基于频谱特征的自适应检测识别与干扰鉴别

《基于频谱特征的自适应检测识别与干扰鉴别》在第1章的概述中，明确提出了对抗智能干扰的概念、思路，不仅在具体技术方法上强调特性认知与在线学习，更重要的是将雷达、干扰机和背景杂波统一建模考虑。这是对哥德尔不完备定理在雷达抗干扰领域的好诠释：抗干扰无法在雷达系统内部获得完备的表达，必须通过构建或揭示更大的外在系统，从外向内看以获得表达的一致性和答案。这些新的认知方式将雷达抗干扰这一老问题的解决从“术”的层面上升到“道”的高度，这也是该书思想历经20余年仍不过时的根源所在。
读盖斯特教授的专著，有种“瞻彼伊甸，崛起荒芜。一人皈依，众人得赎。

第1章 抗干扰问题及其解决途径分析
1．1 抗智能干扰问题及其解决途径分析
1．1．1 识别在抗干扰中的作用
1．1．2 主要类型干扰的描述
1．1．3 有源欺骗干扰的系统结构及原理
1．2 现有抗距离速度干扰方法描述
1．2．1 抗噪声干扰
1．2．2 抗欺骗干扰
1．3 抗干扰途径的一般描述
1．4 一种优选的雷达抗干扰架构
1．5 本书抗干扰方法的特点

第2章 探测信号选择与接收信号处理
2．1 雷达抗干扰与隐蔽的通用指标
2．2 探测信号选择与接收处理的一般原则
2．3 基于变参数信号与谱分析的抗有源欺骗干扰方法
2．3．1 多假信号干扰的时域数学模型
2．3．2 基于探测脉冲参数调控的抗多假信号干扰方法
2．4 基于频谱特征识别空中目标时的探测信号要求
2．4．1 二次调制机理及对探测信号的要求
2．4．2 推进系统旋转部件的回波信号建模
2．5 回波信号幅相调制的独立谱分析
2．5．1 幅相调制信号的独立谱分析
2．5．2 幅相调制的独立谱分析示例
2．5．3 幅相谱特征的应用分析

第3章 空中和地面目标频谱特征的统计模型
3．1 统计模型概述
3．2 涡桨和涡喷飞机频谱特征的统计模型
3．2．1 试验系统组成及试验条件
3．2．2 涡桨和涡喷飞机的频谱特征
3．2．3 频谱单元的统计特性
3．3 地面目标频谱特征的统计模型
3．3．1 地面机动车辆的频谱特征
3．3．2 人体频谱特征的回波信号模型

第4章 体杂波频谱特征的统计模型
4．1 体杂波的一般特性与补偿效率
4．2 雨云杂波特性的试验结果
4．3 雪云杂波特性的试验结果
4．3．1 雪云杂波频谱特征的试验结果
4．3．2 分辨单元内风速均值与自相关函数的试验结果
4．4 体杂波频谱特征的统计模型及其自适应参数

第5章 有源欺骗干扰频谱特征的统计模型
5．1 有源欺骗干扰的统计建模方法
5．1．1 概述
5．1．2 频率转换器的线性时变系统模型
5．1．3 锯齿形相位调制信号频谱特征的解析分析法
5．1．4 非线性锯齿形相位调制信号的建模与仿真
5．2 速度拖引干扰频谱特征的试验研究
5．3 频谱特征统计模型的自适应参数与训练

第6章 检测识别系统特性的综合与分析
6．1 先验不确定性及其缩减方法
6．2 检测识别系统的结构设计
6．2．1 问题描述
6．2．2 检测识别系统的结构
6．3 检测识别的性能指标
6．4 检测识别指标的计算方法

第7章 非相关特征信号的次优快速处理算法
7．1 问题描述
7．2 次优算法设计
7．2．1 偏置开关法
7．2．2 最小偏差法
7．2．3 多水平量化处理法
7．3 雷达特征处理算法的对比分析

第8章 通用信息指标体系与自适应判决规则
8．1 识别信息指标体系的通用设计方法
8．2 检测识别的通用信息指标体系
8．3 检测识别系统判决规则的自适应设计
参考文献
术语对照表