空時自適應處理原理（第3版） 下載 mobi epub pdf 電子書 2026

內容簡介

　　本書詳細介紹瞭空－時自適應處理的基本原理，重點介紹瞭機載或天基相控陣雷達中的雜波抑製問題，特彆涵蓋瞭對地觀測、警戒、偵察領域中機載或天基MTI雷達對慢動目標的檢測原理，尤其是其中的雜波抑製技術。主要內容包括信號處理、雜波模型、陣列處理、帶寬影響、非綫性天綫陣列、反乾擾技術、自適應單脈衝處理、雙基雷達配置結構、SAR和ISAR以及聲呐等。
　　在本書第1、2版成功發行的基礎上，第3版做瞭大量更新，以反映該領域的技術發展。新增加瞭1章介紹雷達距離方程，它對雷達係統設計人員特彆重要。本書最後是經過更新的750多篇關於sTAP和相關主題的參考文獻，這些文獻代錶瞭空一時自適應處理在世界範圍內達到的最新技術發展水平。
　　本書適用於軍用及民用機載或天基雷達領域的電子與宇航工程師、大學教師、研究生、科研人員、雷達係統工程師、項目經理以及機載或天基雷達的潛在用戶。

作者簡介

　　Richard Klemm，德國國防研究院資深科學傢，長期從事雷達信號處理研究。於1968年、1974年分獲柏林科技大學通信學碩士、博士學位。發錶論文多篇，齣版學術專著1本，編著圖書1本(章節作者包括世界各地45位享有盛譽的專傢)。他曾被世界上多個國傢及組織邀請做學術報告，主持多次學術討論會，於1996年發起並主持瞭第一屆歐洲閤成孔徑雷達會議(EUSAR)。他因工作業績斐然獲多項奬勵。

內頁插圖

目錄

作者傳記
第一版前言
第二版前言
第三版前言
第1章 緒論
1.1 引言
1.1.1 MTI雷達基礎
1.1.2 一維雜波對消
1.1.3 機載和星載雷達問題
1.1.4 平颱運動的影響
1.1.5 相控陣雷達的一些注解
1.1.6 係統和實驗
1.1.7 模型正確性
1.1.8 曆史迴顧
1.2 雷達信號處理工具
1.2.1 最優處理器
1.2.2 正交投影
1.2.3 綫性子空間變換
1.2.4 用數字濾波器抑製雜波
1.2.5 範例
1.2.6 角度或頻域處理
1.3 譜估計
1.3.1 信號匹配，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 譜估值器比較
1.4 小結

第2章 信號和乾擾模型
2.1 發射和接收過程
2.2 多普勒效應
2.3 空－時信號
2.3.1 空間維：陣列幾何
2.3.2 時間維：脈衝串
2.4 乾擾
2.4.1 地雜波
2.4.2 運動雜波
2.4.3 人為乾擾
2.4.4 噪聲
2.5 去相關效應
2.5.1 時間去相關
2.5.2 空間去相關：係統帶寬影響
2.5.3 距離門內多普勒擴散
2.5.4 係統多普勒擴散
2.5.5 全相關模型
2.6 標準參數組
2.6.1 多重時間摺疊雜波
2.6.2 關於圖像質量的說明
2.7 小結

第3章 機載雜波性質
3.1 空間－多普勒特性
3.1.1 等值多普勒頻移
3.1.2 多普勒方位雜波軌跡
3.2 空－時協方差矩陣
3.2.1 分量
3.2.2 偏置相位中心天綫(DPCA)原理
3.2.3 特徵譜
3.3 功率譜
3.3.1 傅裏葉譜
3.3.2 高分辨力譜
3.4 雷達參數對乾擾譜的影響
3.4.1 陣列指嚮
3.4.2 時間和空間采樣
3.4.3 去相關影響
3.4.4 雜波和乾擾機譜
3.5 自適應空－時雜波抑製的問題
3.5.1 原理說明
3.5.2 一些結論
3.6 小結

第4章 全自適應空－時處理器
4.1 引言
4.2 概述
4.2.1 最優自適應處理器(OAP)
4.2.2 正交投影處理器(OPP)
4.3 最優處理與運動補償
4.3.1 RF運動補償原理
4.3.2 修正方嚮圖
4.3.3 和最優處理器的相互聯係
4.4 雷達參數的影響
4.4.1 發射波束寬度
4.4.2 陣列與樣本長度
4.4.3 采樣影響
4.4.4 CNR的影響
4.4.5 帶寬影響
4.4.6 運動雜波
4.5 距離多普勒IF矩陣
4.6 小結

第5章 空－時子空間技術
5.1 空－時子空間變換的原理
5.2輔助特徵矢量處理器(AEP)
5.2.1 與最優自適應處理器(OAP)的比較
5.2.2 減少通道數
5.2.3 帶寬影響
5.3 輔助通道處理器(ACP)
5.3.1 與最優處理器的比較
5.3.2 減少通道數
5.3.3 帶寬影響
5.4 其他空－時變換
5.4.1 單個輔助單元和迴波采樣變換
5.4.2 空－時采樣子群
5.4.3 空－時阻塞矩陣
5.4.4 JDL－GLR
5.5 實現問題
5.5.1 一般特性
5.5.2 輔助特徵矢量處理器
5.5.3 輔助通道處理器
5.6 小結

第6章 綫形陣列的空間變換
6.1 子陣列
6.1.1 交疊均勻子陣列(OUS)
6.1.2 子陣列偏置的影響
6.1.3 非均勻子陣列
6.2 輔助傳感器技術
6.2.1 對稱輔助傳感器結構(SAS)
6.2.2 帶寬影響
6.2.3 非對稱輔助傳感器結構
6.2.4 最優平麵天綫
6.3 其他技術
6.3.1 空間阻塞矩陣變換
6.3.2 和差通道處理
6.3.3 CPCT處理技術
6.4 小結

第7章 自適應空－時數字濾波器
7.1 最小二乘FLR濾波器
7.1.]空一時最小二乘FIR濾波器原理
7.1.2 全天綫陣列
7.1.3 空間變換和FIR濾波
7.2 雷達參數的影響
7.2.1 樣本大小
7.2.2 去相關影響

第8章 和天綫相關的問題
第9章 空－頻處理
第10章 雷達模糊
第11章 乾擾環境下的空－時自適應處理
第12章 雙基地雷達的空－時處理
第13章 SAR和ISAR中的相關問題
第14章 目標參數估計
第15章 雷達方程的影響
第16章 機載MTI雷達的特殊問題
附錄 聲呐應用
參考文獻
術語錶
索引

精彩書摘

　　1.空－時協方差矩陣的自適應性在本書中沒有考慮。這裏假設，雜波協方差矩陣對於任何單獨距離增量是已知的。在實際當中，雜波協方差矩陣必須估計，例如通過對各種距離環進行雜波並矢平均，這會因雜波多普勒的距離相關性和雜波迴波的非均勻性而産生問題，這些問題超越瞭本書的範圍，第16章引用瞭有關參考文獻。
　　2.陣列單元間互耦對陣列性能的影響（CUPrA和KSlENSKI[234]）被忽略。
　　3.假設雜波迴波為高斯的。當我們討論“最優性”時，都是指高斯統計量。空－時技術以及在非高斯雜波中的應用RANGASWAMY和MICHELs[552]進行瞭研究。
　　4.每當PRF選擇成雷達在可視範圍內成距離模糊性時，就會齣現多次時間摺疊雜波，在本書中給齣的大多數例子中忽略瞭多次雜波迴波，這與關於空一時處理的幾乎所有可用參考文獻是一緻的。當前公開發錶的文獻中極少有包括模糊雜波迴波影響的論文，原因是大多數關於空－時處理的論文集中在側視雷達上。如第3章所示，側視雷達對模糊雜波不敏感。在第10章中特彆提到瞭模糊雜波對前視雷達的影響，那裏指齣，二維自適應陣列天綫可以抑製多次迴波。
　　5.這裏假設，地麵的反射係數與俯角無關。實際上，其相關性很強，相關性又與雜波背景（粗糙度）的種類非常有關係。這種假設也暗示，高度迴波的影響沒有特彆強調。
　　6.本書中大多數例子是基於綫陣的。如將在第6章看到的，綫陣具有有利於空一時處理的特性。綫陣也有助於說明基本原理。因此，大多數現存文獻集中在綫陣上。此外，綫陣包括各種軸為水平的柱形天綫陣結構和矩形平麵陣。第8章中包括瞭對圓陣的一些考慮。
　　1.1.8 曆史迴顧
　　錶1.1 中展示瞭對STAP演變的簡要曆史迴顧。這個錶包括瞭許多對STAP發展做齣貢獻的重要齣版物、項目或事件。當然，這個列錶肯定並不完整，但包含瞭我們理解的STAP發展的重要階段。

前言/序言

　　自從1976年Brennan，Mallett和Beed發錶用以抑製機載雷達雜波的空時自適應處理（STAP）的第一篇文章後，經過十幾年的時間，各國的雷達界科學傢都已意識到該主題的重要性。如今，STAP已成為國際雷達會議和刊物的一個常規主題，我希望我的書能對該領域有所貢獻。
　　特彆要提齣的是，從STAP發展的早期起，中國科學傢就一直對其錶現齣濃厚的興趣，並做齣貢獻。Syracuse大學王宏教授對S瞭AP體係（JDL－GLR，Sigma：DeltaSTAP）做瞭開拓性的工作，從20世紀80年代末起，清華大學彭應寜教授、北京航空航天大學毛士藝教授以及西安電子科技大學保錚院士和吳順君教授都活躍在該領域。如今，將我的書譯成中文版使該豐富多彩的學科會有更廣泛的傳播，令我深受感動。
　　非常感謝我的朋友上海交通大學史習智教授對本書翻譯工作的推動。此外，我還要感謝完成此項艱巨任務的南京電子技術研究所各位翻譯人員及陰大興教授。最後，對高等教育齣版社為中文版所做的細緻工作深錶謝意。

探索信號處理的無限可能：一套深入淺齣的理論框架與前沿應用 這是一套旨在為信號處理領域的研究者、工程師及相關專業學生提供全麵、深入的理論指導和實踐啓發的係列著作。本係列專注於構建一套嚴謹而靈活的信號處理理論框架，並以此為基石，展現其在解決復雜現實問題時的強大能力與無限潛力。我們緻力於打通理論的深度與應用的廣度，幫助讀者構建起對信號處理核心概念的深刻理解，並能熟練運用這些知識應對瞬息萬變的科技挑戰。 第一捲：信號的本質與分析的基石 本捲將帶您踏入信號的世界，從最基本的概念齣發，構建起對信號性質、分類及其數學錶示的堅實認知。我們將深入探討連續時間信號與離散時間信號的特性，理解它們在時域和頻域的錶徵方式。傅裏葉級數與傅裏葉變換將作為核心工具，引領您穿越時域與頻域的界限，揭示信號的內在頻譜結構。通過對傅裏葉變換的深入剖析，包括其性質、性質推導以及在不同信號分析場景下的應用，讀者將掌握分析信號成分、理解信號帶寬、判斷信號失真等關鍵技能。 此外，本捲還將詳細介紹捲積的概念及其在係統分析中的核心作用。我們將從數學和物理意義上解釋捲積，並展示如何利用捲積定理簡化係統分析。理解捲積對於把握綫性時不變（LTI）係統的行為至關重要，它能幫助我們預測係統對任意輸入信號的響應。本捲還將引入采樣理論，解釋奈奎斯特-香農采樣定理，並深入探討過采樣、欠采樣及其對信號重建的影響。我們將通過豐富的實例，闡釋采樣在數字信號處理中的關鍵地位，以及如何避免混疊現象。 作為本捲的收尾，我們將探討信號的統計特性。隨機信號作為現實世界中普遍存在的信號類型，其分析需要引入概率論和隨機過程的理論。本捲將介紹隨機變量、概率密度函數、均值、方差等基本概念，並引入平穩隨機過程、功率譜密度等重要概念，為後續的濾波、估計等高級分析奠定基礎。 第二捲：係統的建模與最優處理的藝術 在對信號的本質有瞭深入理解後，本捲將聚焦於信號的處理係統。我們將從係統的角度齣發，深入研究綫性時不變（LTI）係統的性質，包括因果性、穩定性、記憶性等。通過係統函數、零極點分析等工具，讀者將能準確描述和預測LTI係統的行為。遞歸和非遞歸濾波器的設計將是本捲的重點之一，我們將介紹巴特沃斯、切比雪夫、橢圓等經典濾波器設計方法，並探討其在頻率響應、阻帶衰減、過渡帶寬度等方麵的權衡。 本捲還將引入離散傅裏葉變換（DFT）及其快速算法（FFT）。DFT是數字信號處理的核心，FFT的齣現極大地提升瞭信號處理的效率，使得許多原本難以實現的算法成為可能。我們將詳細講解DFT的性質，並深入分析FFT的算法原理，包括蝶形運算、基-2 FFT等。通過對FFT的掌握，讀者將能夠高效地進行頻譜分析、捲積運算等。 作為本捲的另一重要組成部分，最優處理理論將引領讀者進入信號處理的殿堂。我們將介紹維納濾波理論，從均方誤差最小化的角度齣發，推導最優綫性估計器的錶達式。維納濾波在信號去噪、信號分離等經典問題中有著廣泛的應用。我們將深入剖析維納濾波的原理，並分析其在不同噪聲模型和信號模型下的性能錶現。 第三捲：自適應處理的智慧與現代應用 本捲將深入探討信號處理領域最激動人心的分支之一——自適應處理。與固定濾波器不同，自適應濾波器能夠根據輸入信號的統計特性變化而自動調整其濾波器係數，從而在變化的環境中保持最優性能。我們將從隨機梯度下降（SGD）算法齣發，詳細推導最速下降法（LMS）算法，並分析其收斂性、收斂速度以及在不同應用場景下的性能。 LMS算法作為最基礎的自適應濾波算法，其原理清晰，易於實現，是理解更復雜的自適應算法的基石。我們將通過大量的仿真和實例，展示LMS算法在信號去噪、迴聲消除、信道均衡等方麵的強大能力。 在此基礎上，本捲還將介紹遞歸最小二乘（RLS）算法。RLS算法通過利用過去的所有數據信息來計算最優濾波器係數，通常比LMS算法具有更快的收斂速度和更好的性能，但其計算復雜度也更高。我們將詳細分析RLS算法的原理，並比較LMS和RLS算法在不同應用中的優缺點。 為瞭應對更復雜的信號處理需求，本捲還將觸及卡爾曼濾波。卡爾曼濾波是一種最優綫性估計器，廣泛應用於目標跟蹤、導航係統、姿態估計等領域。我們將從狀態空間模型的角度齣發，推導卡爾曼濾波的遞推公式，並分析其在不確定係統中的最優性。 第四捲：前沿進展與交叉領域的探索 在掌握瞭自適應處理的核心理論後，本捲將帶領讀者探索信號處理領域的最新進展和與其他學科的交叉融閤。我們將深入介紹稀疏信號處理，分析信號的稀疏性如何被利用來提高信號的恢復精度和降低數據采集量。壓縮感知（Compressed Sensing）作為稀疏信號處理的重要應用，將是本捲的重點。我們將講解壓縮感知的基本原理，包括測量矩陣的設計、重構算法（如OMP、BPDN等），並展示其在圖像重建、雷達信號處理等領域的突破性應用。 此外，本捲還將探討機器學習與信號處理的深度結閤。深度學習在語音識彆、圖像識彆、自然語言處理等領域取得瞭巨大成功，其強大的特徵提取和模式識彆能力為信號處理帶來瞭新的機遇。我們將介紹深度學習在信號去噪、信號分類、異常檢測等方麵的應用，並分析神經網絡模型（如CNN、RNN）在信號處理任務中的優勢。 本捲還將關注現代通信係統中的信號處理挑戰，如多輸入多輸齣（MIMO）通信、OFDM通信、軟件定義無綫電（SDR）等。我們將分析這些技術對信號處理提齣的新要求，並介紹相關的信號處理技術，如信道估計、波束形成、信號檢測等。 最後，我們將展望信號處理的未來發展方嚮，包括人工智能驅動的信號處理、量子信號處理、生物信號處理等新興領域。通過本捲的學習，讀者將能夠深刻理解信號處理的最新動態，並具備將理論知識應用於解決前沿問題的能力。 學習這套係列著作，您將收獲： 紮實的理論基礎： 從信號的本質到自適應處理的精髓，構建起堅不可摧的理論框架。 強大的分析能力： 掌握傅裏葉變換、捲積、LMS、RLS、卡爾曼濾波等核心工具，能夠深入分析各種信號和係統。 卓越的工程實踐： 通過豐富的案例分析和前沿應用介紹，將理論知識轉化為解決實際問題的強大武器。 開闊的學術視野： 瞭解信號處理領域的最新進展，為未來的研究和創新奠定基礎。 本套係列著作將是您在信號處理領域探索之旅中最值得信賴的夥伴，它將幫助您撥開迷霧，直抵理論的深處，並引領您在技術的浪潮中乘風破浪。