BF:基于核方法的雷达高分辩距离像目标识别理论与方法 肖怀铁 国防工业出版社 978711 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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肖怀铁 著

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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118105209

商品编码：29318815034

包装：平装

出版时间：2015-09-01

基本信息

书名:基于核方法的雷达高分辩距离像目标识别理论与方法

定价：55.00元

售价：44.0元

作者:肖怀铁

出版社：国防工业出版社

出版日期：2015-09-01

ISBN：9787118105209

字数：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

编辑推荐

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内容提要

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　　《基于核方法的雷达高分辨距离像目标识别理论与方法》是作者肖怀铁、冯国瑜、郭雷、单凯晶、丛瑜等多年来基于核方法的雷达高分辨距离像目标识别的研究成果的总结。全书共分10章。第1章简要概述了核方法的基本理论。第2章介绍了SVM的可分性问题以及非均衡数据目标识别SVM模型多参数优化选择。
　　第3章介绍了基于核判别分析方法的雷达高分辨距离像识别。第4章介绍了基于核聚类的雷达高分辨距离像识别。第5章介绍了SVM多目标分类识别问题。第6 章介绍了基于单空间SVDD的雷达高分辨距离像识别。
　　第7章介绍了基于自适应SVDD的雷达高分辨距离像识别。第8章介绍了基于双空间SVDD的雷达高分辨距离像识别。第9章介绍了基于ISVDD的雷达高分辨距离像在线识别。第10章介绍了特征空间数据核矩阵收缩方法。
　　本书主要读者对象为信号与信息处理、人工智能与模式识别及相关专业的高年级大学生、研究生和教师、科研人员和工程技术人员。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《雷达高分辨率距离像目标识别技术研究》 概述 本书系统地探讨了雷达高分辨率距离像（HRRP）目标识别的关键理论与实用技术。在现代军事侦察和目标识别领域，雷达技术扮演着至关重要的角色。特别是高分辨率距离像技术，凭借其能够捕捉目标在雷达视线方向上散射特性随距离变化的精细信息，为区分不同目标、识别未知目标提供了强有力的手段。本书旨在深入剖析HRRP目标识别的内在机理，梳理现有研究成果，并提出具有创新性和实用价值的方法，以期提升雷达目标识别的准确性和鲁棒性。 第一章：雷达目标识别基础 本章首先介绍雷达目标识别的基本概念、重要性及其在军事和民用领域的应用前景。随后，详细阐述了雷达散射理论，重点介绍了目标回波信号的形成过程，以及距离像作为目标散射函数在距离维度上的投影，如何表征目标散射中心的分布和强度。我们将分析不同类型目标（如飞机、导弹、舰船等）在距离维度上的散射特性差异，为后续的目标识别方法奠定理论基础。此外，本章还将简要回顾雷达目标识别技术的发展历程，包括基于统计特性的识别、基于几何特性的识别以及近年来兴起的基于机器学习的识别方法。 第二章：高分辨率距离像（HRRP）信号的获取与预处理 HRRP信号的质量直接影响目标识别的效果。本章将深入探讨HRRP信号的获取过程，包括雷达系统参数的选择（如带宽、频率捷变等）如何影响距离分辨率，以及多普勒处理对距离像的影响。重点介绍HRRP信号的预处理技术，这些技术旨在去除噪声、抑制干扰、校正系统误差，并提取出与目标散射特性最相关的部分。我们将详细介绍以下预处理方法： 脉冲压缩： 阐述线性调频（LFM）脉冲压缩的原理，以及如何实现高距离分辨率。 噪声抑制： 介绍多种噪声过滤技术，如维纳滤波、小波去噪等，并分析其在HRRP信号中的适用性。 干扰抑制： 讨论杂波、电子干扰等对HRRP信号的影响，以及相应的抑制方法，如自适应滤波、空间滤波等。 信号配准： 详细讲解HRRP信号配准的重要性，即如何将不同观测角度下获得的HRRP信号对齐，使其具有可比性。我们将介绍基于互相关的配准方法、基于特征点匹配的配准方法，以及深度学习在信号配准中的应用。 特征提取： 在信号预处理的基础上，本章将探讨从HRRP信号中提取有效特征的方法，为后续的目标识别模型提供输入。 第三章：基于HRRP的传统目标识别方法 本章回顾并深入分析了在HRRP目标识别领域发展成熟的传统方法。这些方法通常依赖于手工设计的特征和经典的分类器。 统计匹配方法： 介绍基于统计特性的匹配方法，如欧氏距离、马氏距离、K-L散度等，用于度量待识别HRRP与数据库中已知目标HRRP之间的相似度。讨论如何构建目标HRRP的统计模型。 模板匹配方法： 详细阐述直接基于HRRP波形进行模板匹配的技术，包括归一化互相关等方法。分析其在简单场景下的有效性以及在复杂场景下的局限性。 特征提取与分类方法： 介绍从HRRP中提取的经典特征，如峰值、零交叉、能量集中度、形状特征等。在此基础上，结合传统的分类器，如K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯等，进行目标分类。分析这些方法的优点和不足。 模型驱动方法： 探讨基于目标几何模型和电磁散射模型的目标识别方法，分析其在精确模型假设下的识别能力。 第四章：基于核方法的HRRP目标识别理论与方法 本章将重点聚焦于基于核方法（Kernel Method）的HRRP目标识别技术。核方法作为一种强大的机器学习工具，在处理非线性可分数据方面表现出色，并在HRRP目标识别领域展现出巨大的潜力。 核方法概述： 详细介绍核方法的基本原理，包括核函数的概念、再生核希尔伯特空间（RKHS）以及“核技巧”。解释核方法如何通过将数据映射到高维空间来寻找线性可分性。 常用核函数及其性质： 深入分析常用的核函数，如多项式核、高斯径向基函数（RBF）核、Sigmoid核等，并探讨不同核函数在HRRP数据上的适用性和选择原则。 核支持向量机（KSVM）在HRRP识别中的应用： 详细讲解如何将HRRP数据输入到KSVM模型中进行目标分类。分析KSVM在处理HRRP数据时的优势，如对高维特征的有效映射，以及对噪声和样本不平衡的鲁棒性。我们将深入探讨模型参数（如C值和核函数参数）的选择策略，以及如何进行交叉验证。 核主成分分析（KPCA）在HRRP降维与特征提取中的应用： 介绍KPCA如何通过核方法实现非线性降维，提取HRRP信号中的主要变化成分。分析KPCA在减少HRRP数据维度、缓解“维度灾难”以及提取更具判别力的特征方面的作用，为后续分类提供更优输入。 核Fisher判别分析（KFDA）在HRRP分类中的应用： 讲解KFDA如何通过核技巧实现非线性判别分析，寻找最佳的投影方向以最大化类间散度并最小化类内散度。分析KFDA在HRRP目标分类任务中的优势。 核方法与其他算法的结合： 探讨将核方法与其他算法（如深度学习、集成学习）相结合的策略，以期获得更优的识别性能。例如，利用核方法作为深度学习网络的特定层，或将核方法提取的特征作为其他分类器的输入。 核方法的优缺点分析： 综合评价核方法在HRRP目标识别中的优势，如强大的非线性学习能力、较好的泛化性能等，同时指出其存在的挑战，如计算复杂度高、核函数选择敏感性等。 第五章：基于深度学习的HRRP目标识别方法 随着深度学习技术的飞速发展，其在HRRP目标识别领域也展现出强大的生命力。本章将聚焦于深度学习模型在HRRP目标识别中的应用。 深度学习基础： 简要介绍深度学习的基本概念，包括神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。 CNN在HRRP识别中的应用： 详细阐述如何将HRRP信号转化为图像或序列形式，并应用于CNN模型进行识别。重点介绍CNN在学习HRRP局部和全局特征方面的优势。 RNN/LSTM/GRU在HRRP识别中的应用： 讨论RNN及其变种（LSTM、GRU）在处理HRRP序列数据方面的能力，尤其是在捕捉HRRP信号的时序依赖性方面的作用。 注意力机制（Attention Mechanism）在HRRP识别中的应用： 介绍注意力机制如何使深度学习模型聚焦于HRRP信号中的关键区域，提高识别的准确性。 深度学习模型的训练与优化： 讨论深度学习模型的训练策略，包括损失函数、优化器、正则化技术等，以及如何处理HRRP数据集的特点。 深度学习在解决HRRP数据稀疏性、噪声鲁棒性等问题上的优势。 第六章：HRRP目标识别的挑战与未来发展方向 本章将总结HRRP目标识别领域面临的主要挑战，并展望未来的发展方向。 主要挑战： 数据稀疏性与多样性： 如何在少量、多样的HRRP数据下训练出鲁棒的识别模型。 角度依赖性： HRRP信号对目标观测角度非常敏感，如何实现跨角度的识别。 噪声与干扰： 如何在复杂电磁环境下提高识别的鲁棒性。 目标形变与遮挡： 如何处理目标形变、部分遮挡等情况。 计算复杂度： 如何在实时性要求高的场景下实现高效识别。 模型可解释性： 如何理解和解释深度学习等复杂模型的识别过程。 未来发展方向： 多模态信息融合： 结合HRRP与其他雷达信号（如ISAR图像、微多普勒等）或非雷达信息进行目标识别。 零样本/少样本学习： 训练模型在仅有少量或完全没有已知类别数据的情况下识别新目标。 自监督/半监督学习： 利用大量未标注HRRP数据来提升模型性能。 物理机理与数据驱动相结合： 融合电磁散射理论与深度学习模型，构建更具物理意义的识别模型。 硬件加速与边缘计算： 优化算法以适应嵌入式设备和实时处理需求。 可解释AI（XAI）在HRRP识别中的应用： 探索如何增强HRRP识别模型的可解释性。 公开数据集的构建与共享： 推动HRRP目标识别领域的研究进展。 结论 本书系统性地梳理了雷达高分辨率距离像目标识别的理论基础、传统方法、以及基于核方法和深度学习的新型识别技术。通过对不同方法的深入剖析和比较，旨在为研究人员和工程技术人员提供一个全面的技术参考，并为下一代雷达目标识别系统的设计与开发提供有益的指导。本书强调了基于核方法在处理HRRP非线性特征方面的优势，并展望了深度学习在提升识别精度和鲁棒性方面的广阔前景。同时，也指出了当前研究面临的挑战，并对未来的发展方向进行了展望，以期在该领域取得更大的突破。

评分☆☆☆☆☆

在我接触《BF:基于核方法的雷达高分辩距离像目标识别理论与方法》这本书之前，我对雷达目标识别领域，特别是基于高分辨距离像（HRRP）的识别技术，有着浓厚的兴趣。HRRP具有丰富的目标散射信息，然而，实际应用中HRRP数据往往伴随着噪声、目标姿态变化等复杂因素，使得直接的线性分类方法难以取得理想的效果。核方法，以其强大的非线性映射能力，能够有效地解决这类问题，将原始数据映射到更高维度的特征空间，从而更容易实现线性可分。因此，这本书将核方法应用于HRRP目标识别，对我来说无疑具有极大的吸引力。我非常期待书中能够详细介绍各种核方法的原理及其在HRRP识别中的具体实现，包括核函数的选择、参数优化以及分类器的设计。理论的扎实性和方法的先进性，将是衡量这本书价值的重要标准，希望能从中汲取到宝贵的知识，为我未来的学习和工作提供坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

在翻阅《BF:基于核方法的雷达高分辩距离像目标识别理论与方法》之前，我便被其标题中“核方法”和“目标识别”这样的关键词深深吸引。雷达技术，尤其是其在目标识别方面的应用，是我一直以来关注的焦点。高分辨距离像（HRRP）作为一种直观反映目标散射特性的数据，其分析和利用对于提升雷达的探测和识别精度至关重要。而核方法，则以其独特的“核技巧”能力，能够将低维数据映射到高维空间，从而实现更有效的线性可分，这在处理复杂的、非线性的识别问题上具有显著优势。我非常好奇书中将如何构建核函数，以及这些核函数是如何与HRRP数据进行匹配，从而捕捉到目标微妙的电磁散射特性。此外，书中对“理论与方法”的强调，也让我期待它能提供一套完整的、可操作的识别流程，不仅仅是停留在理论层面，更能指导实际的工程应用，解决现实中的技术难题。

评分☆☆☆☆☆

收到！我将以读者的身份，从不同角度和风格，为您撰写五段不包含具体图书内容的、篇幅约300字的书籍评价。 这本《BF:基于核方法的雷达高分辩距离像目标识别理论与方法》的书名本身就带着一种严谨的学术气息，让人联想到深奥的理论和精密的计算。我拿到这本书的时候，虽然还没有深入阅读，但从封面和书名就能感受到它聚焦于一个非常专业且重要的领域——雷达目标识别。核方法在机器学习和模式识别中扮演着关键角色，将其应用于雷达高分辨距离像（HRRP）的目标识别，这无疑是技术前沿的探索。我很好奇书中是如何将抽象的数学概念与实际的雷达信号处理相结合的，特别是核函数的选择、核空间的映射以及如何从中提取有效的特征来区分不同的目标。书中提到的“理论与方法”字样，预示着它不仅会深入讲解背后的数学原理，还会提供具体的实现算法和技术路径，这对于希望在该领域进行深入研究或工程实践的读者来说，价值非凡。国防工业出版社的背景也暗示了这本书的专业性和可靠性，相信内容会经过严格的审校，能够为相关科研人员和工程师提供坚实的理论基础和创新的思路。

评分☆☆☆☆☆

《BF:基于核方法的雷达高分辩距离像目标识别理论与方法》这本书，光看书名就让我感受到一股浓厚的学术探究氛围，仿佛预示着一场关于雷达信号处理领域尖端技术的思想盛宴。雷达目标识别，尤其是利用高分辨距离像（HRRP）进行识别，一直是雷达技术发展中的一个核心和难点。HRRP包含了目标散射中心的分布信息，对目标具有一定的“指纹”特征，但如何有效地从这些信息中提取出具有判别力的特征，并设计出鲁棒的识别算法，一直是研究人员面临的挑战。书中将“核方法”这一在机器学习领域屡创佳绩的工具引入HRRP目标识别，这让我眼前一亮。我设想，书中应该会详细阐述不同类型的核函数如何适用于HRRP数据的特性，以及如何通过核空间中的度量和分类来区分目标。理论的深度和方法的创新性，将是这本书最吸引我的地方，希望能从中获得启发，推动相关领域的研究进展。

评分☆☆☆☆☆

尽管我尚未仔细品味书中的每一页，但《BF:基于核方法的雷达高分辩距离像目标识别理论与方法》所呈现出的研究方向，足以让我对其充满了期待。雷达作为现代军事和民用领域不可或缺的探测手段，其目标识别能力直接关系到任务的成败。而高分辨距离像（HRRP）是雷达探测目标的重要信息之一，如何从HRRP中提取出能够精确区分不同目标的特征，一直是一个极具挑战性的课题。核方法，作为一种强大的非线性映射工具，近年来在模式识别领域取得了巨大成功。书中将核方法引入HRRP目标识别，这给我一种“强强联合”的感觉，似乎预示着一种能够突破传统线性方法局限性的全新解决方案。我尤其关注书中会如何阐述核方法在处理HRRP数据时的优势，例如它能否有效地应对HRRP信号中的噪声、杂波以及目标姿态变化等复杂因素。理论的严谨性和方法的实用性，将是衡量本书价值的关键。