本书主要介绍机载低频合成孔径雷达(SAR)成像的基础知识及研究进展，首先介绍机载低频SAR成像基础，包括成像模型、空间分辨率分析、非正交旁瓣抑制、机载低频SAR射频干扰抑制等；然后，讨论机载低频直线轨迹成像，包括机载低频LSAR频域成像算法、运动补偿算法、实测数据处理流程和相应的实测数据成像结果；最后，介绍机载双站低频

激光雷达作为一种新兴遥感技术，为森林资源调查、地形勘测、电力巡检、地质灾害勘查等提供了一个全新的三维视角。本书简要介绍激光雷达数据处理和应用的技术原理及方法，基于LiDAR360软件，详细讲解激光雷达数据的标准处理流程，包括数据输入与输出、数据显示、点云和栅格数据预处理、航带拼接、点云分类、地形生产与分析、矢量编辑、点

"随着美国星链、黑杰克等大规模卫星星座的提出，分布式雷达融合处理技术成为新一代空间信息获取系统的重要感知手段。传统的目标预警系统在探测及跟踪过程中采用独立视角、单维度观测模式，在单帧门限判决过程中极易造成目标漏警和地物杂波虚警，严重制约了雷达对目标有效信息的获取能力。分布式预警雷达利用多站联合检测，充分发挥了多视角、多

极化雷达在防空反导、战场监视、精确制导、微波遥感和气象探测等领域得到广泛应用，而极化信号处理是其核心部分之一。本书较为系统地介绍了极化雷达信号处理的基础理论、关键技术与典型应用，涵盖电磁波极化及表征、动态雷达目标极化特性、典型雷达极化测量、目标极化检测以及极化抗噪声压制干扰、转发式假目标极化识别和极化单脉冲测角与干扰抑

本书聚焦于复杂信息环境（信息海量、模糊、冲突、不确定、缺损等）下，智能信息融合处理的最新发展趋势与研究方向，总结创新成果，将人工智能运用到信息融合技术中。本书除了理论讲解，更注重人工智能在具体场景中的落地应用。本书采用机器学习、深度学习等人工智能技术，围绕信息融合中的多源信息关联、目标跟踪、目标识别等核心关键问题，应用

本书针对人体目标、车辆目标和直升机目标，开展了典型雷达目标微多普勒信号模型构建与微动参数估计研究，定义并提取了具有高区分度的微多普勒特征，探索了基于微多普勒效应的典型人车目标、人体步态识别方法，介绍了微多普勒效应在人体呼吸心率监测和车内活体检测等方面的应用，讲述了不同目标的微多普勒信号数学解析表达式推导过程和微多普勒调

本书主要探讨了目标跟踪技术在计算机视觉领域的应用，介绍了目标跟踪的基本概念和传统方法，较为详细地阐述了基于深度学习的目标跟踪算法的原理及实现场景，介绍了如何构建深度学习模型，并通过实验验证了模型的有效性，分析了目标跟踪技术在安防监控、人机交互、智慧城市等领域的实际应用。本书结构清晰，语言流畅，较好地做到理论结合实际，能

本教材根据“地质雷达与管线探测”理论教学中的相关内容和实际工程探测的需求共设置了12个实验，主要可分为物理实验及数值实验两大类，在物理实验中主要介绍了地质雷达实际操作使用，地质雷达剖面法和宽角法数据采集、实际地质雷达地下管道探测、管线仪直连法和感应法数据采集；在数值实验方面，主要阐述了地质雷达数据处理方法原理及相关公式

本书主要讲解了利用星载雷达图像测量地表高程和形变的方法及其相应原理，包括利用雷达干涉测量（InSAR）生成DEM和测量地表形变、时序InSAR方法（PSInSAR、STUN、PSP、StaMPS、SBAS、QPS、SqueeSAR）、像元偏移量追踪以及SAR绝对定位技术，并给出了示例。着重对InSAR、时序InSAR方

本书介绍了捷变雷达抗干扰及其信号处理技术的相关理论和算法实现。全书共6章，内容包括捷变雷达的抗干扰技术及其发展现状，脉间频率捷变雷达相参合成及抗干扰技术，脉内频率编码雷达抗干扰技术，稀疏频率捷变联合正交频分复用雷达信号处理技术，干扰感知技术与认知捷变波形设计技术，以及捷变频雷达实时信号处理实现。