题的能力。 学习这套系列著作，您将收获： 扎实的理论基础： 从信号的本质到自适应处理的精髓，构建起坚不可摧的理论框架。 强大的分析能力： 掌握傅里叶变换、卷积、LMS、RLS、卡尔曼滤波等核心工具，能够深入分析各种信号和系统。 卓越的工程实践： 通过丰富的案例分析和前沿应用介绍，将理论知识转化为解决实际问题的强大武器。 开阔的学术视野： 了解信号处理领域的最新进展，为未来的研究和创新奠定基础。 本套系列著作将是您在信号处理领域探索之旅中最值得信赖的伙伴，它将帮助您拨开迷雾，直抵理论的深处，并引领您在技术的浪潮中乘风破浪。