Sea Clutter: Scattering, the K Distribution and Radar Performance
La deuxième édition de Sea Clutter : Scattering, the K Distribution and Radar Performance fait autorité en ce qui concerne notre compréhension actuelle des échos radar de mer.
Les sujets abordés comprennent les caractéristiques du fouillis de mer radar, la modélisation de la diffusion radar par la surface de l'océan, les modèles statistiques du fouillis de mer, la simulation du fouillis et d'autres processus aléatoires, la détection de petites cibles dans le fouillis de mer, l'imagerie des caractéristiques de la surface de l'océan, les calculs de la performance de la détection radar, la détection CFAR, et la spécification et la mesure de la performance du radar. Le calcul de la performance des systèmes radar pratiques est présenté de manière suffisamment détaillée pour que le lecteur puisse s'attaquer aux problèmes connexes en toute confiance.
Pour cette deuxième édition entièrement révisée et mise à jour, de nouveaux éléments ont été ajoutés sur les caractéristiques Doppler des échos de mer et les méthodes de traitement de détection associées, les mesures d'échos de mer bistatiques, la théorie de la diffusion électromagnétique des échos de mer littoraux et des échos de mer bistatiques, l'utilisation de modèles pour prédire la performance des radars, y compris une discussion sur les modèles Lognormal et Weibull, des résultats supplémentaires et une discussion étendue sur la modélisation du paramètre de forme de la distribution K pour différentes conditions, la simulation des spectres Doppler des échos de mer, la diffusion à angle rasant élevé et l'utilisation de la distribution K dans d'autres domaines. Le matériel a été réorganisé en quatre parties : Propriétés des échos de mer, Mathématiques de la distribution K, Détection radar et Modélisation physique. Cette réorganisation permet aux lecteurs d'accéder rapidement à des domaines spécifiques, sans avoir besoin d'une connaissance approfondie des autres parties.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)