雷达中的微多普勒效应 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Victor C.Chen 著，吴顺君，杜兰，刘宏伟 译

图书标签:

• 雷达
• 微多普勒效应
• 信号处理
• 目标识别
• 动目标检测
• 雷达技术
• 电磁波
• 多普勒效应
• 目标特征
• 雷达应用

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121208522

版次：1

商品编码：11284766

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-07-01

页数：288

字数：353000

正文语种：中文

内容简介

　　微多普勒效应是由物体及其构件的微运动产生的物理现象。雷达目标的微多普勒特征对于提高雷达的检测和分辨能力，改善雷达成像和目标识别的性能有重要意义。当前，雷达微多普勒效应仍是一个充满挑战性的前沿研究课题，《雷达中的微多普勒效应》是世界上首部系统阐述雷达微多普勒效应专著的中译本。它从刚体和非刚体的运动学特性出发，介绍了雷达微多普勒效应的原理和理论，深入分析了微多普勒特征的提取方法和潜在应用。

目录

第1章 引言
1.1 多普勒效应
1.2 相对论多普勒效应和时间膨胀
1.3 雷达中观察到的多普勒效应
1.4 多普勒频移的估计和分析
1.5 多普勒频率估计的克拉美-罗界
1.6 微多普勒效应
1.7 雷达中观察到的微多普勒效应
1.8 微多普勒频移的估计和分析
1.8.1 瞬时频率分析
1.8.2 联合时频分析
1.9 物体的微多普勒特征
参考文献
附录1 AMATLAB源代码

第2章 雷达微多普勒效应基础
2.1 刚体运动
2.1.1 欧拉角
2.1.2 四元数
2.1.3 运动方程
2.2 非刚体运动
2.3 运动物体的电磁散射
2.3.1 目标的雷达截面积
2.3.2 雷达截面积预测方法
2.3.3 运动物体的电磁散射
2.4 计算微多普勒效应的基础数学
2.4.1 微运动目标引起的微多普勒
2.4.2 振动引起的微多普勒频移
2.4.3 旋转引起的微多普勒频移
2.4.4 圆锥运动引起的微多普勒频移
2.5 双基微多普勒效应
2.6 多基微多普勒效应
2.7 微多普勒估计的克拉美-罗界
参考文献
附录2A
附录2B MATLAB源代码

笫3章 刚体运动的微多普勒效应
3.1 钟摆振荡
3.1.1 钟摆的非线性运动动力学建模
3.1.2 钟摆的雷达截面积（RCS）建模
3.1.3 振荡钟摆的雷达后向散射
3.1.4 振荡钟摆产生的微多普勒特征
3.2 直升机旋翼
3.2.1 旋转旋翼叶片的数学模型
3.2.2 旋转旋翼叶片的RCS模型
3.2.3 物理光学眼面预测模型
3.2.4 旋翼叶片的雷达后向散射
3.2.5 旋翼叶片的微多普勒特征
3.2.6 所需的最小脉冲重复频率
3.2.7 旋翼叶片微多普勒特征的分析和说明
3.3 自旋对称陀螺
3.3.1 对称陀螺的无外力旋转
3.3.2 扭矩引起的对称陀螺的旋转
3.3.3 对称陀螺的RCS模型
3.3.4 对称陀螺的雷达后向散射
3.3.5 进动陀螺产生的微多普勒特征
3.3.6 进动陀螺微多普勒特征的分析和说明
3.4 风力涡轮机
3.4.1 风力涡轮机的微多普勒特征
3.4.2 风力涡轮机微多普勒特征的分析和说明
参考文献
附录3 AMATLAB源代码

笫4章 非刚性物体运动的微多普勒效应
4.1 人体的关节运动
4.1.1 人的行走
4.1.2 人体行走周期性运动的描述
4.1.3 人体运动的仿真
4.1.4 人体部件的参数
4.1.5 根据经验的数学参数化模型推导的人体行走模型
4.1.6 获取人体运动的运动学参数
4.1.7 三维运动学数据采集
4.1.8 基于角度循环图模式的角度运动学特性
4.1.9 行人的雷达后向散射
4.1.1 0人体运动数据处理
4.1.1 1人体运动引起的雷达微多普勒特征
4.2 鸟类的扑翼运动
4.2.1 鸟类扑翼运动学
4.2.2 鸟类扑翼的多普勒观测
4.2.3 鸟类扑翼的仿真
4.3 四足动物的运动
4.3.1 四足运动的建模
4.3.2 四足运动的微多普勒特征
4.3.3 小结
参考文献
附录4A MATLAB源代码
附录4B MATLAB源代码

笫5章 微多普勒特征的分析与解释
5.1 生物运动感知
5.2 生物运动的分解
5.2.1 基于统计的分解方法
5.2.2 联合时频域中的微多普勒特征分解
5.2.3 基于物理结构的分解
5.3 从微多普勒特征中提取特性
5��4从微多普勒特征中估计运动学参数
5.5 人体运动识别
5.5.1 用于人体运动识别的特性
5.5.2 异常的人类行为
5.5.3 小结
参考文献

笫6章 总结、挑战和展望
6.1 总结
6.2 挑战
6.2.1 分解微多普勒特征
6.2.2 基于微多普勒特征的特性提取和目标辨识
6.3 展望
6.3.1 多基微多普勒分析
6.3.2 基于微多普勒特征的分类
6.3.3 基于微多普勒辨识的听觉方法
6.3.4 穿墙环境下的微多普勒特征
参考文献
术语表

前言/序言

　　微多普勒效应最初被引入到相参激光系统中是为了测量物体的运动性质，例如振动速率和振动偏移。微多普勒频移可以用独特特征来特征化，这种特殊特征代表从物体的结构部件产生的复杂精细特性。在激光雷达系统中，即使用一个很低的振动速率，物体振动的微偏移就能容易地引起大的多普勒频移。与激光雷达相比，在我们感兴趣的微波雷达中，由于波长较长，要观察由微振动引起的微多普勒调制是困难的。然而，如果振动速率和振动偏移量相乘，且乘积足够大，那么振动的多普勒调制就可以被观察到。例如，由旋翼叶片的旋转产生的微多普勒频移将被检测到，因为它们的旋臂越长，则旋臂叶尖的速度越高。尽管由旋转的旋翼叶片引起的多普勒频移已被观察到很长时间了，但一直到联合时频域分析被引入到雷达信号分析之前，多普勒频移的时变特性并没有受到足够的重视。��
　　1998年，当我正从事联合时频域分析应用于雷达图像和信号处理时，我得到了行人的雷达实验数据，实验中雷达是固定的，而人是走动的。用固定的雷达采集的实验数据实际上是逆合成孔径雷达(ISAR)数据，因而可以得到行人的一系列距离—多普勒像。��
　　现在有各种各样的算法可以用来产生聚焦的ISAR图像。然而，任何未作补偿的运动将引起图像上沿着距离域的模糊，并且，如果相参处理时间较长，未补偿的运动可产生时变多普勒频移，可能引起ISAR图像在多普勒域上的模糊。从行人的一系列距离—多普勒像，在与步速相关的多普勒频率上沿着距离我们可以清楚地看到行人的聚焦的鲜明斑点。但是，在距离—多普勒像上，存在由行人的未补偿的摆动手臂和腿引起的沿着多普勒域的污迹。为了开发利用摆动的手臂和腿的详情，我们将联合时频域分析应用于污染部分周围的雷达距离像。作为一个直接的结果，在身体躯干运动的多普勒频移周围，时频图像清楚地显示出手臂和腿的多普勒摆动。那是我们画出的第一个行人的微多普勒特征。此特征清楚地显示了由人体的结构部件，如脚、手、手臂和腿的周期运动引起的时变频率分布。��
　　微多普勒特征的开发利用不必要求距离分辨。任何连续波(CW)雷达都好到足以产生目标的微多普勒特征，但是，同时具有距离和多普勒分辨的ISAR距离—多普勒像，在距离—多普勒域揭示目标或其结构部件在距离—多普勒域上的位置方面是有用的。那就是为什么在本书中我们宁可用二维距离像来产生微多普勒特征而不用一维时间序列的原因。从二维的距离像，在采用了运动补偿和自聚焦算法以后，目标的距离—多普勒像可以被重构。在另一方面，从目标上结构部件未作补偿的旋转，我们也可以提取目标的微多普勒特征。��
　　在最近十年中，大量的有关雷达中的微多普勒效应的文章已经发表。本书的目的是介绍微多普勒效应的原理和理论，揭示微多普勒特征的潜在应用，并提供一种产生感兴趣目标的微多普勒特征的简单易行的工具。除了实际雷达数据的分析以外，仿真是研究雷达中的微多普勒效应的重要手段。基于本书中所提供的仿真例子，鼓励读者进行修改并将这种仿真拓展到其他感兴趣的应用上。
　　在本书中，第1章是对雷达中微多普勒效应的一种介绍。第2章给出了雷达中微多普勒效应的概念和数学。在第3和第4章中，介绍了某些可用的RCS预测模型，以便计算刚性和非刚性物体的微多普勒特征。几种典型的例子与MATLAB源代码一起在这几章中提供。第5章专注于生物运动的感知和生物运动信息与微多普勒特征之间的关系。这有助于基于目标的微多普勒特征来识别带运动学行为的目的。第6章总结了雷达中的微多普勒效应，并列出了在微多普勒研究方面的某些挑战和展望。��
　　为了教学的目的，本书在附带的DVD磁盘中提供了MATLAB源代码。这些源代码由贡献者在保持现状的基础上提供，且已声明不作任何担保。源代码的贡献者不承担任何损坏引起的法律责任。��
　　本书中所提供的MATLAB源代码有部分归功于我的学生YangHai和YinanYang的努力。我想对他们表示衷心的感谢。我也要感谢RaghuRaj在基于物理部件的分解方法和在第5章中有关图表方面的工作。我要特别感谢DavidTahmoush在四足动物运动的微多普勒特征以及为本书第4章准备有关图表方面令人关注的工作。��
　　我也希望表达我对WilliamMiceli，我的老朋友和我的微多普勒研究的资助者的感谢，感谢他的一贯支持和过去十年对雷达中的微多普勒效应的研究工作的有益讨论，特别是对第4章中轮转全景摄影机拍摄的照片和第6章中的听觉方法的技术讨论。我对本书的评阅人所给出的建设性建议心存感激，同样也感谢Artec出版社的员工对本书出版的关注和支持。

雷达技术的前沿探索：超越传统，洞悉细微 在现代科技日新月异的浪潮中，雷达技术作为一项关键的探测与感知手段，正以前所未有的深度和广度渗透到军事、民用、科研等各个领域。从精确的导航定位到严密的空中交通管制，从恶劣天气下的气象预报到隐蔽目标的侦测，雷达的身影无处不在，其重要性日益凸显。然而，随着技术的不断发展和应用场景的日益复杂，传统的雷达信号处理方法在面对一些细微而关键的信号特征时，开始显露出其局限性。正是基于这样的背景，一种革命性的雷达信号分析理论——微多普勒效应，应运而生，并逐渐成为雷达技术领域一股不可忽视的新兴力量。 本书旨在深度挖掘并系统阐述微多普勒效应在雷达信号分析中的核心价值与前沿应用。不同于传统雷达主要关注目标整体的径向速度所产生的多普勒频移，微多普勒效应将目光聚焦于目标内部或其附着物的精细运动所引起的附加多普勒频移。这些细微的运动，哪怕是极其微小的振动、旋转、摆动，甚至是生物的肢体活动，都可能在回波信号中留下独特的“指纹”。通过对这些“指纹”的精妙解读，雷达系统便能够获得远超传统方法所能捕捉的丰富信息，从而实现更高级别的目标识别、分类和状态监测。 微多普勒效应的科学基石：多普勒效应的延伸与升华 要理解微多普勒效应，首先必须回溯其根本——经典的多普勒效应。当信号源与观察者之间存在相对运动时，观察者接收到的信号频率会发生变化，这种现象被称为多普勒效应。在雷达系统中，目标与雷达之间存在的径向速度变化，正是导致回波信号产生多普勒频移的主要原因。传统雷达正是利用这一原理，测量目标相对于雷达的径向速度，从而实现测速和目标跟踪。 然而，在许多实际场景中，目标并非一个简单的点状散射体，而是由多个部分组成，且这些部分往往伴随着各自独立的、相对而言更为精细的运动。例如，一架飞机在飞行过程中，其机翼、发动机叶片、螺旋桨等部件都在进行高速旋转或振动；一辆汽车在行驶过程中，其车轮在转动，车门可能在轻微晃动；甚至是一个行人的手臂摆动、腿部运动，在微观尺度上都伴随着复杂的动态变化。这些精细运动产生的多普勒频移，虽然叠加在目标的整体径向速度所引起的多普勒频移之上，但它们具有独立于目标整体速度的独特性质。当这些精细运动的频率相对较低，或者运动幅度很小时，其产生的多普勒频移通常远小于由目标整体径向速度引起的频移，因此在传统的信号处理方法中容易被淹没，难以被有效提取。 微多普勒效应的精妙之处，就在于它提供了一套数学工具和分析框架，能够将这些微小的、附加的多普勒频移从主信号中分离和提取出来。它将复杂的雷达回波信号视为一个由多个子信号叠加而成的信息载体，其中每一个子信号都可能与目标内部或附着物的特定微小运动相关联。通过对雷达信号进行时频分析（如短时傅里叶变换STFT、小波变换等），能够清晰地展现出信号的频率随时间的变化规律。微多普勒效应理论的核心，便是通过分析时频图（或称“频谱图”）中呈现出的特定纹理、形状和移动模式，来反推出目标所发生的微小运动的类型、频率、幅度以及其与目标整体运动的关系。 微多普勒效应的核心理论与分析技术：解码精细运动的奥秘 本书将深入剖析微多普勒效应的数学模型和物理机制。我们将详细介绍如何将目标的复杂运动分解为若干个独立的、可分析的子运动，并推导出每个子运动在雷达回波信号中产生的微多普勒频移的数学表达式。这涉及到对目标几何结构、散射特性以及运动状态的精确描述。 在理论推导的基础上，我们将重点介绍用于提取和分析微多普勒特征的关键信号处理技术。这包括： 时频分析方法： STFT、小波变换、Wigner-Ville分布等，它们能够可视化地展现信号的频率成分如何随时间变化，从而清晰地呈现出微多普勒效应所产生的“纹理”和“轨迹”。我们将讨论不同时频分析方法的优缺点及其在不同场景下的适用性。 特征提取算法： 如何从时频分析结果中提取出具有代表性的微多普勒特征，例如谱峰的位置、宽度、移动速度，以及不同运动成分之间的耦合关系等。我们将介绍一系列先进的特征提取算法，包括基于机器学习的方法。 模式识别与分类： 一旦提取出微多普勒特征，就需要建立有效的模式识别模型，以区分不同的微多普勒信号，并将其与特定的目标类型或运动状态关联起来。本书将涵盖基于统计模型、神经网络、支持向量机（SVM）等多种模式识别技术在微多普勒分析中的应用。 微多普勒效应的颠覆性应用：拓展雷达的边界，洞察未见之境 微多普勒效应的应用前景极为广阔，它正在以前所未有的方式赋能雷达系统，使其能够完成过去难以想象的任务。本书将重点探讨以下几个领域的突破性应用： 目标识别与分类： 这是微多普勒效应最核心的应用之一。例如，通过分析飞机引擎叶片旋转产生的微多普勒特征，可以区分不同型号的飞机；通过识别弹道导弹弹头上的振动特征，可以有效识别其类型甚至可能的设计细节；对于低速运动目标，如行人、动物，其肢体运动产生的独特微多普勒信号，可以实现高精度的识别和区分。 人员活动监测与行为分析： 微多普勒效应能够探测到人体的细微运动，如心跳、呼吸、肢体摆动等。这使得雷达系统能够在非接触、无视觉干扰的条件下，实现对人员的生命体征监测、跌倒检测、行走姿态分析，甚至是在特定场景下的行为模式识别。这在医疗监护、安防监控、智能家居等领域具有巨大的潜力。 交通工具的精细状态监测： 对于汽车，微多普勒效应可以监测发动机运行状态、轮胎转速和磨损情况；对于船舶，可以分析螺旋桨的转动状态。这些信息对于车辆诊断、故障预警、交通流量的精细化管理至关重要。 环境监测与遥感： 即使是植被的微小振动、风吹动下的树叶摆动，也会在微多普勒信号中留下印记。这为环境监测、风速测量、植被健康评估等提供了新的手段。 军事侦察与情报获取： 在军事领域，微多普勒效应能够帮助雷达系统识别隐藏在复杂背景下的微小目标，如无人机、小型飞行器、甚至是敌方士兵的活动。这极大地提升了战场态势感知能力和目标情报的获取精度。 非线性散射体的精细分析： 一些目标，如振动的电线、旋转的风力涡轮机叶片等，本身就会产生非线性散射，微多普勒效应为此类目标的精确建模和分析提供了理论基础。 挑战与未来展望：探索未知，迎接革新 尽管微多普勒效应展现出强大的潜力，但在实际应用中仍然面临一些挑战。例如，如何在大场景、复杂杂波环境下有效提取微弱的微多普勒信号，如何提高特征提取和模式识别的鲁棒性，如何进一步提升算法的计算效率以满足实时处理的需求，以及如何处理多目标、多运动成分叠加的复杂场景等。 本书将在深入探讨现有技术和应用的基础上，对这些挑战进行分析，并对微多普勒效应的未来发展方向进行展望。这可能包括： 多模态融合： 将微多普勒信息与其他雷达测量参数（如幅度、相位、极化信息）以及其他传感器信息（如光学、红外）进行融合，以获得更全面、更准确的目标信息。 人工智能与深度学习的深度融合： 利用深度学习强大的特征学习和模式识别能力，进一步提升微多普勒分析的精度和效率，自动发现新的、更有效的微多普勒特征。 新型雷达体制的设计： 探索适合微多普勒分析的新型雷达体制，例如采用更宽的带宽、更高的采样率、或者特殊的信号波形，以更好地捕捉和分辨微小运动带来的信号变化。 大数据分析与云平台应用： 构建大规模的微多普勒信号数据库，并利用云平台进行数据分析和模型训练，以支撑更广泛的应用。 本书的内容旨在为雷达领域的科研人员、工程师、学生以及对新兴雷达技术感兴趣的读者提供一个全面、深入的学习平台。通过对微多普勒效应的系统性阐述，我们期望能够激发更多的创新思维，推动雷达技术的进一步发展，使其在解决人类面临的复杂问题中发挥更大的作用，开创雷达技术全新的篇章。

评分☆☆☆☆☆

哇，这本书简直是为我量身定做的！作为一名雷达技术爱好者，我一直对微多普勒效应充满好奇，但相关的资料要么过于晦涩难懂，要么过于零散，很难形成系统性的认知。当我在书店偶然翻到《雷达中的微多普勒效应》时，那种感觉就像是找到了失散多年的宝藏！书的封面设计就透着一股专业和严谨，拿到手里沉甸甸的，很有分量，感觉内容一定非常充实。我迫不及待地翻开目录，看到里面涵盖了从微多普勒效应的基本原理，到其在不同应用场景下的具体体现，再到信号处理方法和实验验证，整个脉络清晰得不行。尤其是其中关于目标运动参数提取的章节，让我眼前一亮，感觉这本书不仅能解答我的疑惑，还能为我的项目提供切实可行的思路。我已经迫不及待想深入研读，相信这本书一定会成为我雷达技术学习路上的重要里程碑。

评分☆☆☆☆☆

这本书的知识密度之大，让我感到非常震撼！《雷达中的微多普勒效应》不仅仅是讲解一个概念，它更是构建了一个完整的微多普勒效应知识体系。从基础的散射理论，到复杂的调制解调过程，再到各种噪声干扰的分析，书中都进行了详尽的论述。我尤其惊喜于其中对目标散射特性的分析，这部分内容深入浅出，让我对不同目标在雷达波下的回波特性有了更清晰的认识。此外，书中还对一些前沿的微多普勒效应应用进行了展望，这让我看到了未来雷达技术的发展方向，也激发了我进一步研究的兴趣。这本书的深度和广度都超出了我的预期，绝对是该领域一本不可多得的权威著作。

评分☆☆☆☆☆

这本《雷达中的微多普勒效应》绝对是我近期阅读体验中最令人惊艳的一部作品。它不是那种照本宣科、堆砌公式的书，而是充满了作者对雷达技术的深刻理解和独到见解。我尤其欣赏书中对于微多普勒效应成因的层层剖析，从宏观的物理现象到微观的信号模型，逻辑链条非常完整，让人在理解原理的同时，也能感受到其背后所蕴含的物理规律之美。书中穿插的案例分析也十分精彩，将抽象的理论概念具象化，使得即使是对微多普勒效应接触不多的读者，也能轻松理解其在实际雷达系统中的重要作用。例如，它在目标识别、运动状态监测等方面的应用，都描绘得淋漓尽致，让我对雷达技术的强大能力有了更深的认识。这本书的语言风格也非常吸引人，既有学术的严谨，又不失科普的趣味性，读起来一点都不枯燥。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《雷达中的微多普勒效应》是一本能够真正点燃学习热情的好书。它没有故作高深的理论堆砌，而是以一种非常友好的方式，带领读者探索微多普勒效应的迷人世界。书中的图示非常精美，而且选择的角度都恰到好处，帮助我更直观地理解那些复杂的物理过程。我尤其喜欢书中对各种典型目标（如人、车辆、鸟类等）微多普勒信号特征的分析，这部分内容极具启发性，让我能将书中的知识与实际观察到的现象联系起来。这本书不仅仅是提供知识，更是一种思维的启发，让我开始用更系统、更深入的视角去审视雷达技术。我强烈推荐这本书给所有对雷达技术感兴趣的朋友，它一定会给你带来意想不到的收获！

评分☆☆☆☆☆

坦白说，刚拿到《雷达中的微多普勒效应》时，我抱着一种将信将疑的态度。毕竟“微多普勒效应”这个概念听起来就很高深，市面上很多同类书籍都只是浅尝辄止。但这本书完全颠覆了我的认知！它就像一位循循善诱的老师，耐心地引导我一步步深入理解微多普勒效应的奥秘。书中不仅详细讲解了理论知识，更重要的是，它强调了如何将这些理论转化为实际应用。我特别喜欢书中关于信号处理算法的阐述，那些复杂的公式和流程，在作者的梳理下变得清晰易懂，甚至还提供了代码实现的思路。这对于我这样的实践派来说，简直是雪中送炭！我相信，有了这本书的指导，我将能更高效地进行雷达系统的设计与优化，解决那些困扰我许久的难题。

评分☆☆☆☆☆

3.2.3 物理光学眼面预测模型

评分☆☆☆☆☆

6.2.2 基于微多普勒特征的特性提取和目标辨识

评分☆☆☆☆☆

第2章 雷达微多普勒效应基础

评分☆☆☆☆☆

5.2.3基于物理结构的分解

评分☆☆☆☆☆

1.2 相对论多普勒效应和时间膨胀

评分☆☆☆☆☆

笫3章刚体运动的微多普勒效应

评分☆☆☆☆☆

笫3章刚体运动的微多普勒效应

评分☆☆☆☆☆

1.3雷达中观察到的多普勒效应

评分☆☆☆☆☆

4.1.10人体运动数据处理