内容简介
极化是电磁波的基本属性之一,电磁波极化信息的提取和利用可以有效提高雷达目标检测、跟踪、识别和抗干扰的能力。
《电磁波极化的统计特性及应用》较为系统地论述电磁波极化的统计特性及其应用。主要内容包括两部分:第一部分着重介绍电磁波极化的统计特性,包括零均值复高斯分布、非零均值复高斯分布及K分布和Weibull分布等非高斯分布电磁波极化表征参量,给出Jones矢量、Stokes矢量、IPPV、极化比和极化度等常用极化描述子的统计表征模型;第二部分介绍电磁波极化在雷达目标检测应用中的一些新研究进展。
《电磁波极化的统计特性及应用》适合雷达信号处理、电子对抗和电磁波等领域科研人员阅读,也可作为高等院校相关专业的教学和参考书。
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目录
前言
第1章 绪论
1.1 电磁波极化的概念及表征
1.1.1 电磁波极化的概念
1.1.2 完全极化电磁波的表征
1.1.3 部分极化电磁波的表征
1.1.4 电磁波极化的瞬态极化表征
1.2 电磁波极化的统计特性
1.2.1 电磁波极化参量的统计特性研究现状
1.2.2 雷达电磁环境极化特性的测量研究现状
1.3 电磁波极化的典型应用
参考文献
第2章 零均值复高斯分布电磁波极化的统计特性
2.1 零均值复高斯分布电磁波Jones矢量及其幅相的统计特性
2.1.1 Jones矢量的统计表征
2.1.2 幅度的概率密度分布及其数字特征
2.1.3 功率的统计分布
2.2 零均值复高斯分布电磁波极化比和椭圆描述子的统计特性
2.2.1 极化比的统计特性
2.2.2 极化椭圆描述子的统计特性
2.3 零均值复高斯分布电磁波Stokes矢量的统计特性
2.3.1 瞬时Stokes矢量各分量的统计分布
2.3.2 Stokes子矢量的统计分布
2.3.3 (gHV0,gHV1,gHV2)的联合统计分布
2.3.4 仿真实验与结果分析
2.4 零均值复高斯分布电磁波IPPV的统计特性
2.4.1 IPPV各分量的概率密度分布
2.4.2 IPPV各分量的联合统计分布
2.4.3 IPPV的数字特征
2.4.4 极化散度与极化起伏度
2.4.5 极化斜度与极化峰度
2.5 零均值复高斯分布电磁波平均极化状态参量的统计特性
2.5.1 平均极化Jones矢量统计特性
2.5.2 平均极化比统计特性
2.5.3 平均Stokes矢量统计特性
2.5.4 仿真实验与结果分析
2.6 零均值复高斯分布电磁波极化度的统计特性
2.6.1 基于协方差矩阵的极化度估计量统计特性
2.6.2 基于Stokes矢量的极化度估计量统计特性
2.6.3 极化度的数字特征
参考文献
第3章 非零均值复高斯分布电磁波极化的统计特性
3.1 非零均值复高斯分布电磁波幅相的统计特I生
3.1.1 电磁波幅相的联合概率分布
3.1.2 单个极化通道幅度的统计特性
3.2 非零均值复高斯分布电磁波极化比的统计特l生
3.3 非零均值复高斯分布电磁波Stokes矢量的统计分布
3.3.1 Stokes矢量各分量的统计分布
3.3.2 Stokes子矢量的统计分布
3.3.3 (g1,g1,g2)的联合概率密度函数
3.4 非零均值复高斯分布电磁波IPPV的统计分布
3.4.1 g1的统计分布
3.4.2 g2的统计分布
3.4.3 g3的统计分布
3.4.4 IPPV各分量的联合统计分布
3.4.5 典型情况下随机电磁波IPPV的统计分布
3.5 非零均值复高斯分布电磁波极化度的统计特性
3.5.1 非中心复Wishart矩阵及其特征值分布
3.5.2 极化度估计量的概率密度函数
3.5.3 极化度的各阶统计量
3.6 典型电磁环境的极化状态测试实验及其统计分析
3.6.1 GSM基站电磁信号测试与统计分析
3.6.2 典型多点源干扰的极化度测量与分析
参考文献
第4章 非高斯分布电磁波极化的统计特性
4.1 Weibull分布电磁波极化的统计特性
4.1.1 Weibull分布电磁波幅相的统计分布
4.1.2 Wdbull分布的极化相干参数与高斯分布参数的关系
4.1.3 Weibull分布电磁波极化椭圆参数的概率密度分布
4.1.4 Weibull分布电磁波IPPV的统计特性
4.1.5 仿真实验与结果分析
4.2 K分布电磁波极化的统计特性
4.2.1 电磁波幅相的联合分布
4.2.2 电磁波极化度估计量的统计特性
参考文献
第5章 雷达目标信号的极化检测
5.1 基于瞬态极化统计量的目标信号检测
5.1.1 微弱目标信号的极化检测
5.1.2 均匀杂波中小目标信号的极化检测
5.1.3 仿真实验与结果分析
5.2 基于极化度的非均匀杂波中目标信号检测
5.2.1 极化雷达回波模型
5.2.2 基于极化度检验统计量的检测器设计
5.2.3 极化度检测器性能分析
5.3 非均匀杂波中的组合极化检测技术
5.3.1 组合极化检测器处理流程
5.3.2 组合极化检测器性能分析
5.4 极化检测器在海杂波数据中的应用
参考文献
附录 二维复Wisllart矩阵特征值的联合分布函数
前言/序言
极化是电磁波的本质属性之一,是除幅度、频率、相位以外的重要基本参量,用于描述空间某一固定点所观测到的电磁波矢量随时间变化的特性,在雷达、通信和无线电制导等领域均受到广泛关注。早在20世纪40年代人们就已发现,目标受到电磁波照射时会出现变极化效应,这种效应蕴含的目标丰富的物理属性对提升雷达的检测、抗干扰、目标分类和识别等能力具有很大帮助。经过70多年的发展,雷达极化已成为雷达领域一个专门的方向。对雷达极化信息的开发和利用涉及电磁波辐射、传播、散射、接收与处理等与雷达探测相关的全过程,对电磁散射/逆散射、目标检测、微波成像和目标识别等多个领域都产生了深刻影响,引起了国际学术界和工业界的高度关注,并使科研人员对其产生了浓厚的兴趣。
作为雷达极化问题研究中的一个基础性工作,电磁波极化的统计特性研究也在不断深入。但相对于雷达极化问题其他方面的研究,对电磁波本身极化的统计特性研究进展相对滞后。在国家自然科学基金重大课题、青年基金及武器装备预研项目的支持下,作者经过十余年的研究在电磁波极化统计表征及其应用上取得了一批新成果,拟以此为基础,着手撰写一部有关电磁波极化统计方面的专著,本专著将较为系统地介绍电磁波极化的统计特性及其在雷达中的应用,试图对该领域涉及的主要问题进行理论概括和技术总结,供相关领域的科技人员阅读参考。
全书共5章。第1章介绍电磁波极化的基本概念及其表征方法,简要归纳、评述电磁波极化统计特性及特性测量以及极化在雷达中典型应用的研究现状、发展趋势及亟须解决的前沿问题;第2章以电磁波服从零均值复高斯分布为出发点,研究随机电磁波极化的统计特性,给出电磁波极化各类表征参量的统计表征模型;第3章针对非零均值复高斯随机电磁信号,建立各种典型情形下极化状态参量的统计表征模型,并给出典型电磁环境测试实验及其统计分析结果;第4章讨论服从weibull布、K分布等非高斯分布随机电磁信号的统计特性,给出典型极化参量的统计表征模型;第5章讨论电磁波极化在雷达中的应用问题,重点介绍基于瞬态极化统计量的微弱信号检测、基于瞬态极化统计量变换的均匀杂波中小目标检测及基于极化度的非均匀杂波中目标检测等方法。
本书由李永祯、施龙飞、王涛、刘涛、任博和刘进共同撰写。在撰写过程中,肖顺平教授、王雪松教授、庄钊文教授、王国玉研究员、蒋兴才教授、汪连栋研究员等提供了多方面的支持和帮助,同时得到了刘巧玲、李超、刘业民和李重威等研究生的帮助,在此一并表示感谢。
限于作者水平,书中难免存在不当之处,敬请广大读者批评指正。
作者
电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室
2017年1月
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