认知雷达:知识辅助的全自适应方法 (美)格西 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美格西 著

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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118084719

商品编码：29892297933

包装：平装

出版时间：2013-01-01

图书基本信息,请以下列介绍为准
书名	认知雷达:知识辅助的全自适应方法
作者	(美)格西
定价	32.00元
ISBN号	9787118084719
出版社	防工业出版社
出版日期	2013-01-01
版次	1

其他参考信息（以实物为准）
装帧：平装	开本：32开	重量：0.222
版次：1	字数：	页码：

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目录

内容提要

《认知雷达：知识辅助的全自适应方法》是部认知雷达专著—— Cognitive Radar： TheKnowledge-Aided Fully AdaptiveApproach的中译本，主要内容包括认知雷达的基本理论、雷达特点和性能优化、系统构成及实时高性能嵌入式计算结构等。 　　《认知雷达：知识辅助的全自适应方法》主要读者对象为雷达、导航、通信、声纳和电子对抗等领域的科技人员，部队的电子信息科技干部和管理人员，电子信息学科的高年级本科生和研究生。

编辑推荐

《认知雷达：知识辅助的全自适应方法》是目前外部关于认知雷达的专著，学术思想新颖，理论研究超前。希望《认知雷达：知识辅助的全自适应方法》能推动我雷达界对认知雷达的关注和研究，为我雷达、导航、通信、声纳和电子对抗等领域的科技人员，电子信息学科的高年级学生和研究生，以及部队的电子信息科技干部和管理人员提供有益的参考。雷达方面图书推荐：《MIMO 雷达信号处理》《认知雷达——知识辅助的全自适应方法》《机载雷达手册》《现代雷达装备综合试验与评价》《雷达-电子战-通信一体化概论》《雷达信号分析与处理》《逆合成孔径雷达理论与对抗》《雷达目标微多普勒效应》

作者介绍

序言

《智慧之眼：融合与感知的新篇章》 在这信息洪流滚滚向前、技术革新日新月异的时代，人类对理解世界、把握事物本质的渴求从未停歇。我们依赖眼睛去观察，耳朵去倾听，大脑去思考，但这些感官和认知能力在面对海量、复杂、动态变化的信息时，难免显得捉襟见肘。如何让机器拥有更敏锐的“感知”，更深刻的“理解”，从而在各个领域发挥更大的作用，成为摆在我们面前的一项重要课题。 《智慧之眼：融合与感知的新篇章》一书，便是在这样的时代背景下应运而生。它并非仅仅是技术的堆砌，而是对人类感知能力的一种哲学式探索，是对智能系统如何从原始数据中提炼出高层次知识、并以此指导自身行为进行更优适应的深入思考。本书致力于揭示一种更为先进的智能系统构建范式，一种能够让机器拥有“智慧之眼”，超越单纯的数据处理，直抵信息背后深层含义的路径。 第一章：感知边界的拓展——从被动接收到主动探索 传统的感知系统，无论是在视觉、听觉还是其他感官模拟方面，往往扮演着一个被动的接收者角色。它们被动地捕捉环境信息，然后按照预设的算法进行处理。然而，真实世界的复杂性意味着我们不可能预设所有可能出现的情况，也无法在海量数据中事无巨细地搜寻。因此，本书的第一章将目光投向“主动探索”的范式。 我们将深入探讨如何设计一种能够自我驱动、自我驱动感知策略的智能系统。这不仅仅是随机地收集数据，而是基于对当前环境的初步理解，有目的地去探寻那些最能增进理解、消除不确定性的信息。想象一下，一个自动驾驶汽车在复杂路况下，不再仅仅是被动地扫描所有障碍物，而是能够预判前方可能出现的危险，并主动调整传感器视角，优先搜寻行人、非机动车等关键信息，甚至可以推断出潜在的运动轨迹。 这一过程的核心在于“知识辅助”。这里的知识，可以是对物理世界规律的理解（例如，物体有惯性，行人会遵守交通规则），也可以是对特定场景的经验性认知（例如，十字路口更容易发生碰撞）。这些预先存储或在学习过程中积累的知识，将成为指引感知行为的“灯塔”，帮助系统在海量信息中聚焦重点，避免无效搜索，从而实现更高效、更精准的感知。 第二章：多模态融合的艺术——编织信息的精妙网络 真实世界的信息从来不是单一维度的。我们观察事物，不仅看到它的形状、颜色，还能听到它的声音，感知它的材质，甚至在某些情况下，能闻到它的气味。人类大脑正是通过对这些来自不同感官通道的信息进行无缝整合，才构建出对周围环境的全面、立体、深刻的认知。 本书的第二章将聚焦于“多模态融合”这一关键技术。它探讨的是如何让不同的传感器数据，例如摄像头捕捉的图像、麦克风采集的声音、雷达或激光雷达提供的深度和距离信息，以及来自其他传感器（如IMU、GPS）的运动和位置数据，不再是孤立的存在，而是能够相互印证、相互补充，共同编织出一幅更为精细、准确的环境认知图景。 我们将解析各种融合策略的优劣，从早期融合、中期融合到晚期融合，探讨不同方法的适用场景。例如，在自动驾驶中，视觉传感器可能在识别车道线和交通标志方面表现出色，但其在夜间或恶劣天气下的性能会受到严重影响。此时，雷达和激光雷达的深度和距离信息就显得尤为重要。通过有效的融合，系统可以弥补单一传感器的不足，实现全天候、全方位的感知能力。 更进一步，本书将深入研究如何利用知识来指导多模态融合。例如，当视觉传感器识别出一辆汽车时，我们就可以调动关于汽车的声音（引擎声、喇叭声）的知识，尝试去匹配听觉传感器捕捉到的声音信号，从而增强对该物体的确认。这种知识引导下的融合，使得信息整合不再是被动的叠加，而是主动的、智能化的协同工作。 第三章：全自适应的进化——在动态环境中实现持续优化 环境在不断变化，任务的需求也在不断演进。一个静态的、预先设定的感知系统，在面对未知挑战时，往往显得力不从心。因此，真正强大的智能系统，必须具备“全自适应”的能力，即能够在运行过程中，根据环境变化和任务需求，不断调整和优化自身的感知策略和模型。 本书的第三章将深入探讨“全自适应”的实现机制。我们将会看到，这种自适应并非简单的参数调整，而是更深层次的模型重构和策略更新。这涉及到如何设计能够从经验中学习、并能够实时更新其知识库的系统。 例如，一个在城市环境中训练出来的自动驾驶系统，当被部署到乡村道路时，可能会遇到许多未曾见过的交通标志、路面情况或驾驶习惯。全自适应的系统能够识别出这些“新信息”，并将其与现有知识进行比对。如果发现不一致，系统将启动学习机制，主动收集相关数据，更新其对乡村道路环境的认知模型，从而在新的环境中也能保持高效的运行。 这种自适应能力，很大程度上也依赖于知识的动态更新和利用。当系统遇到一个从未见过的情况时，它不会束手其。而是会尝试利用已有的、相关的知识进行推理，形成一个初步的假设，然后通过主动感知来验证这个假设。一旦得到验证，新的知识就会被整合到系统中，进一步提升其适应性。 第四章：知识赋能的智能体——走向自主决策与行动 最终，感知与理解的终极目标，是赋能智能体做出更优的决策，并采取更恰当的行动。本书的最后一章，将重点阐述“知识赋能”如何将感知能力转化为实际的行动力。 我们将探讨如何设计一个能够将多模态感知的融合信息，结合其内部的知识库，进行逻辑推理和决策规划的系统。这里的知识，可以包括目标导向的知识（例如，完成某项任务需要经过哪些步骤）、风险评估的知识（例如，在特定情况下采取某种行动可能带来的风险）、以及伦理道德的知识（例如，在紧急情况下如何优先保障生命安全）。 例如，一个机器人助手在接收到“去厨房拿一杯水”的指令后，它需要感知到自己的位置、厨房的位置、以及路径上可能存在的障碍物。然后，它需要利用关于“拿水”的知识（例如，需要找到杯子，打开水龙头，按下开关），结合推理能力，规划出最优的路径和动作序列。如果途中遇到一个孩子挡住了去路，它需要运用风险评估和行为规范的知识，判断是等待、绕行还是发出提示。 这种知识赋能的智能体，不再是被动地执行指令，而是能够理解指令背后的意图，并在复杂多变的现实世界中，自主地完成任务，甚至能够对潜在的问题进行预判和规避。它将是人类在探索未知、解决复杂问题过程中的强大伙伴。 结语：迈向更智能的未来 《智慧之眼：融合与感知的新篇章》所描绘的，是一幅关于未来智能系统的宏伟蓝图。它强调的是，真正的智能并非仅仅是计算能力或数据量的堆积，而是要构建能够像人类一样，具备深度理解、主动探索、持续学习和自主决策能力的智能体。 通过对知识辅助的全自适应方法的探索，本书旨在为人工智能的研究者、工程师以及对未来智能技术充满好奇的读者，提供一个全新的视角和深刻的洞见。我们相信，这不仅仅是一项技术上的突破，更是人类认识和改造世界方式的一次深刻变革。这本书将带领我们一同迈向一个更智能、更普惠、也更具创造力的未来。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我第一眼就被其厚重而严谨的排版所吸引。作为一名业余的电子爱好者，我对雷达技术一直抱有浓厚的兴趣，但往往市面上的书籍要么过于晦涩难懂，要么过于浅显，难以找到能够真正深入浅出的佳作。这本书的书名——《认知雷达：知识辅助的全自适应方法》，瞬间抓住了我的眼球。它预示着一种超越传统雷达概念的全新维度。我想象中的“认知雷达”不再是简单地发射和接收电磁波，而是能够理解、分析甚至“学习”它所探测到的信息。这种“知识辅助”的引入，让我联想到在战场环境下，一个雷达系统如果能够融合目标类型、运动规律、甚至作战意图等知识，其探测、识别和跟踪的精度和鲁棒性将会有怎样的飞跃？而“全自适应”则进一步增加了我的好奇心。在瞬息万变的电磁干扰和对抗环境下，一个雷达系统如何才能做到真正的“全自适应”？它是否能够实时地调整工作频率、波形，甚至天线波束，以规避干扰、优化探测性能？我特别期待书中能详细阐述实现这些“认知”和“自适应”功能的技术原理和算法。虽然我可能无法完全理解其中所有的数学公式和工程细节，但我相信，通过阅读，我能够对这一前沿技术的发展方向有一个清晰的脉络，并从中获得宝贵的启发。

评分☆☆☆☆☆

收到这本书，我迫不及待地翻开了它。书名《认知雷达：知识辅助的全自适应方法》，就足以让我对它产生浓厚的兴趣。作为一名曾经参与过雷达系统研发的工程师，我深知传统雷达在应对复杂电磁环境和日益精密的隐身目标时所面临的挑战。而“认知雷达”的概念，恰恰是解决这些挑战的突破口。“知识辅助”这个词，让我联想到，雷达系统是否能够像一个“有经验的”操作员一样，能够利用预先存储的关于目标、场景和干扰的知识，来优化其探测和识别能力？例如，在探测到具有特定雷达散射截面（RCS）和运动特征的目标时，系统是否能够立刻联想到它可能属于哪一类武器系统？而“全自适应”，则更是让我对这本书寄予厚望。我期待的是，雷达系统能够根据实时的电磁环境、探测任务以及自身性能状态，动态地调整其工作模式，以达到最佳的探测效果。这可能包括自适应地选择工作频率、脉冲宽度、甚至天线波形。我希望能从这本书中，找到关于如何设计和实现 such an intelligent and adaptable radar system 的系统性方法，而不仅仅是一些零散的理论。我期待书中能够提供清晰的数学模型、详细的算法描述，以及一些可以借鉴的工程实现方案。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书，主要是因为我一直对信息融合以及智能感知领域有浓厚的兴趣。在我的认知里，传统的雷达系统虽然功能强大，但在面对日益复杂的现代战场环境时，其固有的局限性也逐渐显现。而《认知雷达：知识辅助的全自适应方法》这个书名，瞬间就抓住了我的注意力，因为它暗示了一种全新的、更具智能化的雷达工作模式。我很好奇，所谓的“知识辅助”究竟是如何在雷达系统中实现的？是依靠海量的数据训练，还是通过某种形式的专家系统？我设想，如果雷达系统能够像人一样“懂”它所探测到的目标，那么在识别、跟踪以及预测其行为方面，将会获得多么大的提升。而“全自适应”这个词，则更加令人振奋。这意味着雷达系统能够根据当前的环境状况，例如电磁干扰的强度、目标的外形特征、甚至是我方任务的需求，动态地调整其工作参数，以达到最优化的探测效果。我希望这本书能够提供一套清晰的理论框架和技术路径，让我能够理解如何将这些先进的概念转化为实际的雷达系统设计。我期待书中能够有详细的算法分析，以及一些实际的案例研究，那样会更有助于我理解和掌握这些前沿技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，《认知雷达：知识辅助的全自适应方法》，如同一把钥匙，开启了我对未来雷达技术无限的遐想。我是一名对人工智能在军事和国防领域应用充满好奇的研究生，而“认知雷达”这个概念，正是将我所学的知识与我对未来科技的憧憬相结合的完美体现。在我看来，“知识辅助”意味着雷达系统不再是简单地处理原始的电磁信号，而是能够理解信号背后的含义，并利用其庞大的知识库来做出更智能的判断。例如，它能否识别出某种特殊的信号模式，并联想到其可能代表的通信方式或者电子对抗手段？而“全自适应”则更是将这种智能推向了极致。我设想，一个全自适应的雷达系统，能够根据战场上瞬息万变的态势，例如目标数量的增减、电磁干扰的强度变化，甚至是我方作战意图的调整，而动态地改变其工作模式，以最优化的方式完成探测、跟踪和识别任务。我迫切地希望这本书能够详细阐述实现这些“认知”和“自适应”能力的具体技术路径，是否会涉及到深度学习、强化学习等人工智能的最新进展？书中是否会提供一些具体的算法框架，或者是一些创新性的系统设计思路？我期待这本书能够为我提供一个清晰的理论指导，帮助我理解并掌握下一代雷达系统的核心技术，并激发我进一步探索人工智能在雷达领域的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一位对军事科技和前沿技术抱有极大热情的爱好者来说，《认知雷达：知识辅助的全自适应方法》这个书名本身就极具吸引力。我常常在思考，未来的战场，人工智能将扮演怎样的角色？雷达作为战场的重要“眼睛”，如果能够具备“认知”能力，那将是怎样的颠覆？我理解的“知识辅助”大概是指，雷达系统不再仅仅是冰冷的信号处理器，而是能够像人一样，调用海量的先验知识，例如目标数据库、场景模型、甚至是作战规则，来辅助其进行决策。这会使得它在复杂环境下，例如目标隐蔽、干扰严重时，能够更准确地识别和跟踪目标。而“全自适应”这个概念，更是让我联想到，这种雷达系统能够根据战场瞬息万变的态势，灵活地调整自身的工作模式，例如改变探测的频率、波束的指向，甚至选择不同的探测策略，以实现最优化的性能。我非常好奇，作者格西是如何将这些看似遥不可及的概念，通过科学严谨的方法，转化为实际的雷达系统设计。我希望书中能够有详细的理论推导，清晰的图示，甚至是一些仿真实验的结果，来佐证这些观点的可行性。我渴望通过阅读这本书，能够更深入地理解下一代雷达技术的发展方向，并从中窥见未来战争形态的雏形。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在雷达系统设计领域摸爬滚打了多年的工程师，我对市面上相关的书籍都抱着一种审慎的态度。然而，《认知雷达：知识辅助的全自适应方法》这个书名，却像一束光，照亮了我对未来雷达技术发展的想象。我们现在所使用的雷达，虽然在某些方面已经非常成熟，但在面对越来越复杂的战场环境和不断演进的电子对抗手段时，其固有的“机械式”工作模式显得越来越力不从心。这本书提出的“认知”和“自适应”概念，恰恰触及了雷达技术发展的下一个阶段。我理解的“知识辅助”可能意味着雷达系统不再仅仅是 passively 接收和处理信号，而是能够主动地利用已有的知识库，例如目标数据库、场景模型、甚至作战规则，来增强其感知和决策能力。而“全自适应”则意味着雷达系统能够根据实时的环境信息和任务需求，动态地调整其工作方式，实现最优化的性能。我非常好奇，作者是如何将这些复杂的概念具体化，并转化为可实现的算法和系统设计的？书中是否会涉及到机器学习、深度学习等人工智能技术在雷达领域的应用？我期待这本书能够为我提供一些前沿的理论框架和技术指导，帮助我理解并掌握下一代雷达系统的核心技术，从而在未来的工作中，能够设计出更智能、更强大的雷达系统。

评分☆☆☆☆☆

我被这本书的书名深深吸引，《认知雷达：知识辅助的全自适应方法》。它预示着一种超越现有雷达技术的全新范式。我一直对信息处理和人工智能的交叉领域非常感兴趣，而将这些技术应用于雷达系统，无疑是一个极具前瞻性和实用性的方向。在我理解中，“知识辅助”意味着雷达系统不仅仅是依靠原始数据进行分析，而是能够利用预先存储的、或者在运行时学习到的知识，来增强其探测、识别和跟踪能力。例如，它是否能够利用先验的关于目标电磁特性的知识，来更精确地区分不同类型的目标，即使在信号很弱或者被干扰的情况下？而“全自适应”则进一步提升了我的期待。我希望这本书能够详细介绍如何设计一个能够动态调整自身工作参数，以适应复杂多变的战场环境的雷达系统。例如，在面临强烈的电子干扰时，系统是否能够自动调整工作频率和信号波形，以降低干扰的影响？或者在探测特定类型的目标时，是否能够自动优化波束的指向和探测模式？我非常好奇作者是如何将这些复杂的理论概念，通过数学模型和算法，转化为实际的雷达系统设计。我期待这本书能够提供清晰的理论框架，深入的算法分析，以及一些能够启发我思考的工程实现思路，让我能够对认知雷达这一新兴领域有更全面、更深入的认识。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷，是源于我所在研究方向的瓶颈。我们目前在处理一些复杂场景下的目标识别和跟踪问题时，常常会遇到传统算法难以逾越的障碍，尤其是在多目标、低信噪比、以及强杂波等恶劣环境下。当我看到《认知雷达：知识辅助的全自适应方法》这本书的书名时，我立刻感受到一种希望。它所提出的“知识辅助”概念，在我看来，正是解决当前问题的关键所在。如果一个雷达系统能够利用先验知识，例如已知的目标模型、场景的地理信息，甚至不同类型目标的典型行为模式，那么在信息不完整或噪声干扰严重的情况下，它是否能够更有效地进行信息融合和推理，从而做出更准确的判断？而“全自适应”的能力，则更是我所急需的。我希望这本书能够提供一套系统性的方法论，指导我们如何设计和实现能够在不同工作条件下，自动优化自身性能的雷达系统。例如，在面对电子对抗时，系统能否自动调整其工作参数以提高抗干扰能力？在探测不同类型的目标时，系统能否自动切换到最适合的探测模式？我非常期待书中能够深入探讨这些问题的理论基础、关键技术以及可能的实现途径，并希望能从中找到一些切实可行的解决方案，为我的研究工作带来新的突破。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名本身就带有一种引人入胜的科学幻想色彩，"认知雷达：知识辅助的全自适应方法"。一听到这个名字，我脑海中立刻浮现出科幻电影中那些能够智能感知、自主学习、甚至拥有“思考”能力的先进雷达系统。我一直对人工智能和信号处理领域的交叉应用非常感兴趣，而这本书似乎正好触及了这一前沿。作者（美）格西的名字，虽然我之前没有特别的印象，但从书名透露出的专业性来看，他/她一定是在这个领域有着深厚的研究积累。我好奇的是，"知识辅助"究竟是如何融入到雷达系统中去的？是依靠大量的先验知识库，还是通过实时的环境学习来构建知识？而"全自适应"又意味着什么？是能够应对各种复杂多变的电磁环境，还是能够根据任务需求动态调整自身的参数和工作模式？这本书是否能够解答这些我内心深处的疑问，是否能让我对未来的雷达技术有一个更具象化的认识，这是我迫切想要通过阅读来探索的。我期待的不仅仅是理论的阐述，更希望能看到一些实际的应用案例或者模拟场景，那样会更有说服力，也更能激发我的想象力，让我感受到技术革新的力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，"认知雷达:知识辅助的全自适应方法"，以一种非常直接而有力的方式，点出了它所探讨的核心问题。作为一名对人工智能与信号处理交叉领域充满好奇的学生，我总是被那些能够“思考”和“学习”的系统所吸引。雷达技术，在我看来，是国家安全和科技发展的重要基石，而“认知雷达”的出现，无疑是这一领域的重大革新。我所理解的“知识辅助”，意味着雷达系统不再是被动地处理原始数据，而是能够主动地运用预先存储的或实时获取的知识，来更好地理解和解释它所探测到的信息。这就像人类在观察事物时，总是会调动自己已有的经验和知识来辅助判断一样。而“全自适应”，则意味着这种雷达系统能够灵活地应对各种复杂多变的环境，例如信号干扰、目标欺骗，甚至是在信息不完整的情况下也能做出有效的决策。我非常期待这本书能够详细阐述实现这些“认知”和“自适应”能力的具体算法和技术细节，是否会涉及到一些经典的机器学习模型，或者是全新的AI算法？这本书是否能够为我打开一扇新的视角，让我理解如何将人工智能的强大能力，有效地融入到雷达系统中，从而提升其整体性能和智能化水平？