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基于人工智能的對流層大氣波導反演關鍵技術

基于人工智能的對流層大氣波導反演關鍵技術

定 價:¥79.00

作 者: 吳佳靜 著
出版社: 國防工業(yè)出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787118135756 出版時間: 2025-04-01 包裝: 平裝-膠訂
開本: 16開 頁數(shù): 字數(shù):  

內容簡介

  海上對流層波導是對流層環(huán)境中的特殊大氣現(xiàn)象,特定條件下形成超折射波導傳播,可實現(xiàn)超視距目標探測與遠距離通信,擴大無線信息系統(tǒng)工作距離,但也會改變正常電波傳播路徑,造成雷達探測盲區(qū)。本書系統(tǒng)介紹對流層波導形成機制、特征及對無線電波傳播的影響。 作者針對海上對流層波導監(jiān)測和預測問題,提出基于深度學習技術的全新解決方案。書中先分析國內外對流層波導監(jiān)測和預測方法現(xiàn)狀,指出傳統(tǒng)方法在預測精度、區(qū)域、效率等方面的問題,隨后詳細介紹利用深度學習技術在對流層波導預測與反演方面的創(chuàng)新成果。 本書研究成果為關鍵海域海上環(huán)境中雷達通信等電子系統(tǒng)的設計、評估和輔助決策提供有力支持,是對流層波導研究領域重要參考書,也為電子戰(zhàn)、海洋氣象學、雷達技術等相關領域科研和工程技術人員提供參考資料。

作者簡介

暫缺《基于人工智能的對流層大氣波導反演關鍵技術》作者簡介

圖書目錄

第 1 章 緒論
1.1 選題背景及研究意義
1.2 國內外研究發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.1 海上對流層波導環(huán)境特性研究
1.2.2 海上對流層波導環(huán)境傳播理論研究
1.2.3 海上對流層波導的反演技術
1.2.4 深度學習技術研究概況
1.2.5 基于 CiteSpace 軟件大氣波導研究未來趨勢分析
1.3 關鍵問題及創(chuàng)新點
1.3.1 關鍵問題
1.3.2 創(chuàng)新點
1.4 本書研究內容
1.5 本書章節(jié)安排
參考文獻
第 2 章 對流層大氣波導分類及波導傳播基本理論
2.1 對流層大氣波導分類及形成機制
2.1.1 蒸發(fā)波導
2.1.2 表面波導
2.1.3 懸空波導
2.2 對流層大氣波導傳播條件
2.3 對流層大氣波導預測模型
2.3.1 MGB 模型
2.3.2 BYC 模型
2.3.3 NPS 模型
2.4 拋物方程模型
2.4.1 拋物方程的初始場與邊界條件
2.4.2 傳播損耗計算過程
2.4.3 雷達海雜波回波信號的大氣波導傳播分析
2.5 本章小結
參考文獻
第 3 章 基于深度學習的對流層波導環(huán)境驅動傳播損耗預測
3.1 引言
3.2 中國渤海氣象環(huán)境及微波超視距傳播試驗介紹
3.3 一維卷積自動編碼器網絡實現(xiàn)數(shù)據去噪
3.3.1 一維卷積自動編碼器網絡架構設計
3.3.2 網絡性能分析
3.4 基于 SL-TrellisNets 網絡的超視距傳播損耗預測
3.4.1 SL-TrellisNets 網絡架構設計
3.4.2 網絡性能分析
3.5 環(huán)境知識驅動超視距預測分析
3.5.1 黃渤海環(huán)境知識對超視距傳播損耗預報必要性
3.5.2 五種不同環(huán)境知識對超視距傳播損耗預測的影響
3.6 本章小結
參考文獻
第 4 章 基于深度學習的水平非均勻對流層波導剖面反演
4.1 引言
4.2 水平非均勻蒸發(fā)波導剖面參數(shù)建模
4.3 雷達海雜波反演大氣波導基本過程
4.4 基于一維殘差卷積自動編碼器的水平非均勻大氣波導降維
4.4.1 降維網絡架構設計
4.4.2 網絡性能分析
4.5 基于 MSCA-ResNet 的水平非均勻蒸發(fā)波導剖面反演
4.5.1 MSCA-ResNet 網絡架構設計
4.5.2 網絡性能分析
4.6 基于 FCCT - Transformer 的水平非均勻表面波導反演
4.6.1 FCCT - Transformer 網絡整體流程
4.6.2 網絡性能分析
4.7 本章小結
參考文獻
第 5 章 基于二維馬爾可夫鏈的全方位非均勻蒸發(fā)波導剖面建模
5.1 引言
5.2 馬爾可夫鏈建模方法
5.3 耦合二維馬爾可夫鏈模型
5.3.1 基本假設
5.3.2 二維馬爾可夫鏈條件概率
5.4 耦合二維馬爾可夫鏈對方向的模擬計算
5.5 轉移概率矩陣的計算
5.5.1 豎向轉移概率矩陣估計
5.5.2 橫向的轉移概率矩陣估計
5.5.3 K 值估計
5.5.4 算法流程
5.6 基于改進的二維馬爾可夫鏈的蒸發(fā)波導模擬驗證
5.6.1 二維馬爾可夫鏈空間模擬矩陣估計
5.6.2 蒸發(fā)波導高度 K 值驗證
5.7 本章小結
參考文獻
第 6 章 基于深度學習的全方位非均勻蒸發(fā)波導剖面反演
6.1 引言
6.2 全空間非均勻蒸發(fā)波導剖面建模
6.3 基于 MM-VIT 模型的全空間非均勻蒸發(fā)波導反演
6.3.1 網絡整體流程
6.3.2 網絡性能分析
6.4 全方位導航雷達安裝部署
6.4.1 系統(tǒng)組成框圖
6.4.2 全方位導航雷達軟件安裝部署
6.5 本章小結
參考文獻

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