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高贵等著 著

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• 干涉合成孔径雷达
• 运动目标检测
• 速度估计
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• 目标检测
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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030533227

商品编码：13936308096

出版时间：2017-06-01

作  者:高贵 等 著 定  价:55 出 版 社:科学出版社 出版日期:2017年06月01日 页  数:123 装  帧:平装 ISBN:9787030533227 ●前言
●第1章绪论1
●1.1背景与意义1
●1.2SAR—GMTI研究现状与发展趋势2
●1.3本书内容结构7
●第2章运动目标成像特性分析及干涉SAR—GMTI原理10
●2.1引言10
●2.2合成孔径雷达成像原理10
●2.3运动目标回波信号特性分析14
●2.4目标运动对成像结果的影响16
●2.5运动目标成像仿真18
●2.6多通道干涉SAR—GMTI原理21
●2.6.1多通道SAR—GMTI系统工作模式22
●2.6.2多通道SAR—GMTI信号模型23
●2.6.3无模糊可检测速度范围26
●2.6.4双通道DPCA和ATI—SAR基本技术原理27
●2.6.5多通道干涉SAR运动目标检测基本原理和技术30
●2.6.6SAR目标运动参数估计基本原理33
●2.7本章小结38
●第3章DPCA与ATI—SAR理论建模与检测性能分析39
●部分目录

内容简介

本书系统深入论述了干涉合成孔径雷达（SARSARSAR）运动目标检测与速度估计的基本原理和技术，以作者的科研工为依托，较全面反映了本领域新近技成果。全书共6章。靠前章为绪论；第2章介绍了运动目标成像特性及干涉SAR运动目标指示原理；第3章为DPCA与ATI-SAR理论建模与检测性能分析；第4章给出了复图像域DPCA杂波统计建模及CFAR检测方法；第5章介绍了区域相关比加权DPCA运动目标检测；第6章给出了基于ATI的干涉SAR运动目标速度估计方法。

干涉合成孔径雷达运动目标检测与速度估计 书籍简介 本书深入探讨了干涉合成孔径雷达（InSAR）技术在运动目标检测与速度估计领域的最新进展与核心方法。InSAR作为一种强大的遥感技术，能够获取地表形变信息，而其在运动目标监测方面的应用，为我们理解和追踪诸如车辆、船舶、飞机等移动实体提供了前所未有的视角。本书旨在为读者系统性地梳理这一复杂而前沿的科学技术，从理论基础到实际应用，全面而详尽地展现InSAR在运动目标领域的独特价值与潜力。 第一部分：干涉合成孔径雷达基础理论与运动目标检测原理 在引言部分，我们将首先回顾合成孔径雷达（SAR）成像的基本原理，包括其工作方式、数据获取以及对地表目标的成像特点。随后，本书将重点阐述干涉SAR（InSAR）的核心概念。我们将详细介绍干涉测量是如何通过比较同一区域在不同时间获取的SAR数据，来实现对地表微小形变的精确测量。这包括了相干性、干涉图的生成与处理，以及相位解缠的基本流程。 在此基础上，本书将引入运动目标检测（MTD）的根本挑战。由于运动目标在SAR图像中的成像过程与静态地物存在显著差异，其回波信号会受到多普勒效应的影响，导致目标在距离-多普勒（RD）域中产生特殊的轨迹。传统的SAR成像算法旨在压制这种多普勒效应以获得清晰的静态地物图像，而对于运动目标检测，我们则需要恰恰利用这一特性。 我们将详细介绍几种主流的运动目标检测原理。首先是基于多普勒滤波的方法，这涉及到如何识别和分离运动目标在RD域中的特征信号，例如基于多普勒频率偏移的检测。其次，我们将探讨基于轨迹匹配的方法，通过预设的运动模型或学习到的轨迹模式，在RD域中搜索与目标运动轨迹相符的信号。此外，本书还将涵盖一些其他创新的检测技术，例如基于相干性分析的方法，以及利用多传感器信息融合来提高检测鲁棒性的策略。 第二部分：干涉SAR运动目标速度估计的关键技术 速度估计是InSAR在运动目标监测中的另一个核心环节。一旦运动目标被成功检测出来，准确地估计其速度是实现有效追踪和态势感知的基础。本书将对此进行深入剖析。 首先，我们将详细介绍基于多普勒频率的运动目标速度估计方法。由于运动目标相对于雷达平台的速度会引起其回波信号的多普勒频移，通过精确测量这一频移，我们可以直接计算出目标的径向速度。我们将详细阐述多普勒频率的计算方法，以及如何克服雷达平台运动、地形效应等因素对速度估计精度的影响。 其次，本书将重点介绍基于干涉相位变化的运动目标速度估计。与多普勒频率直接关联速度不同，干涉相位变化能够提供目标在多个观测时间点的位置信息。通过分析连续干涉图中运动目标相位的变化规律，我们可以构建目标运动轨迹，并从中推导出目标的瞬时速度和加速度。我们将详细介绍如何利用连续的InSAR数据序列，精确提取运动目标在不同时刻的相位信息，并通过相位差值来计算目标的位移，进而推算出速度。 此外，本书还将探讨一些更先进的速度估计技术。这可能包括基于运动模型优化的速度估计，即通过将观测到的目标回波特征与预设的运动模型进行匹配和迭代优化，以获得最优的速度估计。同时，我们还将讨论如何利用多视角、多时相的InSAR数据来提高速度估计的精度和可靠性，例如通过三维几何约束和多重干涉测量来消除了速度估计的歧义性。 第三部分：InSAR运动目标检测与速度估计的实际应用与挑战 在掌握了核心理论与技术之后，本书的第三部分将聚焦于InSAR在运动目标检测与速度估计领域的实际应用场景。我们将列举并详细分析多个典型的应用案例，以展示该技术的强大能力。 交通监控与管理： 分析如何利用InSAR技术监测公路、铁路上的车辆流量，识别拥堵情况，以及为智能交通系统提供实时数据支持。特别地，我们将探讨在恶劣天气（如大雾、雨雪）下，InSAR相比传统光学传感器的优势。 区域安全与边境监控： 阐述InSAR如何用于大范围区域的安全监测，例如检测非法越境的车辆或人员，以及在军事区域进行目标追踪。 灾害监测与应急响应： 探讨InSAR在监测大型移动目标（如滑坡体、冰川）在运动过程中的速度和形变，为灾害预警和应急响应提供关键信息。 海洋与航空目标监测： 分析InSAR在船舶航迹追踪、港口活动监测，以及对起降在机场区域的飞机的初步识别与速度评估方面的潜在应用。 在介绍应用的同时，本书将毫不回避地讨论InSAR运动目标检测与速度估计所面临的实际挑战。这包括： 数据处理的复杂性： InSAR数据量庞大，处理流程复杂，对计算资源和算法效率提出了较高要求。 环境因素的影响： 大气延迟、地形起伏、地表杂波以及目标自身的电磁特性等都会对检测与估计精度产生影响。 运动目标的复杂性： 目标可能存在非线性运动、姿态变化、遮挡等情况，增加了检测与速度估计的难度。 精度与分辨率的权衡： 提高速度估计的精度往往需要更长的观测时间序列或更高分辨率的SAR数据，这在实际应用中可能受到限制。 算法的鲁棒性与泛化能力： 如何开发能够适应不同场景、不同类型目标的通用性算法是当前研究的重点。 第四部分：前沿研究方向与未来展望 最后，本书将对InSAR运动目标检测与速度估计领域的最新研究动态和未来发展趋势进行展望。我们将聚焦于当前学术界和工业界关注的热点问题，并探讨未来的研究方向。 深度学习与人工智能的应用： 探讨如何利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，来自动学习运动目标的特征，实现更精确、更鲁棒的检测与速度估计。 多源信息融合： 研究如何将InSAR数据与其他传感器（如可见光、红外、光学遥感、地面雷达等）的数据进行融合，以克服单一传感器技术的局限性，提升整体监测能力。 高精度、实时性处理： 探索更高效的算法和并行计算技术，以实现对InSAR数据的近实时处理，满足对运动目标进行快速响应的需求。 新型SAR体制的应用： 讨论先进SAR成像体制，如极化SAR、分布式InSAR（DInSAR）、永久散射体InSAR（PS-InSAR）在运动目标监测中的新潜力。 面向特定场景的优化算法： 针对不同应用场景（如城市环境、森林区域、海洋表面）的特点，开发定制化的运动目标检测与速度估计算法。 本书的编写力求严谨、系统，并结合最新的研究成果，旨在为雷达遥感、地理信息科学、地球科学、测绘工程、自动化等领域的科研人员、工程师以及相关专业的学生提供一份详实而有价值的参考。通过对本书的学习，读者将能够深刻理解InSAR技术在运动目标检测与速度估计方面的原理、方法、应用及其未来的发展潜力。

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初次翻阅这本书，便被其严谨的结构和深入的探讨所吸引。书名中的“干涉合成孔径雷达”让我联想到其强大的地表信息获取能力，尤其是在微小形变监测方面的卓越表现，比如卫星测地学中常用的D-InSAR和<bos>-InSAR技术。然而，这本书并没有止步于此，而是将目光投向了“运动目标检测”，这让我眼前一亮。我一直对SAR系统如何区分静止地物和移动目标感到好奇，尤其是在复杂的城市环境或地形起伏较大的区域。书中会否详细介绍干涉SAR在运动目标检测中的独到之处？比如，通过分析不同时相SAR影像的干涉相位差异，是否能更有效地识别出那些在短暂时间内发生位移的目标？ “速度估计”部分更是这本书的亮点所在。我知道SAR系统的多普勒信息是估算目标径向速度的重要依据，但结合干涉SAR的相位信息，能否实现更精准、更全面的速度测量？例如，能否估计出目标的横向速度分量？书中是否会涉及一些新颖的算法，能够应对多目标干扰、杂波抑制等挑战，从而在各种复杂场景下实现鲁棒的速度估计？我希望能从中学习到一些先进的理论模型和实际应用案例，了解如何在实际项目中应用这些技术，解决现实世界中的难题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题——《干涉合成孔径雷达运动目标检测与速度估计》——极具吸引力，尤其是对于我这种对SAR技术前沿动态保持关注的读者而言。我之前对InSAR技术在地形测绘和形变监测上的应用已有一定了解，但将其与“运动目标检测”这个充满动态特性的研究方向相结合，是一个非常新颖的视角。想象一下，利用干涉SAR的精密测量能力，去捕捉那些在地表上悄然移动的物体，比如野生动物迁徙、车辆流动，甚至是一些非常细微的、可能预示着某种事件发生的运动。 “速度估计”更是触及了SAR应用的核心价值之一。能够从SAR数据中量化运动目标的速度，意味着我们可以从“看到了什么”跃升到“它在做什么”以及“它将去向何方”。我特别关注书中是否会阐述如何利用干涉SAR的相位信息来辅助多普勒信息进行更精确的速度估计，尤其是在目标径向速度与系统视角存在较大偏差的情况下。此外，面对现实应用中常见的信号衰减、目标遮挡、多路径效应等问题，本书会否提供有效的解决方案，从而确保速度估计的可靠性和鲁棒性？

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这本书的装帧质量相当不错，纸张厚实，印刷清晰，拿在手里有分量感，这总能给我一种“这是本硬核学术著作”的预感。书名中的“干涉合成孔径雷达”是个听起来就相当专业的技术术语，我平时接触的一些地理信息系统和遥感应用的书籍，虽然会涉及SAR，但通常不会深入到“干涉”这个层面。我知道干涉SAR（InSAR）在形变监测方面非常强大，比如监测地壳沉降、地震引起的形变等，这本书将其与“运动目标检测”结合，让我产生了一种新的联想：是不是通过干涉SAR的相位信息，也能更精细地检测和追踪运动中的物体，甚至推断出其运动特性？ “速度估计”这个关键词更是激发了我的兴趣。在很多应用场景下，仅仅知道“有东西在动”是不够的，我们更需要知道它“怎么动”，尤其是速度。例如，在交通监控中，超速检测是刚性需求；在军事领域，判断敌方单位的运动速度是关键情报。这本书能否提供一套系统的方法论，从SAR数据中准确提取出运动目标的速度信息？是否会涉及到一些高级信号处理技巧，比如如何处理低信噪比、多径效应等复杂情况下的速度估计难题？我希望能从中找到答案，并学习到实用的技术和算法。

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这本书的封面设计简洁大气，主色调的深蓝和银色线条勾勒出一种科技感，立刻吸引了我这个对遥感技术略有了解的读者。看到“干涉合成孔径雷达”和“运动目标检测与速度估计”这样的词语，我脑海里浮现出卫星在太空中扫描地表的画面，以及那些微小的、在陆地上奔跑或飞行的目标如何被捕捉和追踪。虽然我并不是SAR（合成孔径雷达）领域的专家，但书名中的“干涉”二字暗示了其利用多幅SAR影像进行干涉处理以获取更丰富信息的技术手段，这让我对其可能涉及的原理和应用充满好奇。 “运动目标检测”是这本书的核心内容之一，这让我联想到军事侦察、民用交通监控，甚至是对自然灾害中移动物体的追踪。SAR技术本身就具有全天候、全天时的成像能力，将其与运动目标检测结合，无疑会极大地提升我们对动态场景的认知能力。我特别期待书中能详细阐述如何从复杂的SAR回波信号中区分出地面静止目标和移动目标，以及可能采用的算法，比如Doppler分析、徙动校正等等。而“速度估计”更是进一步增加了其实用性，能够精确估算运动目标的速度，这对于目标的识别、分类以及轨迹预测至关重要。这本书能否为我揭示这些关键技术呢？

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仅仅从书名来看，这本书就给我一种“内容扎实、技术前沿”的感觉。《干涉合成孔径雷达》本身就是一个非常专业的领域，而“运动目标检测与速度估计”则为其增添了更多动态和应用导向的色彩。我一直对SAR技术如何捕捉和分析地面上的动态信息感到着迷，特别是当它能够区分出微小的运动时。干涉SAR技术以其对相位信息的高度敏感性，在测量地表形变方面表现出色，而将这项技术应用于检测和量化运动目标，无疑为SAR的应用开辟了新的道路。 我很好奇书中会如何处理“运动目标检测”这个核心问题。SAR回波本身就包含了丰富的多普勒信息，这对于检测径向运动至关重要。而结合干涉SAR的相位差信息，是否能够提供额外的维度来区分不同类型的运动，或者提高检测的灵敏度？更进一步，“速度估计”的提出，更是直接指向了SAR技术在定量测量方面的潜力。我希望书中能够深入剖析相关的算法和模型，例如如何从干涉相位和多普勒频率中反演出目标的速度矢量，以及在不同数据质量和环境条件下，这些方法的鲁棒性如何。