BF:基於核方法的雷達高分辯距離像目標識彆理論與方法 肖懷鐵 國防工業齣版社 978711 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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肖懷鐵 著

圖書標籤:

• 雷達目標識彆
• 高分辨率距離像
• 核方法
• 模式識彆
• 信號處理
• 國防科技
• 雷達技術
• 圖像處理
• 機器學習
• 目標檢測

店鋪： 華裕京通圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118105209

商品編碼：29318815034

包裝：平裝

齣版時間：2015-09-01

基本信息

書名:基於核方法的雷達高分辯距離像目標識彆理論與方法

定價：55.00元

售價：44.0元

作者:肖懷鐵

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2015-09-01

ISBN：9787118105209

字數：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

編輯推薦

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內容提要

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　　《基於核方法的雷達高分辨距離像目標識彆理論與方法》是作者肖懷鐵、馮國瑜、郭雷、單凱晶、叢瑜等多年來基於核方法的雷達高分辨距離像目標識彆的研究成果的總結。全書共分10章。第1章簡要概述瞭核方法的基本理論。第2章介紹瞭SVM的可分性問題以及非均衡數據目標識彆SVM模型多參數優化選擇。
　　第3章介紹瞭基於核判彆分析方法的雷達高分辨距離像識彆。第4章介紹瞭基於核聚類的雷達高分辨距離像識彆。第5章介紹瞭SVM多目標分類識彆問題。第6 章介紹瞭基於單空間SVDD的雷達高分辨距離像識彆。
　　第7章介紹瞭基於自適應SVDD的雷達高分辨距離像識彆。第8章介紹瞭基於雙空間SVDD的雷達高分辨距離像識彆。第9章介紹瞭基於ISVDD的雷達高分辨距離像在綫識彆。第10章介紹瞭特徵空間數據核矩陣收縮方法。
　　本書主要讀者對象為信號與信息處理、人工智能與模式識彆及相關專業的高年級大學生、研究生和教師、科研人員和工程技術人員。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《雷達高分辨率距離像目標識彆技術研究》 概述 本書係統地探討瞭雷達高分辨率距離像（HRRP）目標識彆的關鍵理論與實用技術。在現代軍事偵察和目標識彆領域，雷達技術扮演著至關重要的角色。特彆是高分辨率距離像技術，憑藉其能夠捕捉目標在雷達視綫方嚮上散射特性隨距離變化的精細信息，為區分不同目標、識彆未知目標提供瞭強有力的手段。本書旨在深入剖析HRRP目標識彆的內在機理，梳理現有研究成果，並提齣具有創新性和實用價值的方法，以期提升雷達目標識彆的準確性和魯棒性。 第一章：雷達目標識彆基礎 本章首先介紹雷達目標識彆的基本概念、重要性及其在軍事和民用領域的應用前景。隨後，詳細闡述瞭雷達散射理論，重點介紹瞭目標迴波信號的形成過程，以及距離像作為目標散射函數在距離維度上的投影，如何錶徵目標散射中心的分布和強度。我們將分析不同類型目標（如飛機、導彈、艦船等）在距離維度上的散射特性差異，為後續的目標識彆方法奠定理論基礎。此外，本章還將簡要迴顧雷達目標識彆技術的發展曆程，包括基於統計特性的識彆、基於幾何特性的識彆以及近年來興起的基於機器學習的識彆方法。 第二章：高分辨率距離像（HRRP）信號的獲取與預處理 HRRP信號的質量直接影響目標識彆的效果。本章將深入探討HRRP信號的獲取過程，包括雷達係統參數的選擇（如帶寬、頻率捷變等）如何影響距離分辨率，以及多普勒處理對距離像的影響。重點介紹HRRP信號的預處理技術，這些技術旨在去除噪聲、抑製乾擾、校正係統誤差，並提取齣與目標散射特性最相關的部分。我們將詳細介紹以下預處理方法： 脈衝壓縮： 闡述綫性調頻（LFM）脈衝壓縮的原理，以及如何實現高距離分辨率。 噪聲抑製： 介紹多種噪聲過濾技術，如維納濾波、小波去噪等，並分析其在HRRP信號中的適用性。 乾擾抑製： 討論雜波、電子乾擾等對HRRP信號的影響，以及相應的抑製方法，如自適應濾波、空間濾波等。 信號配準： 詳細講解HRRP信號配準的重要性，即如何將不同觀測角度下獲得的HRRP信號對齊，使其具有可比性。我們將介紹基於互相關的配準方法、基於特徵點匹配的配準方法，以及深度學習在信號配準中的應用。 特徵提取： 在信號預處理的基礎上，本章將探討從HRRP信號中提取有效特徵的方法，為後續的目標識彆模型提供輸入。 第三章：基於HRRP的傳統目標識彆方法 本章迴顧並深入分析瞭在HRRP目標識彆領域發展成熟的傳統方法。這些方法通常依賴於手工設計的特徵和經典的分類器。 統計匹配方法： 介紹基於統計特性的匹配方法，如歐氏距離、馬氏距離、K-L散度等，用於度量待識彆HRRP與數據庫中已知目標HRRP之間的相似度。討論如何構建目標HRRP的統計模型。 模闆匹配方法： 詳細闡述直接基於HRRP波形進行模闆匹配的技術，包括歸一化互相關等方法。分析其在簡單場景下的有效性以及在復雜場景下的局限性。 特徵提取與分類方法： 介紹從HRRP中提取的經典特徵，如峰值、零交叉、能量集中度、形狀特徵等。在此基礎上，結閤傳統的分類器，如K近鄰（KNN）、支持嚮量機（SVM）、樸素貝葉斯等，進行目標分類。分析這些方法的優點和不足。 模型驅動方法： 探討基於目標幾何模型和電磁散射模型的目標識彆方法，分析其在精確模型假設下的識彆能力。 第四章：基於核方法的HRRP目標識彆理論與方法 本章將重點聚焦於基於核方法（Kernel Method）的HRRP目標識彆技術。核方法作為一種強大的機器學習工具，在處理非綫性可分數據方麵錶現齣色，並在HRRP目標識彆領域展現齣巨大的潛力。 核方法概述： 詳細介紹核方法的基本原理，包括核函數的概念、再生核希爾伯特空間（RKHS）以及“核技巧”。解釋核方法如何通過將數據映射到高維空間來尋找綫性可分性。 常用核函數及其性質： 深入分析常用的核函數，如多項式核、高斯徑嚮基函數（RBF）核、Sigmoid核等，並探討不同核函數在HRRP數據上的適用性和選擇原則。 核支持嚮量機（KSVM）在HRRP識彆中的應用： 詳細講解如何將HRRP數據輸入到KSVM模型中進行目標分類。分析KSVM在處理HRRP數據時的優勢，如對高維特徵的有效映射，以及對噪聲和樣本不平衡的魯棒性。我們將深入探討模型參數（如C值和核函數參數）的選擇策略，以及如何進行交叉驗證。 核主成分分析（KPCA）在HRRP降維與特徵提取中的應用： 介紹KPCA如何通過核方法實現非綫性降維，提取HRRP信號中的主要變化成分。分析KPCA在減少HRRP數據維度、緩解“維度災難”以及提取更具判彆力的特徵方麵的作用，為後續分類提供更優輸入。 核Fisher判彆分析（KFDA）在HRRP分類中的應用： 講解KFDA如何通過核技巧實現非綫性判彆分析，尋找最佳的投影方嚮以最大化類間散度並最小化類內散度。分析KFDA在HRRP目標分類任務中的優勢。 核方法與其他算法的結閤： 探討將核方法與其他算法（如深度學習、集成學習）相結閤的策略，以期獲得更優的識彆性能。例如，利用核方法作為深度學習網絡的特定層，或將核方法提取的特徵作為其他分類器的輸入。 核方法的優缺點分析： 綜閤評價核方法在HRRP目標識彆中的優勢，如強大的非綫性學習能力、較好的泛化性能等，同時指齣其存在的挑戰，如計算復雜度高、核函數選擇敏感性等。 第五章：基於深度學習的HRRP目標識彆方法 隨著深度學習技術的飛速發展，其在HRRP目標識彆領域也展現齣強大的生命力。本章將聚焦於深度學習模型在HRRP目標識彆中的應用。 深度學習基礎： 簡要介紹深度學習的基本概念，包括神經網絡、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等。 CNN在HRRP識彆中的應用： 詳細闡述如何將HRRP信號轉化為圖像或序列形式，並應用於CNN模型進行識彆。重點介紹CNN在學習HRRP局部和全局特徵方麵的優勢。 RNN/LSTM/GRU在HRRP識彆中的應用： 討論RNN及其變種（LSTM、GRU）在處理HRRP序列數據方麵的能力，尤其是在捕捉HRRP信號的時序依賴性方麵的作用。 注意力機製（Attention Mechanism）在HRRP識彆中的應用： 介紹注意力機製如何使深度學習模型聚焦於HRRP信號中的關鍵區域，提高識彆的準確性。 深度學習模型的訓練與優化： 討論深度學習模型的訓練策略，包括損失函數、優化器、正則化技術等，以及如何處理HRRP數據集的特點。 深度學習在解決HRRP數據稀疏性、噪聲魯棒性等問題上的優勢。 第六章：HRRP目標識彆的挑戰與未來發展方嚮 本章將總結HRRP目標識彆領域麵臨的主要挑戰，並展望未來的發展方嚮。 主要挑戰： 數據稀疏性與多樣性： 如何在少量、多樣的HRRP數據下訓練齣魯棒的識彆模型。 角度依賴性： HRRP信號對目標觀測角度非常敏感，如何實現跨角度的識彆。 噪聲與乾擾： 如何在復雜電磁環境下提高識彆的魯棒性。 目標形變與遮擋： 如何處理目標形變、部分遮擋等情況。 計算復雜度： 如何在實時性要求高的場景下實現高效識彆。 模型可解釋性： 如何理解和解釋深度學習等復雜模型的識彆過程。 未來發展方嚮： 多模態信息融閤： 結閤HRRP與其他雷達信號（如ISAR圖像、微多普勒等）或非雷達信息進行目標識彆。 零樣本/少樣本學習： 訓練模型在僅有少量或完全沒有已知類彆數據的情況下識彆新目標。 自監督/半監督學習： 利用大量未標注HRRP數據來提升模型性能。 物理機理與數據驅動相結閤： 融閤電磁散射理論與深度學習模型，構建更具物理意義的識彆模型。 硬件加速與邊緣計算： 優化算法以適應嵌入式設備和實時處理需求。 可解釋AI（XAI）在HRRP識彆中的應用： 探索如何增強HRRP識彆模型的可解釋性。 公開數據集的構建與共享： 推動HRRP目標識彆領域的研究進展。 結論 本書係統性地梳理瞭雷達高分辨率距離像目標識彆的理論基礎、傳統方法、以及基於核方法和深度學習的新型識彆技術。通過對不同方法的深入剖析和比較，旨在為研究人員和工程技術人員提供一個全麵的技術參考，並為下一代雷達目標識彆係統的設計與開發提供有益的指導。本書強調瞭基於核方法在處理HRRP非綫性特徵方麵的優勢，並展望瞭深度學習在提升識彆精度和魯棒性方麵的廣闊前景。同時，也指齣瞭當前研究麵臨的挑戰，並對未來的發展方嚮進行瞭展望，以期在該領域取得更大的突破。

評分☆☆☆☆☆

在翻閱《BF:基於核方法的雷達高分辯距離像目標識彆理論與方法》之前，我便被其標題中“核方法”和“目標識彆”這樣的關鍵詞深深吸引。雷達技術，尤其是其在目標識彆方麵的應用，是我一直以來關注的焦點。高分辨距離像（HRRP）作為一種直觀反映目標散射特性的數據，其分析和利用對於提升雷達的探測和識彆精度至關重要。而核方法，則以其獨特的“核技巧”能力，能夠將低維數據映射到高維空間，從而實現更有效的綫性可分，這在處理復雜的、非綫性的識彆問題上具有顯著優勢。我非常好奇書中將如何構建核函數，以及這些核函數是如何與HRRP數據進行匹配，從而捕捉到目標微妙的電磁散射特性。此外，書中對“理論與方法”的強調，也讓我期待它能提供一套完整的、可操作的識彆流程，不僅僅是停留在理論層麵，更能指導實際的工程應用，解決現實中的技術難題。

評分☆☆☆☆☆

盡管我尚未仔細品味書中的每一頁，但《BF:基於核方法的雷達高分辯距離像目標識彆理論與方法》所呈現齣的研究方嚮，足以讓我對其充滿瞭期待。雷達作為現代軍事和民用領域不可或缺的探測手段，其目標識彆能力直接關係到任務的成敗。而高分辨距離像（HRRP）是雷達探測目標的重要信息之一，如何從HRRP中提取齣能夠精確區分不同目標的特徵，一直是一個極具挑戰性的課題。核方法，作為一種強大的非綫性映射工具，近年來在模式識彆領域取得瞭巨大成功。書中將核方法引入HRRP目標識彆，這給我一種“強強聯閤”的感覺，似乎預示著一種能夠突破傳統綫性方法局限性的全新解決方案。我尤其關注書中會如何闡述核方法在處理HRRP數據時的優勢，例如它能否有效地應對HRRP信號中的噪聲、雜波以及目標姿態變化等復雜因素。理論的嚴謹性和方法的實用性，將是衡量本書價值的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

收到！我將以讀者的身份，從不同角度和風格，為您撰寫五段不包含具體圖書內容的、篇幅約300字的書籍評價。 這本《BF:基於核方法的雷達高分辯距離像目標識彆理論與方法》的書名本身就帶著一種嚴謹的學術氣息，讓人聯想到深奧的理論和精密的計算。我拿到這本書的時候，雖然還沒有深入閱讀，但從封麵和書名就能感受到它聚焦於一個非常專業且重要的領域——雷達目標識彆。核方法在機器學習和模式識彆中扮演著關鍵角色，將其應用於雷達高分辨距離像（HRRP）的目標識彆，這無疑是技術前沿的探索。我很好奇書中是如何將抽象的數學概念與實際的雷達信號處理相結閤的，特彆是核函數的選擇、核空間的映射以及如何從中提取有效的特徵來區分不同的目標。書中提到的“理論與方法”字樣，預示著它不僅會深入講解背後的數學原理，還會提供具體的實現算法和技術路徑，這對於希望在該領域進行深入研究或工程實踐的讀者來說，價值非凡。國防工業齣版社的背景也暗示瞭這本書的專業性和可靠性，相信內容會經過嚴格的審校，能夠為相關科研人員和工程師提供堅實的理論基礎和創新的思路。

評分☆☆☆☆☆

在我接觸《BF:基於核方法的雷達高分辯距離像目標識彆理論與方法》這本書之前，我對雷達目標識彆領域，特彆是基於高分辨距離像（HRRP）的識彆技術，有著濃厚的興趣。HRRP具有豐富的目標散射信息，然而，實際應用中HRRP數據往往伴隨著噪聲、目標姿態變化等復雜因素，使得直接的綫性分類方法難以取得理想的效果。核方法，以其強大的非綫性映射能力，能夠有效地解決這類問題，將原始數據映射到更高維度的特徵空間，從而更容易實現綫性可分。因此，這本書將核方法應用於HRRP目標識彆，對我來說無疑具有極大的吸引力。我非常期待書中能夠詳細介紹各種核方法的原理及其在HRRP識彆中的具體實現，包括核函數的選擇、參數優化以及分類器的設計。理論的紮實性和方法的先進性，將是衡量這本書價值的重要標準，希望能從中汲取到寶貴的知識，為我未來的學習和工作提供堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

《BF:基於核方法的雷達高分辯距離像目標識彆理論與方法》這本書，光看書名就讓我感受到一股濃厚的學術探究氛圍，仿佛預示著一場關於雷達信號處理領域尖端技術的思想盛宴。雷達目標識彆，尤其是利用高分辨距離像（HRRP）進行識彆，一直是雷達技術發展中的一個核心和難點。HRRP包含瞭目標散射中心的分布信息，對目標具有一定的“指紋”特徵，但如何有效地從這些信息中提取齣具有判彆力的特徵，並設計齣魯棒的識彆算法，一直是研究人員麵臨的挑戰。書中將“核方法”這一在機器學習領域屢創佳績的工具引入HRRP目標識彆，這讓我眼前一亮。我設想，書中應該會詳細闡述不同類型的核函數如何適用於HRRP數據的特性，以及如何通過核空間中的度量和分類來區分目標。理論的深度和方法的創新性，將是這本書最吸引我的地方，希望能從中獲得啓發，推動相關領域的研究進展。