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书名 | 目标探测、识别与定位技术 |
分类 | 教育考试-大中专教材-大学教材 |
作者 | 朱学平 |
出版社 | 科学出版社 |
下载 | ![]() |
简介 | 内容推荐 本书以探测、识别与定位技术在航空航天领域中的工程应用为背景,结合当前智能技术的发展,重点讲解目标探测与识别、定位与跟踪两部分内容。全书共12章,主要内容包括目标探测基础理论、雷达工作原理及探测方法、光电成像探测系统及图像处理技术、激光探测原理及应用、目标定位与跟踪的滤波算法、无源定位与跟踪、机动目标跟踪等。通过学习本书,读者能系统且深入地了解目标探测、识别与定位技术的基本知识和专业技术。 目录 目录 序 前言 第1章 绪论 1 1.1 目标探测与识别、定位与跟踪的含义 1 1.1.1 目标探测与识别的含义 1 1.1.2 目标定位与跟踪的含义 1 1.2 目标探测、识别与定位技术的应用 2 1.2.1 预警探测系统 2 1.2.2 侦察定位系统 3 1.2.3 火力控制系统 3 1.2.4 准确制导系统 4 1.2.5 智能引信 5 习题 5 参考文献 6 第2章 目标探测基础理论 7 2.1 电磁波与电磁波谱 7 2.2 辐射度学基本概念和基本定律 8 2.2.1 辐射度学基本概念 8 2.2.2 辐射度学基本定律 10 2.3 目标探测模式 11 习题 12 参考文献 12 第3章 雷达工作原理 13 3.1 雷达探测基本原理 13 3.1.1 雷达对目标的探测 13 3.1.2 雷达测距 16 3.1.3 雷达测角 17 3.1.4 雷达测速 21 3.2 雷达的类型与工作体制 22 3.2.1 雷达的类型 22 3.2.2 雷达的工作体制 22 习题 24 参考文献 24 第4章 雷达系统组成和参数 25 4.1 雷达系统的基本组成 25 4.1.1 发射机 25 4.1.2 接收机 28 4.1.3 雷达天线 29 4.1.4 信号处理机 31 4.1.5 数据处理机 32 4.1.6 显示终端 32 4.2 雷达参数 33 习题 35 参考文献 35 第5章 雷达探测方法 36 5.1 脉冲多普勒雷达探测方法 36 5.1.1 脉冲多普勒雷达探测原理 36 5.1.2 地杂波频谱与运动目标频谱的关系 38 5.1.3 脉冲多普勒雷达的类型与特点 39 5.2 合成孔径雷达探测方法 40 5.2.1 合成孔径雷达的基本原理 41 5.2.2 合成孔径雷达的分辨率 44 5.2.3 合成孔径雷达的工作模式 46 5.3 三坐标雷达探测方法 47 5.3.1 单波束三坐标雷达 47 5.3.2 多波束三坐标雷达 49 5.3.3 三坐标雷达目标高度计算 51 5.3.4 三坐标雷达的数据率 52 习题 52 参考文献 53 第6章 新一代雷达 54 6.1 激光雷达 54 6.1.1 激光雷达的组成及原理 54 6.1.2 激光雷达的特点 55 6.1.3 激光雷达的类型及应用 55 6.1.4 激光雷达方程 56 6.2 协同雷达 57 6.2.1 组网雷达 57 6.2.2 分布式阵列相参合成雷达 58 6.2.3 MIMO雷达 60 6.3 智能雷达 61 习题 63 参考文献 63 第7章 光电成像探测系统 65 7.1 光电成像探测系统组成及原理 65 7.2 光学系统 66 7.2.1 光学系统的基本性能参数 66 7.2.2 光学系统的像差要求 69 7.2.3 光学系统的调制传递函数 69 7.3 光电成像探测器 70 7.3.1 紫外成像探测器 70 7.3.2 可见光成像探测器 72 7.3.3 红外成像探测器 76 7.4 光电成像信息处理技术 82 7.4.1 光电成像信息处理电路 82 7.4.2 非均匀性校正方法 82 7.4.3 盲元检测及校正方法 83 习题 83 参考文献 84 第8章 光电图像处理技术 85 8.1 图像预处理技术 85 8.1.1 直方图处理 85 8.1.2 空间域滤波基础 88 8.1.3 空间域平滑滤波 89 8.1.4 空间域图像锐化 92 8.1.5 边缘检测 94 8.2 自动目标检测技术 95 8.2.1 基于分割的自动目标检测 96 8.2.2 基于空域滤波的自动目标检测 99 8.2.3 基于局部对比度测量的自动目标检测 105 8.3 自动目标识别技术 107 8.3.1 ATR的工作流程和系统 108 8.3.2 预处理与背景抑制 109 8.3.3 多级动态特征空间 109 8.3.4 基于统计模式识别的自动目标识别 111 8.3.5 基于模型的自动目标识别 112 8.3.6 基于人工神经网络的自动目标识别 113 8.4 自动目标跟踪技术 114 8.4.1 基本方法和共性问题 114 8.4.2 经典自动目标跟踪算法 116 8.5 智能目标检测、识别与跟踪技术 125 8.5.1 深度学习在目标检测与识别中的应用 125 8.5.2 深度学习在目标跟踪中的应用 126 8.5.3 目标探测、识别与跟踪技术的发展方向 127 习题 129 参考文献 129 第9章 激光探测原理及应用 131 9.1 激光的特点与传输特性 131 9.1.1 激光的特点 131 9.1.2 激光在大气中的传输特性 132 9.2 激光测量原理 132 9.2.1 激光测距原理 132 9.2.2 激光测速原理 133 9.2.3 激光测角原理 134 9.3 激光探测的应用实例 135 9.3.1 激光测距机 135 9.3.2 激光半主动制导 136 9.3.3 激光驾束制导 137 9.3.4 激光近炸引信 137 习题 138 参考文献 138 第10章 目标定位与跟踪的滤波方法 139 10.1 线性系统滤波方法 139 10.1.1 线性离散系统卡尔曼滤波基本方程 139 10.1.2 α-β滤波和α-β-γ滤波 141 10.2 非线性系统滤波方法 143 10.2.1 递推贝叶斯滤波方法 143 10.2.2 扩展卡尔曼滤波方法 145 10.2.3 不敏卡尔曼滤波方法 147 10.2.4 粒子滤波方法 149 10.3 自适应滤波方法 154 10.3.1 自适应卡尔曼滤波方法 154 10.3.2 自适应α-β滤波方法和自适应α-β-γ滤波方法 155 10.3.3 基于神经网络的卡尔曼滤波方法 156 习题 158 参考文献 158 第11章 无源定位与跟踪 159 11.1 无源定位系统的观测量 159 11.1.1 来波方向 159 11.1.2 来波到达时间 160 11.1.3 来波频率 160 11.2 多站无源定位 161 11.2.1 测向交叉定位 161 11.2.2 时差无源定位 162 11.2.3 测向/时差组合定位 163 11.3 单站无源定位 164 11.3.1 基于测向/来波到达时间的单站无源定位 164 11.3.2 基于相位差变化率的单站无源定位 165 11.4 只测角单站无源定位实例 167 11.4.1 只测角单站无源定位原理 167 11.4.2 只测角单站无源定位系统数学建模 168 11.4.3 只测角单站无源定位的应用 170 习题 170 参考文献 170 第12章 机动目标跟踪方法 171 12.1 机动目标跟踪建模 171 12.1.1 坐标系选择 171 12.1.2 目标运动模型 174 12.1.3 量测模型 177 12.2 数据预处理 178 12.2.1 野值剔除 179 12.2.2 数据压缩 180 12.3 机动目标自适应跟踪方法 182 12.3.1 机动检测自适应跟踪方法 182 12.3.2 实时辨识自适应跟踪方法 183 12.3.3 机动目标多模型跟踪方法 184 12.4 机动目标智能跟踪方法概述 185 12.4.1 基于学习算法的机动目标智能跟踪方法 185 12.4.2 基于多传感器协同的机动目标智能跟踪方法 187 习题 189 参考文献 189 |
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