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| 內容簡介： |
海上对流层波导是对流层环境中的特殊大气现象，特定条件下形成超折射波导传播，可实现超视距目标探测与远距离通信，扩大无线信息系统工作距离，但也会改变正常电波传播路径，造成雷达探测盲区。本书系统介绍对流层波导形成机制、特征及对无线电波传播的影响。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
作者针对海上对流层波导监测和预测问题，提出基于深度学习技术的全新解决方案。书中先分析国内外对流层波导监测和预测方法现状，指出传统方法在预测精度、区域、效率等方面的问题，随后详细介绍利用深度学习技术在对流层波导预测与反演方面的创新成果。
本书研究成果为关键海域海上环境中雷达通信等电子系统的设计、评估和辅助决策提供有力支持，是对流层波导研究领域重要参考书，也为电子战、海洋气象学、雷达技术等相关领域科研和工程技术人员提供参考资料。
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| 目錄：
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第 1 章 绪论
1.1 选题背景及研究意义
1.2 国内外研究发展现状
1.2.1 海上对流层波导环境特性研究
1.2.2 海上对流层波导环境传播理论研究
1.2.3 海上对流层波导的反演技术
1.2.4 深度学习技术研究概况
1.2.5 基于 CiteSpace 软件大气波导研究未来趋势分析
1.3 关键问题及创新点
1.3.1 关键问题
1.3.2 创新点
1.4 本书研究内容
1.5 本书章节安排
参考文献
第 2 章 对流层大气波导分类及波导传播基本理论
2.1 对流层大气波导分类及形成机制
2.1.1 蒸发波导
2.1.2 表面波导
2.1.3 悬空波导
2.2 对流层大气波导传播条件
2.3 对流层大气波导预测模型
2.3.1 MGB 模型
2.3.2 BYC 模型
2.3.3 NPS 模型
2.4 抛物方程模型
2.4.1 抛物方程的初始场与边界条件
2.4.2 传播损耗计算过程
2.4.3 雷达海杂波回波信号的大气波导传播分析
2.5 本章小结
参考文献
第 3 章 基于深度学习的对流层波导环境驱动传播损耗预测
3.1 引言
3.2 中国渤海气象环境及微波超视距传播试验介绍
3.3 一维卷积自动编码器网络实现数据去噪
3.3.1 一维卷积自动编码器网络架构设计
3.3.2 网络性能分析
3.4 基于 SL-TrellisNets 网络的超视距传播损耗预测
3.4.1 SL-TrellisNets 网络架构设计
3.4.2 网络性能分析
3.5 环境知识驱动超视距预测分析
3.5.1 黄渤海环境知识对超视距传播损耗预报必要性
3.5.2 五种不同环境知识对超视距传播损耗预测的影响
3.6 本章小结
参考文献
第 4 章 基于深度学习的水平非均匀对流层波导剖面反演
4.1 引言
4.2 水平非均匀蒸发波导剖面参数建模
4.3 雷达海杂波反演大气波导基本过程
4.4 基于一维残差卷积自动编码器的水平非均匀大气波导降维
4.4.1 降维网络架构设计
4.4.2 网络性能分析
4.5 基于 MSCA-ResNet 的水平非均匀蒸发波导剖面反演
4.5.1 MSCA-ResNet 网络架构设计
4.5.2 网络性能分析
4.6 基于 FCCT - Transformer 的水平非均匀表面波导反演
4.6.1 FCCT - Transformer 网络整体流程
4.6.2 网络性能分析
4.7 本章小结
参考文献
第 5 章 基于二维马尔可夫链的全方位非均匀蒸发波导剖面建模
5.1 引言
5.2 马尔可夫链建模方法
5.3 耦合二维马尔可夫链模型
5.3.1 基本假设
5.3.2 二维马尔可夫链条件概率
5.4 耦合二维马尔可夫链对方向的模拟计算
5.5 转移概率矩阵的计算
5.5.1 竖向转移概率矩阵估计
5.5.2 横向的转移概率矩阵估计
5.5.3 K 值估计
5.5.4 算法流程
5.6 基于改进的二维马尔可夫链的蒸发波导模拟验证
5.6.1 二维马尔可夫链空间模拟矩阵估计
5.6.2 蒸发波导高度 K 值验证
5.7 本章小结
参考文献
第 6 章 基于深度学习的全方位非均匀蒸发波导剖面反演
6.1 引言
6.2 全空间非均匀蒸发波导剖面建模
6.3 基于 MM-VIT 模型的全空间非均匀蒸发波导反演
6.3.1 网络整体流程
6.3.2 网络性能分析
6.4 全方位导航雷达安装部署
6.4.1 系统组成框图
6.4.2 全方位导航雷达软件安装部署
6.5 本章小结
参考文献
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