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《雷達成像與信號分析時頻變換》開始簡要回顧了雷達與時頻變換，以此作為理解聯合時頻處理方法如何能提高常規的時域或頻域處理方法的基礎。接下來詳細闡述了聯合時頻處理在雷達信號檢測、距離像分析、合成孔徑雷達成像、逆合成孔徑雷達成像以及微多普勒信號分析方面的優勢。最后一章闡明雷達應用方面時頻變換的當前發展趨勢，簡述了一些目前研究的課題。總之，《雷達成像與信號分析時頻變換》既可用于教學又可用于研究，書中附有大量插圖以方便讀者對實際內容進行理解。

《雷達成像與信號分析時頻變換》開始簡要回顧了雷達與時頻變換，以此作為理解聯合時頻處理方法如何能提高常規的時域或頻域處理方法的基礎。接下來詳細闡述了聯合時頻處理在雷達信號檢測、距離像分析、合成孔徑雷達成像、逆合成孔徑雷達成像以及微多普勒信號分析方面的優勢。最后一章闡明雷達應用方面時頻變換的當前發展趨勢，簡述了一些目前研究的課題。總之，《雷達成像與信號分析時頻變換》既可用于教學又可用于研究，書中附有大量插圖以方便讀者對實際內容進行理解。
                            
作者簡介

Victor C.Chen 在俄亥俄州克里夫蘭的凱斯西儲大學（Case westem Resetve university）分別獲得電氣工程專業碩士和博士學位。

目錄
1　緒論
　1.1 目標的電磁后向散射
　1.2 雷達信號和噪聲
　　1.2.1 信號波形
　　1.2.2 信噪比
　1.3 雷達模糊函數和匹配濾波器
　　1.3.1 雷達模糊函數
　　1.3.2 匹配濾波器
　　1.3.3 脈沖壓縮
　1.4 合成孔徑雷達成像
　　1.4.1 距離像
　　1.4.2 距離分辨率
　　1.4.3 橫向距離分辨率
2 時頻變換
　2.1 線性時頻變換
　　2.1.1 短時間傅立葉變換STFT
　　2.1.2 連續小波變換（CWT）
　　2.1.3 自適應時頻表示法
　2.2 雙線性時頻變換
　　2.2.1 WVD
　　2.2.2 Cohen類
　　2.2.3 TFDS
3　噪聲中信號的檢測與提取
　3.1 導言
　3.2 時變頻率濾波
　3.3 時頻域的信噪比改善
　　3.3.1 適合信號檢測和提取的信噪比定義
　　3.3.2 聯合時頻域中的信噪比
　3.4 聯合時頻域中的CFAR檢測
　3.5 聯合時頻域的信號提取
　　3.5.1 時頻延拓和重建
　　3.5.2 時頻掩膜和信號提取
4　雷達距離像的時頻分析
　4.1 后向散射數據中的電磁現象學
　4.2 距離像的時頻表示法
　4.3 高分辨率時頻技術在散射數據上的應用
　　4.3.1 CWT的應用
　　4.3.2 TFDS的應用
　　4.3.3 加窗超分辨算法
　　4.3.4 自適應高斯表示法
　4.4 利用時頻處理從雷達圖像中提取分散散射特征
5 基于時頻分析的雷達成像
　5.1 動目標雷達成像
　5.2 標準運動補償和基于傅立葉變換的成像方法
　5.3 基于時頻的成像方法
　5.4 機動目標的雷達成像
　　5.4.1 機動目標的動態特性
　　5.4.2 基于時頻的機動目標雷達成像
　5.5 多目標雷達成像
　　5.5.1 多目標分辨率分析
　　5.5.2 基于時頻的多目標相位補償
　　5.5.3 多目標的雷達時頻成像方法
　5.6 總結
6 利用時頻技術的ISAR成像運動補償
　6.1 運動補償算法
　6.2 基于時頻的運動補償
　　6.2.1 利用自適應時頻投影估計相位
　　6.2.2 運動誤差消除
　6.3 運動補償實例
　6.4 三維目標運動
7 運動目標SAR成像
　7.1 運動目標雷達回波
　　7.1.1 距離彎曲
　　7.1.2 雜波帶寬
　　7.1.3 運動目標雷達回波分析
　7.2 目標運動對sAR成像的影響
　7.3 運動目標檢測和成像
　　7.3.1 單孔徑天線SAR
　　7.3.2 多天線SAR
　7.4 基于時頻變換的運動目標SAR成像
　　7.4.1 基于時頻變換的多普勒參數估計
　　7.4.2 基于時頻SAR成像的運動目標檢測
8　微多普勒現象時頻分析
　8.1 振動引起的微多普勒
　　8.1.1 振動散射體的時頻特征
　　8.1.2 運動目標微多普勒特征實例
　8.2 旋轉引起的微多普勒頻移
　　8.2.1 螺旋槳運動
　　8.2.2 螺旋槳的雷達回波
　　8.2.3 旋轉引起調制的時域特征
　　8.2.4 頻域特征
　　8.2.5 時頻特征
9 時頻變換在雷達應用方面的趨勢
　9.1 自適應時頻變換的應用
　9.2 后向散射特征提取
　9.3 成像方法
　9.4 運動補償
　9.5 運動目標檢測
　9.6 微多普勒分析
縮略語