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本書是市場上第一本向大眾介紹無源雷達技術的書籍,正如書名所述,作者希望向讀者介紹無源雷達,以非常簡單清晰的方式介紹了無源雷達的工作原理以及與有源雷達的區別,并展示了這種新技術的優點和缺點、本書面向所有希望了解這項新技術而又不想深入研究相關問題數學描述的讀者。 本書還介紹了無源雷達的發展歷史、工作原理、不同光照的特性、信號和數據處理的基本原理,包括相關接收、直接信號抵消、雙靜態探測、目標定位和跟蹤。此外,還討論了實用方面的問題,并介紹了選定的演示器和最終產品。

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人工智能在軍事中可用于多項任務,例如目標識別、大數據處理、作戰系統、網絡安全、后勤運輸、戰爭醫療、威脅和安全監測以及戰斗模擬和訓練。

這是《現代雷達原理》叢書的第二卷。第一卷《現代雷達原理:基本原理》對雷達操作進行了基本討論: 基本原理》對雷達操作進行了基本討論,而《現代雷達原理:高級技術》則討論了雷達信號處理、波形和其他重要雷達技術的關鍵方面。對于需要進一步了解雷達如何使用、管理和操作的雷達工程師或研究生來說,這本書將是一本極好的參考書。

現代雷達系統非常復雜。它們可以通過多種方式進行配置,以完成各種任務。因此,雷達是一個高度多學科的領域,專家們擅長現象學、天線技術、接收機或發射機、波形、數字設計、探測、估計和成像算法、電子防護、跟蹤、目標識別、多傳感器融合、系統工程、測試和評估以及操作概念。除了計算技術的巨大進步之外,雷達領域還出現了一種趨勢,即數字化步驟越來越接近天線元件。這極大地強調了采集方法、傳感器拓撲結構以及應用于傳入數據的特定算法和技術的重要性,以產生卓越的產品。

《現代雷達原理:先進技術》論述了上述趨勢和現代雷達系統最重要的方面,包括新的子課題。讀者將看到多輸入/多輸出 (MIMO) 雷達、壓縮傳感、無源雙向雷達、信號處理以及通過雷達進行下裝/人體探測等方面的最新內容。各章分為五節:波形和頻譜、合成孔徑雷達、陣列處理和干擾緩解技術、后處理注意事項以及新興技術。

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《現代雷達原理:基本原理》(POMR) 分為四個主要部分: 概述、雷達環境、雷達子系統以及信號和數據處理。在講授雷達這樣一個廣泛的技術領域時,很難設計一個從頭到尾直線進行而無需瞻前顧后的專題序列。概述部分解決了這一問題,它通過高水平的第一道關卡,讓讀者熟悉雷達的一系列基本概念和問題,為在其余部分中進行更詳細的研究奠定基礎。第 1 章介紹了電磁波特性、目標和雜波回波、單靜態和雙靜態雷達以及噪聲探測等基本概念。該章還通過描述廣泛的軍事和商業應用來說明雷達技術的范圍。最后,第 1 章介紹了一些雷達文化信息,如 “波段 ”術語(如 L 波段、X 波段)和美國軍用系統的 AN 術語。第 2 章深入探討雷達中最基本的數學模型--雷達測距方程。首先推導出基本的點目標測距方程,并探討其含義。然后,本章針對特定雷達模式開發了幾種常見的變體。第 3 章深入探討了雷達最基本的任務--搜索和探測,描述了搜索過程,介紹了統計探測的概念以及由此產生的概率在評估雷達性能中的重要性。

第 2 部分 “雷達環境 ”是POMR的真正特色之一。即使有,也很少有雷達入門書籍能像這本書一樣,對傳播效果以及目標和雜波特征進行廣泛而深入的討論。第 4 章介紹了對雷達具有重要意義的所有主要電磁傳播現象,從各種天氣條件下的簡單衰減到折射、衍射、多徑、導管和超視距傳播等更復雜的問題。第 5 章總結了有關大氣、陸地和海洋雜波反射率和多普勒特性建模的大量數據,并介紹了雜波分析所需的許多常用平均反射率和統計模型。第 6 章介紹了目標的散射和反射機制以及雷達截面的概念,第 7 章介紹了評估探測性能所需的常用雷達截面統計模型。第 8 章更深入地探討了多普勒頻移,集中介紹了靜止和移動目標以及雷達平臺的多普勒頻譜的典型特征。

第 3 部分 “雷達子系統 ”介紹了典型現代雷達系統的各個主要子系統。第 9 章介紹雷達天線技術,從天線的基本概念和關系開始,然后介紹經典的單脈沖和機械掃描天線。本章一半的篇幅用于介紹現代相控陣,詳細討論了陣列模式、寬帶效應和陣列結構。第 10 章介紹雷達發射機技術,包括大功率熱離子(管式)非相干和相干發射機,以及固態發射機技術。此外,本章還重點介紹了現代相控陣的發射機模塊和饋電結構。本章還涉及頻譜分配和發射機可靠性問題,這些都是其他入門教科書中沒有的內容。第 11 章介紹雷達接收機技術,從最基本的類型開始,擴展到多級超外差接收機。書中討論了噪聲和動態范圍問題,并介紹了傳統的模擬同步探測器以及日益流行的相干系統直接采樣數字接收機技術。第 12 章對相干激勵器的介紹在入門教科書中是獨一無二的,但對于理解現代系統的結構卻非常重要。介紹了激勵器的性能問題,隨后討論了實現現代相干雷達激勵器的可用技術。此外,還解釋了脈沖多普勒系統保持低相位噪聲的重要性。本教科書的另一個獨特主題是第 13 章,其中討論了雷達數字信號處理器技術。介紹了估算處理器負載的指標和程序,隨后討論了定制集成電路、可重新配置硬件等替代實施技術,以及使用圖形處理單元進行實時信號處理等令人興奮的新技術。

第 4 部分 “信號和數據處理 ”集中介紹了利用先進的數字信號和數據處理技術從雷達信號中提取更多信息的日益復雜的技術。第 4 部分的前半部分涉及信號處理基礎、探測和雜波抑制。第 14 章首先簡明扼要地總結了數字信號處理器的基本原理,如采樣、量化和數據采集,然后全面回顧了離散傅里葉分析,包括窗口和插值。其他章節讓讀者重新認識了數字濾波器、隨機信號的特性,以及最重要的匹配濾波器概念及其與數據整合的聯系。第 15 章回到第 3 章首次介紹的閾值檢測主題。這里更多關注的是相干和非相干集成的細節,以及使用可用數據的其他方法。介紹了 Neyman-Pearson 檢測和 Swerling 模型,從而得出雷達信號的最佳檢測器。介紹了阿爾伯斯海姆方程和施奈德曼方程,作為方便的計算輔助工具。第 16 章繼續討論恒定誤報率(CFAR)閾值檢測,這是實際干擾環境中的一個實際要求。該章深入討論了基本的小區平均 CFAR 的特性、性能和缺點,然后介紹并比較了許多常見的 “魯棒 ”和 “自適應 ”CFAR 變體。第 17 章介紹了用于減少雜波的兩種主要多普勒處理方式:移動目標指示(MTI)和脈沖多普勒處理。對 MTI 的討論包括盲速、交錯脈沖重復頻率和機載 MTI。有關脈沖多普勒處理的章節介紹了盲區和模糊解決等重要主題。本章還簡要討論了氣象雷達中廣泛使用的脈沖對處理方法。

在第 4 部分的后半部分,重點轉向探測后位置測量和跟蹤以及高分辨率技術。第 18 章涉及測距、測角和多普勒的位置測量。精度和準確度的基本概念引出了 Cramèr-Rao 精度下限。然后介紹了幾種測距、多普勒頻移和角度估計器,并對其性能進行了評估。本章自然引出第 19 章的跟蹤算法介紹。在討論了基本參數估算以及使雷達跟蹤復雜化的一些數據關聯和分辨率問題后,介紹了從基本的 α-β 跟蹤器到卡爾曼濾波器等多種跟蹤算法。第 20 章和第 21 章介紹了實現高分辨率雷達成像所需的技術。第 20 章介紹了高分辨率脈沖壓縮技術。對匹配濾波器進行了更深入的研究,然后將其應用于最常見的寬帶波形,包括線性頻率調制或 “啁啾 ”以及從巴克碼到各種多相碼的相位編碼波形。本章介紹了范圍挎葉控制方法,并介紹了模糊函數作為設計和理解波形特性的一種手段。最后,第 21 章概述了合成孔徑雷達 (SAR) 成像。該章介紹了合成孔徑雷達數據采集,并推導出了廣泛適用的通用分辨率和采樣方程。雖然合成孔徑雷達圖像形成算法的范圍太廣,對入門教科書來說也太高深,但還是對兩個極端進行了描述: 多普勒波束銳化是最簡單的成像算法之一;反投影是目前高級成像的 “黃金標準”。本章最后討論了合成孔徑雷達成像的獨特現象,包括懸浮、陰影和斑點。總之,《POMR》第 4 部分對信號處理的廣泛介紹為研究更高級的課題(如高級合成孔徑雷達、時空自適應處理和多輸入多輸出雷達)提供了絕佳的跳板。

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"新型雷達技術與應用 (NRTA) "這一標題表明這兩卷書的內容具有雙重性。一方面,編輯團隊和作者們旨在介紹各種尚未投入實際應用的雷達技術。這兩卷介紹了多輸入多輸出(MIMO)、壓縮傳感、認知雷達操作、雷達管理、雷達網絡和波形分集等技術,以及跟蹤、數據融合、無源雷達操作和新成像技術。

此外,大量應用證明了所介紹技術的實用性、潛力和性能極限。為了實現這一多重目標,我們邀請了大量來自大學、研究實驗室和工業界的作者,以盡可能多地涵蓋理論、實踐和操作使用之間的不同方面。

這幾卷書又分為五個部分,每個部分又包括若干章節。每個部分專門討論一個特定領域: 第 1 卷:第 I 部分. 陣列雷達(干擾和雜波消除、目標參數估計等);第 II 部分. 成像雷達;第三部分. 無源和多靜態雷達;第 2 卷:第 IV 部分. 波形多樣性;第五部分:數據融合與跟蹤。每一部分都由一位聯合編輯負責,該編輯通常是相關領域的知名專家。每部分開頭都有相關聯合編輯撰寫的導言。在引言中,共同編輯概述了各自領域的技術現狀,并指出了后續章節的相關性。

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"新型雷達技術與應用 (NRTA) "這一標題表明這兩卷書的內容具有雙重性。一方面,編輯團隊和作者們旨在介紹各種尚未投入實際應用的雷達技術。這兩卷介紹了多輸入多輸出(MIMO)、壓縮傳感、認知雷達操作、雷達管理、雷達網絡和波形分集等技術,以及跟蹤、數據融合、無源雷達操作和新成像技術。

此外,大量應用證明了所介紹技術的實用性、潛力和性能極限。為了實現這一多重目標,我們邀請了大量來自大學、研究實驗室和工業界的作者,以盡可能多地涵蓋理論、實踐和操作使用之間的不同方面。

這幾卷書又分為五個部分,每個部分又包括若干章節。每個部分專門討論一個特定領域: 第 1 卷:第 I 部分. 陣列雷達(干擾和雜波消除、目標參數估計等);第 II 部分. 成像雷達;第三部分. 無源和多靜態雷達;第 2 卷:第 IV 部分. 波形多樣性;第五部分:數據融合與跟蹤。每一部分都由一位聯合編輯負責,該編輯通常是相關領域的知名專家。每部分開頭都有相關聯合編輯撰寫的導言。在引言中,共同編輯概述了各自領域的技術現狀,并指出了后續章節的相關性。

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激光技術是防御現代武器的理想選擇,因為激光束可以在微秒內將能量投射到數公里之外,速度之快足以消除大多數反制反應。本書僅包括未分類或解密的信息,重點介紹涉及大氣傳播的軍事應用。第 1-6 章提供了光學技術的背景材料。第 7-11 章介紹了激光技術,包括對未來戰爭有重大影響的高效超大功率激光器,如自由電子激光器。第 12-17 章展示了激光技術如何有效緩解 21 世紀最緊迫的六種軍事威脅。其中包括使用激光來防范導彈、未來核武器、定向光束武器、生化武器攻擊和恐怖分子,以及克服惡劣天氣條件下成像的困難。

了解這些威脅及其相關的激光防護系統對于明智地分配資源至關重要,因為需要在維持強大的經濟、有效的基礎設施和有能力的軍事防御之間取得平衡。強大的防御可以阻止攻擊者,從長遠來看,往往比其他方法更具成本效益。激光技術將徹底改變 21 世紀的戰爭。

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本書提供了防空和導彈防御系統工程過程的關鍵見解和設計程序,從而形成一個平衡的導彈防御系統,其要求是滿足防空和彈道導彈防御的需要。這本導彈防御系統工程參考書將為導彈防御工程師提供基本的技術基礎,使他們能夠進行有組織的計劃和分析,從而有效地指導問題的定義、后續幾代導彈防御系統的研發投入以及現有導彈防御系統的升級。因此,本書將具有國際性和長期的應用價值。

本書重點介紹艦載導彈防御系統,該系統可為本艦提供導彈防御,并保護附近的其他艦船。不過,本書所討論的系統工程原理也可隨時應用于其他導彈防御系統方案。本書的目的是讓讀者了解導彈防御系統的物理原理以及驅動這些系統能力的關鍵性能參數。

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在美國陸軍的條令中,結束狀態和條件描述的是沖突后的未來。結束狀態意味著沖突的結束--戰爭結束。許多現代戰爭都缺乏明確的輸贏劃分,因此無法達成和平協議,也無法實現最終狀態的解決。因此,軍事規劃人員需要一個成功解決沖突的框架和條件,以實現結束狀態。

本專著探討了戰爭如何結束。案例研究包括以最終地位解決而告終的戰爭、試圖但未能實現最終地位解決的戰爭,以及在僵持沖突中繼續進行的戰爭。北愛爾蘭戰爭以及以色列和埃及之間的戰爭在經過多年談判和實施之后以最終地位的解決而告終。以色列和巴勒斯坦之間的沖突未能解決最終地位問題,導致第二次起義的暴力爆發。塞浦路斯和納戈爾諾-卡拉巴赫存在著僵持不下的沖突,盡管談判仍在繼續,以期達成協議。

和平進程本質上是危險的,因為無論是失敗還是成功,都會導致相關地區的暴力加劇。不過,某些條件可以減輕這種危險。本專著建議,成功解決戰爭的框架應包括以下因素:穩定力量;沖突局部化;適當當事方的參與和消除不相干當事方;交戰人口的分治或隔離;實現和平的激勵措施;以及停火。

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在當今世界,深度學習源代碼和大量開放獲取的地理空間圖像很容易獲得和訪問。然而,大多數人缺少利用這一資源的教育工具。使用開源軟件對遙感圖像進行深度學習是第一本介紹使用免費開源工具處理真實世界遙感圖像的深度學習技術的實用書籍。本書中詳細介紹的方法是通用的,可以適用于遙感圖像處理的許多不同應用,包括土地覆蓋測繪、林業、城市研究、災害測繪、圖像恢復等。在頭腦中與從業者和學生一起寫,這本書幫助把現有工具和數據的理論和實際使用聯系在一起,在遙感圖像和數據上應用深度學習技術。

  • 第一本解釋如何使用開源軟件(QGIS, Orfeo ToolBox, TensorFlow)將深度學習技術應用于公共的、免費的數據(Spot-7和Sentinel-2圖像,OpenStreetMap向量數據)的書。

  • 提出了適合于大規模處理和GIS應用的真實世界圖像和數據的方法

  • 介紹了可應用于遙感世界的最先進的深度學習架構家族,主要用于土地覆蓋制圖,但也用于通用方法(如圖像恢復)

  • 適合深度學習初學者和具有一些GIS知識的讀者。學習實際技能不需要編碼知識。

  • 包括深度學習技術通過許多步驟遙感數據處理練習。

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本書是由德國慕尼黑大學博士Christoph Molnar完成的第二版,長達330頁,是僅有的一本系統介紹可解釋性機器學習的書籍。

機器學習雖然對改進產品性能和推進研究有很大的潛力,但無法對它們的預測做出解釋,這是當前面臨的一大障礙。本書是一本關于使機器學習模型及其決策具有可解釋性的書。本書探索了可解釋性的概念,介紹了簡單的、可解釋的模型,例如決策樹、決策規則和線性回歸,重點介紹了解釋黑盒模型的、與模型無關的方法,如特征重要性和累積局部效應,以及用Shapley值和LIME解釋單個實例預測。本書對所有的解釋方法進行了深入說明和批判性討論,例如它們如何在黑盒下工作、它們的優缺點是什么、如何解釋它們的輸出。本書將解答如何選擇并正確應用解釋方法。本書的重點是介紹表格式數據的機器學習模型,較少涉及計算機視覺和自然語言處理任務。

本書適合機器學習從業者、數據科學家、統計學家和所有對使機器學習模型具有可解釋性感興趣的人閱讀。

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書名

部分觀測動態系統的貝葉斯學習:Bayesian Learning for partially observed dynamical systems

書簡介

本書主要整理了最近關于動態系統中貝葉斯學習的著名講座,這里包含了關于該方面的最新知識講解,方便機器學習從事者及時快捷了解相關最新技術與研究。

目錄

  • 馬爾可夫鏈:核,不變測度。包括觀察驅動模型的示例
  • 貝葉斯推論,馬爾可夫鏈極大似然估計的漸近性質
  • 馬爾可夫鏈蒙特卡羅算法
  • MCMC算法的一些性質
  • 偽邊緣MCMC及其應用
  • 哈密頓蒙特卡羅算法
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