基于粗糙集理论的雷达辐射源信号识别 9787118098228 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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关欣 著

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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118098228

商品编码：29756773922

包装：精装

出版时间：2015-03-01

图书基本信息
图书名称	基于粗糙集理论的雷达辐射源信号识别	作者	关欣
定价	96.00元	出版社	国防工业出版社
ISBN	9787118098228	出版日期	2015-03-01
字数		页码
版次	1	装帧	精装
开本	32开	商品重量	0.4Kg

内容简介

作者简介

目录

章 绪论 1.1 引言 1.2 雷达辐射源信号识别概述 1.2.1 雷达对抗与雷达侦察 1.2.2 雷达辐射源信号识别及其地位 1.3 外研究现状 1.4 基于粗糙集理论的雷达辐射源信号识别第2章 雷达辐射源信号识别基础和模型 2.1 引言 2.2 雷达侦察 2.2.1 雷达侦察的基本内容和分类 2.2.2 雷达侦察的特点 2.2.3 雷达侦察的用途 2.3 雷达侦察中辐射源信号处理过程 2.3.1 信号截获和参数测量 2.3.2 信号分选 2.3.3 参数估计与分析 2.3.4 雷达辐射源识别及信号描述方式 2.4 常用的基于特征匹配的雷达辐射源信号识别 功能模型 2.5 雷达辐射源信号特征提取与特征选择 2.6 雷达辐射源信号识别分类器设计分析 2.6.1 专家系统分类器 2.6.2 神经网络分类器 2.6.3 模糊综合评判分类器 2.6.4 脉内特征分析分类器 2.7 一种新的雷达辐射源信号识别功能模型 2.7.1 数据预处理 2.7.2 特征选择 2.7.3 基于粗糙集约简的分类器设计 2.7.4 无监督学习第3章 粗糙集理论基础及数据处理方法 3.1 引言 3.2 粗糙集理论基础 3.2.1 与知识有关的定义 3.2.2 信息系统 3.2.3 上近似集、下近似集 3.2.4 不确定性度量 3.2.5 粒度计算 3.3 基于粗糙集的数据预处理 3.3.1 不完备数据处理 3.3.2 数据离散化 3.3.3 连续属性离散化新方法 3.4 基于粗糙集的约简 3.4.1 属性约简 3.4.2 非标准信息系统的约简 3.4.3 属性约简新方法 3.5 粗糙集理论与应用研究 3.5.1 粗糙集理论研究 3.5.2 粗糙集应用研究 3.6 粗糙集理论发展现状及趋势第4章 基于粗糙集理论的单传感器雷达辐射源信号识别 4.1 引言 4.2 基于粗糙集的雷达辐射源信号识别 4.3 基于粗糙集与支持向量机的雷达辐射源信号识别 4.3.1 建立雷达辐射源信号的信息表和决策表 4.3.2 对雷达辐射源决策表的属性约简和规则 提取 4.3.3 基于支持向量机的训练与测试 4.3.4 基于支持向量机的识别方法 4.3.5 具体实施方式 4.4 基于粗糙集与RBF的雷达辐射源信号识别 4.4.1 RBF神经网络学习算法 4.4.2 基于粗糙集与RBF神经网络的识别模型 4.4.3 仿真分析 4.5 基于粗糙集和灰关联的雷达辐射源信号识别 4.5.1 属性约简和属性权重的确定 4.5.2 基于灰关联的信号识别 4.5.3 基于粗糙集和灰关联的识别模型 4.6 基于近邻方法的雷达辐射源信号识别 4.6.1 近邻方法及决策规则 4.6.2 距离函数的选择 4.6.3 基于近邻方法的雷达辐射源信号识别 4.6.4 仿真分析 4.7 基于云模型理论的雷达辐射源信号识别 4.7.1 云模型 4.7.2 基于云模型的雷达辐射源信号识别方法 4.7.3 基于逆云模型及属性相似度的雷达辐射源 信号识别方法 4.7.4 仿真分析第5章 基于粗糙集理论的多传感器融合雷达辐射源 信号识别 5.1 引言 5.2 基于粗糙集与D—S证据理论的多传感器雷达辐射源 信号识别 5.2.1 基于粗糙集理论的雷达辐射源信号识别 5.2.2 基于粗糙集和D—S证据理论的多传感器识别 5.2.3 仿真分析 5.3 基于粗糙集与灰关联理论的多传感器雷达辐射源 信号识别 5.3.1 上、下近似集合和距离度量 5.3.2 基于粗糙集和灰关联理论多传感器融合 识别 5.3.3 仿真分析第6章 多种雷达辐射源信号识别方法性能比较分析 6.1 引言 6.2 基于粗糙集和灰关联理论相结合的识别方法性能 6.2.1 基于粗糙集理论的识别方法性能分析 6.2.2 基于灰关联理论的识别方法性能分析 6.2.3 基于粗糙集和灰关联理论相结合的识别 性能 6.2.4 识别性能比较 6.2.5 粗糙集理论在雷达辐射源信号识别中应用 的启示 6.3 支持向量机、神经网络等方法的识别性能比较 6.4 多传感器融合的识别方法性能比较第7章 结论与展望 7.1 引言 7.2 研究内容及结论 7.2.1 本书研究内容 7.2.2 识别方法性能分析结论 7.3 问题与建议 7.4 研究方向展望 7.4.1 雷达辐射源信号识别系统 7.4.2 雷达辐射源平台识别 7.4.3 雷达辐射源信号数据库 7.4.4 连续波雷达辐射源信号识别 7.4.5 识别方法和分类方法的推广缩略语英汉对照表参考文献

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文摘

序言

《信息时代的信号辨识：基于数学模型的雷达辐射源识别新探》 概述 在信息爆炸与电子对抗日益激烈的当今时代，精准而高效的雷达辐射源识别技术是国家安全、民用监控以及通信领域不可或缺的关键支撑。本书《信息时代的信号辨识：基于数学模型的雷达辐射源识别新探》系统性地探讨了在复杂电磁环境下，如何利用先进的数学模型与计算方法，对各类雷达辐射源发出的信号进行深入分析与准确辨识。本书旨在突破传统方法的局限，为读者提供一套理论扎实、实践性强的雷达信号识别解决方案，特别关注如何在信号弱小、干扰严重的条件下，实现对未知或新型雷达辐射源的有效识别。 核心理论与方法 本书的理论基石在于将雷达辐射源信号视为一种具有特定统计规律和结构特性的数学对象。我们不拘泥于单一的信号模型，而是融合了多种先进的数学理论，为信号识别提供多维度的分析视角。 高阶统计量分析: 传统信号识别多依赖于信号的二阶统计特性，如自相关函数和功率谱密度。本书将深入探讨如何利用信号的三阶、四阶甚至更高阶统计量（如累积量）来捕捉信号的非高斯性和非线性特征。高阶统计量对噪声和非线性失真具有更强的鲁棒性，能够有效地区分具有相似二阶统计特性的信号，尤其在低信噪比环境下，其优势更为凸显。我们将详细阐述如何从原始信号中提取这些高阶统计特征，并构建有效的分类器。 模型驱动与数据驱动的融合: 面对复杂多变的雷达信号，单一的先验模型往往难以覆盖所有情况。本书倡导模型驱动与数据驱动相结合的方法。一方面，我们将基于经典的雷达信号模型（如脉冲体制、连续波体制、线性调频、非线性调频等），推导出相应的数学描述，并以此为基础构建初步的识别模型。另一方面，我们引入机器学习和深度学习技术，利用大量的真实或模拟雷达信号样本，训练出能够自适应学习和泛化的识别模型。这种融合策略使得识别系统既有扎实的理论基础，又具备强大的数据学习能力，能够应对未知信号的挑战。 信号分形与混沌理论的应用: 许多非线性动态系统产生的信号具有分形和混沌特性。雷达信号，尤其是经过复杂调制或在非线性传播环境下的信号，也可能展现出类似特征。本书将探索如何运用分形维度、Lyapunov指数等分形与混沌理论中的工具，刻画雷达信号的复杂结构和内在动力学。这些方法可以捕捉到信号中隐藏的非线性关联和混沌动力学行为，为识别提供了全新的特征维度，尤其适用于识别具有复杂调制方式或非典型信号。 多特征融合与集成学习: 单一特征往往不足以全面描述一个雷达辐射源的特性。本书强调多特征融合的重要性。我们将综合运用高阶统计量、时频分析（如小波变换、Wigner-Ville分布）、谱估计（如MUSIC、ESPRIT）、以及上述分形混沌特征等，构建一个丰富的特征向量空间。在此基础上，采用集成学习策略，如Bagging、Boosting、Stacking等，将多个弱分类器组合成一个强分类器，从而提高识别的准确性和鲁棒性。集成学习能够有效降低过拟合风险，提升模型在未知数据上的泛化能力。 关键技术与算法 本书将深入剖析实现上述理论的各项关键技术和算法。 先进的时频分析技术: 传统的傅里叶变换虽然能提供信号的频率信息，但忽略了信号的时域变化。本书将重点介绍短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（WT）及其各种改进形式，以及Wigner-Ville分布等高分辨率时频分析方法。这些方法能够在时间和频率两个维度上展现信号的动态特性，对于识别瞬息万变的雷达信号至关重要。我们将详细讲解这些方法的原理、优缺点以及在雷达信号识别中的具体应用。 机器学习与深度学习模型: 支持向量机 (SVM) 与核方法: 作为经典的监督学习算法，SVM在处理高维数据和非线性分类问题上表现出色。本书将探讨如何利用不同的核函数（如多项式核、高斯核）来适应雷达信号的复杂特征空间，并优化SVM模型的参数以达到最佳识别效果。 概率图模型: 如隐马尔可夫模型 (HMM) 和贝叶斯网络，适用于描述信号的时序性与状态转移。本书将介绍如何构建HMM模型来捕捉雷达信号的脉冲序列特性，以及如何利用贝叶斯网络进行不确定性推理和联合概率建模。 卷积神经网络 (CNN) 与循环神经网络 (RNN): 深度学习在图像和序列数据处理上取得了巨大成功。本书将详细阐述如何将CNN应用于雷达信号的时频图谱分析，将其视为一种“图像”进行特征提取。同时，RNN及其变种（如LSTM、GRU）将被用于处理雷达信号的时间序列特性，捕捉信号的长期依赖关系。我们将讨论如何设计合适的网络结构、损失函数和训练策略，以实现高性能的深度学习识别模型。 无监督学习与异常检测: 在面对大量未知信号时，无监督学习方法（如聚类、降维）可以帮助我们发现信号的内在结构和模式。此外，异常检测技术（如One-Class SVM、 Isolation Forest）能够有效地识别出与已知雷达类型显著不同的新型信号，为情报分析提供预警。 特征降维与选择技术: 面对高维的特征空间，降维和特征选择是提高模型效率和避免过拟合的关键。本书将介绍主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等线性降维方法，以及t-SNE、UMAP等非线性降维技术。同时，我们将探讨基于过滤式、包裹式和嵌入式的特征选择算法，以找到对识别任务最有效的特征子集。 信号建模与参数估计: 对于已识别的雷达信号，准确估计其关键参数（如载频、脉冲宽度、脉冲重复间隔、调制参数等）是进一步分析和干扰决策的基础。本书将介绍基于最大似然估计（MLE）、贝叶斯估计等参数估计算法，并结合优化理论，实现对雷达信号参数的高精度估计。 应用领域与前瞻性 本书的研究成果不仅适用于军事领域的电子侦察和电子对抗，更在民用领域具有广泛的应用前景。 通信频谱监测与管理: 在日益拥挤的无线电频谱中，准确识别和区分各种通信信号（包括未经授权的信号）对于频谱的有效管理和利用至关重要。本书的方法可以应用于自动监测、干扰源定位和频谱分析。 交通与航空航海监控: 雷达作为重要的交通管理和安全监控手段，其信号的识别和分析对于确保运行安全至关重要。本书的方法可以用于识别交通雷达、气象雷达等，并为其性能优化和故障诊断提供参考。 工业无损检测: 某些工业无损检测技术也利用雷达原理。对这些特定应用的雷达信号进行识别和分析，有助于提高检测精度和效率。 科学研究与数据挖掘: 本书提出的多种信号分析和建模方法，也为其他领域的科学研究提供了新的视角和工具，例如在天文学、医学信号处理等领域。 结论 《信息时代的信号辨识：基于数学模型的雷达辐射源识别新探》是一本集理论深度、技术前沿和应用广度于一体的著作。它不仅梳理了雷达辐射源识别领域的最新进展，更通过引入和融合多种先进的数学模型与计算方法，为解决复杂电磁环境下的信号辨识难题提供了切实可行的路径。本书适合电子信息工程、通信工程、自动化、计算机科学等专业的本科生、研究生、科研人员以及相关领域的工程技术人员阅读，旨在提升其在雷达信号分析与识别方面的理论素养和实践能力。通过对本书的学习，读者将能够掌握一套系统性的方法论，应对未来不断演进的电磁频谱挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的最终落脚点似乎非常注重前瞻性，它不仅回顾了经典理论，更将目光投向了未来可能面临的挑战。我注意到其中有一章节专门讨论了面对超宽带、高动态范围信号时的潜在方法论转向，这显示出作者对该领域未来发展趋势有着深刻的洞察力。这种超越当前技术热点的视野，让这本书的生命力得以延续。它不仅仅是记录了“当下”的最好方法，更是在尝试构建一个能够适应“未来”复杂环境的理论框架。阅读到最后，我感到的是一种知识的充盈感，不仅仅是学到了一套识别算法，更是对整个不确定性信息处理范式有了一个更宏大、更系统的理解。对于那些不满足于仅仅停留在应用现有工具层面，而渴望站在理论制高点去思考问题本质的研究人员来说，这本书无疑是一次非常有价值的智力投资，它激发了我进一步探索相关交叉学科领域的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计确实很吸引眼球，封面那种深邃的蓝色调，配上一些抽象的几何图形，一下子就给人一种专业又神秘的感觉。我拿到手的时候，首先注意到的是纸张的质量，非常厚实，内页的印刷清晰度也很高，这对于阅读技术类书籍来说至关重要，毕竟复杂的公式和图表要是模糊不清，那阅读体验就大打折扣了。从目录上看，内容组织得很有逻辑性，从基础理论的铺陈，到具体算法的深入剖析，再到最后的实际应用案例分析，似乎构建了一个非常完整的知识体系。我尤其期待它在方法论上的创新点，毕竟理论研究的价值就在于能否提出比现有方法更有效或更鲁棒的解决方案。翻开前几页，作者的引言部分写得非常谦逊而又充满激情，能感受到作者在这一领域深耕多年的积累和对推动该学科发展的热切期望。整体来说，这本书的外在表现完全符合一本高质量学术专著的定位，让人对内部内容的期待值一下子拉满了，迫不及待想要深入其中一探究竟，看看它究竟能带给我们哪些新的思维火花和技术启示。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的阅读体验并非一帆风顺，它对读者的知识背景要求是相当高的。如果读者对信号处理的基础知识不够扎实，可能会在理解某些高级数学工具的应用时感到吃力。例如，在介绍高维空间映射和特征提取的部分，作者直接引用了一些高等概率论和拓扑学的概念，虽然严谨，但确实提高了入门的门槛。但是，正因为这种高标准，使得这本书的价值也得以凸显——它成功地弥补了当前市场上许多入门书籍过于浅显、无法触及研究前沿的不足。它不是那种可以用来消遣的读物，而是一本需要静下心来、带着笔和草稿纸去“啃”的书。它更像是一位经验丰富、要求严格的导师在为你系统地梳理一个复杂的知识领域，虽然过程略显艰辛，但收获的知识体系的坚固程度，是其他泛泛之作无法比拟的。这份挑战性，恰恰是其魅力所在。

评分☆☆☆☆☆

阅读过程中，我发现这本书在理论推导的严谨性上做得尤为出色。它不仅仅是简单地罗列公式，而是非常细致地追溯了每一个数学模型的来源和背后的物理或信息论基础。特别是关于不确定性处理的章节，作者似乎花费了大量的篇幅来阐述其数学基础的完备性，这对于我这种喜欢刨根问底的读者来说简直是福音。我注意到作者似乎在尝试建立一个全新的框架来处理那些传统统计方法难以应对的边界模糊数据，其论证过程层层递进，逻辑链条非常紧密，让人感到信服。这本书的叙事风格偏向于学术论文的精炼，没有太多冗余的口水话，直击核心。这要求读者必须具备一定的先验知识储备，否则可能在某些复杂的概念过渡点上会略感吃力。但只要能够跟上作者的思路，你会发现自己对整个领域理解的深度被极大地拓宽了，仿佛推开了一扇通往更深层次认知的门。它更像是一份精心打磨的“工具箱”，而非仅仅是一本“导览手册”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都令人印象深刻，但更让我感到惊喜的是，它在案例分析和实验设计部分的详尽程度。很多技术书籍往往在理论部分堆砌华丽辞藻，但在实际应用层面却显得苍白无力。然而，这本书似乎在这方面下了大力气，它没有停留在概念层面，而是给出了多个不同复杂度的实际数据集和相应的验证流程。我特别关注了其中关于“小样本学习”的讨论，作者构建的对比实验设计非常巧妙，能够清晰地展示其提出方法的优越性，尤其是在数据稀疏或噪声干扰严重的环境下，其性能的提升是显著且有统计学意义的。这种脚踏实地的研究态度，使得这本书的结论不仅仅是纸面上的猜想，而是经过了严格检验的实用技术。对于希望将理论快速转化为实际工程应用的工程师和研究人员来说，这本书无疑提供了一份非常宝贵的实践指南，每一个实验步骤和参数设置都具有很高的参考价值。