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| 內容簡介： |
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《目标探测、识别与定位技术》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。《目标探测、识别与定位技术》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《目标探测、识别与定位技术》，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。
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目录序前言第1章 绪论 11.1 目标探测与识别、定位与跟踪的含义 11.1.1 目标探测与识别的含义 11.1.2 目标定位与跟踪的含义 11.2 目标探测、识别与定位技术的应用 21.2.1 预警探测系统 21.2.2 侦察定位系统 31.2.3 火力控制系统 31.2.4 精确制导系统 41.2.5 智能引信 5习题 5参考文献 6第2章 目标探测基础理论 72.1 电磁波与电磁波谱 72.2 辐射度学基本概念和基本定律 82.2.1 辐射度学基本概念 82.2.2 辐射度学基本定律 102.3 目标探测模式 11习题 12参考文献 12第3章 雷达工作原理 133.1 雷达探测基本原理 133.1.1 雷达对目标的探测 133.1.2 雷达测距 163.1.3 雷达测角 173.1.4 雷达测速 213.2 雷达的类型与工作体制 223.2.1 雷达的类型 223.2.2 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 254.1 雷达系统的基本组成 254.1.1 发射机 254.1.2 接收机 284.1.3 雷达天线 294.1.4 信号处理机 314.1.5 数据处理机 324.1.6 显示终端 324.2 雷达参数 33习题 35参考文献 35第5章 雷达探测方法 365.1 脉冲多普勒雷达探测方法 365.1.1 脉冲多普勒雷达探测原理 365.1.2 地杂波频谱与运动目标频谱的关系 385.1.3 脉冲多普勒雷达的类型与特点 395.2 合成孔径雷达探测方法 405.2.1 合成孔径雷达的基本原理 415.2.2 合成孔径雷达的分辨率 445.2.3 合成孔径雷达的工作模式 465.3 三坐标雷达探测方法 475.3.1 单波束三坐标雷达 475.3.2 多波束三坐标雷达 495.3.3 三坐标雷达目标高度计算 515.3.4 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 546.1 激光雷达 546.1.1 激光雷达的组成及原理 546.1.2 激光雷达的特点 556.1.3 激光雷达的类型及应用 556.1.4 激光雷达方程 566.2 协同雷达 576.2.1 组网雷达 576.2.2 分布式阵列相参合成雷达 586.2.3 MIMO雷达 606.3 智能雷达 61习题 63参考文献 63第7章 光电成像探测系统 657.1 光电成像探测系统组成及原理 657.2 光学系统 667.2.1 光学系统的基本性能参数 667.2.2 光学系统的像差要求 697.2.3 光学系统的调制传递函数 697.3 光电成像探测器 707.3.1 紫外成像探测器 707.3.2 可见光成像探测器 727.3.3 红外成像探测器 767.4 光电成像信息处理技术 827.4.1 光电成像信息处理电路 827.4.2 非均匀性校正方法 827.4.3 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 858.1 图像预处理技术 858.1.1 直方图处理 858.1.2 空间域滤波基础 888.1.3 空间域平滑滤波 898.1.4 空间域图像锐化 928.1.5 边缘检测 948.2 自动目标检测技术 958.2.1 基于分割的自动目标检测 968.2.2 基于空域滤波的自动目标检测 998.2.3 基于局部对比度测量的自动目标检测 1058.3 自动目标识别技术 1078.3.1 ATR的工作流程和系统 1088.3.2 预处理与背景抑制 1098.3.3 多级动态特征空间 1098.3.4 基于统计模式识别的自动目标识别 1118.3.5 基于模型的自动目标识别 1128.3.6 基于人工神经网络的自动目标识别 1138.4 自动目标跟踪技术 1148.4.1 基本方法和共性问题 1148.4.2 **自动目标跟踪算法 1168.5 智能目标检测、识别与跟踪技术 1258.5.1 深度学习在目标检测与识别中的应用 1258.5.2 深度学习在目标跟踪中的应用 1268.5.3 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 1319.1 激光的特点与传输特性 1319.1.1 激光的特点 1319.1.2 激光在大气中的传输特性 1329.2 激光测量原理 1329.2.1 激光测距原理 1329.2.2 激光测速原理 1339.2.3 激光测角原理 1349.3 激光探测的应用实例 1359.3.1 激光测距机 1359.3.2 激光半主动制导 1369.3.3 激光驾束制导 1379.3.4 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 13910.1 线性系统滤波方法 13910.1.1 线性离散系统卡尔曼滤波基本方程 13910.1.2 α-β滤波和α-β-γ滤波 14110.2 非线性系统滤波方法 14310.2.1 递推贝叶斯滤波方法 14310.2.2 扩展卡尔曼滤波方法 14510.2.3 不敏卡尔曼滤波方法 14710.2.4 粒子滤波方法 14910.3 自适应滤波方法 15410.3.1 自适应卡尔曼滤波方法 15410.3.2 自适应α-β滤波方法和自适应α-β-γ滤波方法 15510.3.3 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 15911.1 无源定位系统的观测量 15911.1.1 来波方向 15911.1.2 来波到达时间 16011.1.3 来波频率 16011.2 多站无源定位 16111.2.1 测向交叉定位 16111.2.2 时差无源定位 16211.2.3 测向/时差组合定位 16311.3 单站无源定位 16411.3.1 基于测向/来波到达时间的单站无源定位 16411.3.2 基于相位差变化率的单站无源定位 16511.4 只测角单站无源定位实例 16711.4.1 只测角单站无源定位原理 16711.4.2 只测角单站无源定位系统数学建模 16811.4.3 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 17112.1 机动目标跟踪建模 17112.1.1 坐标系选择 17112.1.2 目标运动模型 17412.1.3 量测模型 17712.2 数据预处理 17812.2.1 野值剔除 17912.2.2 数据压缩 18012.3 机动目标自适应跟踪方法 18212.3.1 机动检测自适应跟踪方法 18212.3.2 实时辨识自适应跟踪方法 18312.3.3 机动目标多模型跟踪方法 18412.4 机动目标智能跟踪方法概述 18512.4.1 基于学习算法的机动目标智能跟踪方法 18512.4.2 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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