本书聚焦先进多功能雷达的感知识别难题，将人工智能技术应用于对多功能雷达感知识别。全书内容主要包括先进多功能雷达行为建模表征、智能化感知识别技术基础、交织辐射源信号分选、脉内调制类型识别、多功能雷达工作状态识别、多功能雷达系统行为识别、认知多功能雷达行为策略逆向分析等。
本书总结了作者近5年来在合成孔径雷达(SAR)图像智能解译方面的研究成果。本书共分13章。第1～3章主要介绍SAR图像解译的研究背景和现状、深度学习新技术的发展以及深度学习基本原理。第4～6章主要介绍基于深度学习技术的SAR图像智能目标识别研究，包括地面目标识别、海面目标识别以及目标特征表征学习等。第7～10章介绍极化SAR图像的智能解译技术研究，包括基于深度学习的极化SAR地表分类、多极化SAR图像重构、极化SAR图像因子分解以及极化干涉SAR植被参数反演。第11章介绍SAR图像统计建模和基于深度学习的SAR相干斑滤波。第12章介绍基于深度学习的虚拟场景重建。第13章介绍基于深度学习的SAR图像与光学图像相互翻译。主要章节均附有实例代码。
本书介绍了探地雷达（GPR）数值模拟与全波形反演两大核心内容，包括二维时间域间断伽辽金GPR正演模拟，二维频率域节点有限元及三维频率域矢量有限元GPR正演模拟，二维时间域、频率域GPR全波形反演及三维频率域GPR全波形反演研究。全书分为6章：第1章论述了GPR时间域和频率域正演模拟及GPR全波形反演的研究现状；第2章介绍了GPR基本原理及观测方式，阐述了全波形反演中局部优化的梯度引导类及牛顿类解法；第3章介绍了基于二维时间域间断有限元的GPR正演及MTV正则化的全波形反演；第4章介绍了二维频率域有限元正演及正则化全波形双参数反演；第5章主要介绍基于矢量有限元的三维GPR正演及三维频率域GPR全波形反演；第6章为全书总结。
本书是作者在多个相关项目的基础上撰写而成的，梳理和总结作者近十年来的研究成果。本书主要介绍雷达目标检测分数域理论及应用，分为两部分：部分为分数阶傅里叶变换(fractionalFouriertransform，FRFT)域雷达动目标检测，主要包括FRFT基本原理及参数估计、FRFT域杂波抑制、谱对消、自相似特性差异动目标检测以及FRFT域杂波图处理技术。第二部分为分数阶表示域微动特征提取及检测，将FRFT域扩展为多种分数阶表示域处理(短时FRFT、分数阶模糊函数、线性正则变换、线性正则模糊函数、分数阶长时间相参积累等)，将动目标多普勒处理拓展为微多普勒处理，进一步提高复杂背景下的动目标精细化处理能力。
雷达通信的频谱共享及一体化是当前的热门话题之一，被 为 B5G/6G 无线通信系统中新兴的核心技术。本书主要介绍雷达通信频谱共享及一体化方向的理论与方法，以及相关研究的新进展。 全书共6章。第 一章介绍雷达通信一体化的背景、应用和 外研究现状，并介绍阅读本书所需的通信与雷达方面的基本知识。第2章~第4章分别介绍分立的雷达与通信的频谱共享机制、雷达通信一体化系统的波束赋形设计，以及基于给定雷达波束图样的波形设计、雷达与通信性能的折中设计、恒包络雷达通信一体化波形设计这 3种波形设计方法。第 5章介绍雷达通信一体化在车联网中的应用。第 6章对全书内容进行总结和梳理，并提出雷达通信一体化领域的若干开放问题。 本书结构清晰，内容安排合理，可作为高等院校电气工程、信息工程、通信工程等相关专业的高年级本科生和研
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