基于核方法的雷达高分辨距离像目标识别理论与方法 肖怀铁 9787118105209 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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肖怀铁 著

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• 雷达目标识别
• 高分辨率距离像
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• 机器学习
• 雷达技术
• 目标检测
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店铺： 智博天恒图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118105209

商品编码：29462477514

包装：平装

出版时间：2015-09-01

图书基本信息
图书名称	基于核方法的雷达高分辨距离像目标识别理论与方法
作者	肖怀铁
定价	55.00元
出版社	国防工业出版社
ISBN	9787118105209
出版日期	2015-09-01
字数
页码
版次	1
装帧	平装
开本	16开
商品重量	0.4Kg

内容简介

《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。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。0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。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

《目标识别前沿：深度学习与多传感器融合技术》 引言 在当今复杂多变的战场环境下，对目标的精确识别和态势感知能力已成为军事行动成败的关键。传统的单传感器识别方法在面对强杂波、低信噪比、多目标交织等挑战时，往往显得力不从心。因此，如何有效地融合来自不同类型传感器（如雷达、红外、光学等）的信息，并借助先进的计算模型，实现对目标的鲁棒、高效识别，成为当前目标识别领域的研究热点与前沿。本书旨在深入探讨深度学习与多传感器融合在目标识别领域的最新理论与关键技术，为相关研究人员和工程技术人员提供一本系统、前沿的参考。 第一章：目标识别概述与挑战 本章首先对目标识别的基本概念、重要性及其在现代军事侦察、预警、制导等领域的广泛应用进行介绍。在此基础上，重点剖析当前目标识别所面临的主要挑战，包括但不限于： 环境复杂性： 战场环境的动态变化，如天气条件、电磁干扰、地形地貌等，对传感器观测数据质量造成严重影响。 目标多样性与形变： 目标在观测过程中可能呈现不同的姿态、尺度、遮挡以及内部结构变化，增加了识别的难度。 传感器局限性： 不同传感器自身存在固有的探测范围、分辨率、抗干扰能力等限制，单一传感器难以捕捉目标的全貌信息。 数据稀疏性与标注困难： 高质量、大规模的标注数据集获取成本高昂，尤其是在特定领域的专业识别任务中。 计算资源约束： 实时性要求高的应用场景下，需要高效的识别算法以适应有限的计算平台。 通过对这些挑战的深入剖析，为后续章节的技术探讨奠定基础，明确研究的方向和必要性。 第二章：深度学习在目标识别中的核心地位 深度学习作为近年来人工智能领域的革命性技术，在图像、信号处理等领域取得了突破性进展。本章将聚焦深度学习在目标识别中的应用，重点介绍： 深度学习基础理论： 简要回顾深度学习的基本概念，包括神经网络、激活函数、反向传播算法等，并重点讲解与目标识别紧密相关的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的原理及其结构优势。 主流深度学习模型及其变种： 详细介绍经典的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等，并探讨其在不同目标识别任务中的优劣势。同时，介绍一些针对特定任务优化的模型，如Faster R-CNN、YOLO、SSD等目标检测框架，以及SegNet、U-Net等语义分割模型，阐述它们如何从不同维度提取和利用目标特征。 特征提取与表示学习： 深度学习模型能够自动学习到层次化的、具有判别力的目标特征，摆脱了传统手工设计特征的局限。本章将深入探讨深度模型如何通过多层网络构建从低级到高级的特征表示，以及注意力机制（Attention Mechanism）等技术如何增强模型对关键特征的学习能力。 损失函数与优化策略： 介绍在目标识别任务中常用的损失函数，如交叉熵损失、分类损失、边界框回归损失等，并分析不同优化器（如SGD、Adam、RMSprop）的特点及其对模型训练的影响。 第三章：多传感器融合理论与方法 本章将系统阐述多传感器融合的基本理论、关键技术及其在目标识别中的作用。 传感器融合的必要性与优势： 详细说明多传感器融合能够克服单一传感器固有的局限性，提高系统的鲁棒性、完备性和精度，扩大探测范围，增强抗干扰能力。 数据预处理与对齐： 介绍不同传感器数据在时间和空间上的配准、校准等预处理技术，以确保融合数据的有效性。 多传感器融合的层次： 深入讲解不同层次的融合策略，包括： 数据级融合（低层融合）： 直接融合原始传感器数据，适用于传感器类型相似且数据格式兼容的情况。 特征级融合（中层融合）： 分别提取各传感器数据的特征，然后将特征进行融合，是目前研究的热点，能够有效利用各传感器的优势。 决策级融合（高层融合）： 分别对各传感器数据进行独立识别，然后融合识别结果。适用于传感器类型差异较大、数据难以直接融合的情况。 典型融合模型： 介绍常见的传感器融合模型，包括： 基于统计学的融合方法： 如贝叶斯网络、卡尔曼滤波（及其变种）、证据理论（D-S证据理论）等，阐述它们如何利用概率或证据进行信息融合。 基于机器学习的融合方法： 如支持向量机（SVM）、决策树、集成学习等，将多传感器数据作为输入进行分类或识别。 基于深度学习的融合方法： 这是本章的重点，将重点介绍如何设计能够处理多模态输入的深度学习网络，例如： 多分支网络： 为不同传感器设计独立的特征提取分支，然后将各分支的特征进行融合。 跨模态注意力机制： 利用注意力机制学习不同传感器特征之间的关联性，从而实现更有效的融合。 图神经网络（GNN）在融合中的应用： 将不同传感器观测到的目标或环境信息构建成图，利用GNN进行特征融合与推理。 第四章：深度学习与多传感器融合在目标识别中的协同应用 本章将是理论与实践的结合，重点探讨如何将深度学习和多传感器融合技术有机地结合起来，解决实际的目标识别难题。 多模态目标识别框架： 设计和分析针对不同传感器组合（例如，雷达-光学、雷达-红外、光学-红外等）的多模态目标识别深度学习框架。 特征级深度融合： 详细介绍如何构建深度神经网络，使其能够并行接收和处理来自不同传感器的特征信息，并通过设计有效的融合模块（如全连接层、卷积层、注意力模块）将异构特征进行整合。 端到端的多模态学习： 探讨如何构建端到端的深度学习模型，从原始传感器数据输入到最终的目标识别结果输出，中间过程无需人工干预，实现特征提取、融合和识别的统一。 对抗性学习与域自适应： 针对不同传感器数据分布的差异性，介绍如何利用对抗性学习（如生成对抗网络GANs）来减小域漂移，提高模型在不同传感器数据上的泛化能力。 弱监督与半监督学习： 讨论在缺乏大规模标注数据的情况下，如何利用弱监督信号（如点标注、图像级标注）或半监督学习方法，结合多传感器数据进行目标识别。 模型解释性与可信度： 探讨如何提高深度学习模型在多传感器目标识别中的可解释性，理解模型做出决策的依据，以及如何评估和提升识别结果的可信度。 第五章：应用案例分析与展望 本章将通过具体的应用案例，展示深度学习与多传感器融合技术在不同目标识别场景下的实际效果，并对未来发展趋势进行展望。 典型应用场景： 陆海空目标识别： 以车辆、舰船、飞机等为对象，分析不同传感器组合（如SAR图像与可见光图像融合）在识别精度和鲁棒性上的提升。 微小目标检测与识别： 探讨如何利用多传感器融合技术，克服信噪比低、形变大的问题，实现对微小目标的有效识别。 隐身目标探测与识别： 分析如何通过多谱段、多角度的传感器信息融合，提高对隐身目标的探测和识别能力。 性能评估指标： 介绍在目标识别任务中常用的评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线、AUC值等，并讨论如何针对多传感器融合系统设计更全面的评估体系。 未来发展趋势： 端到端、自适应性更强的模型： 持续研究能够自动学习最优融合策略的深度学习模型。 数据高效性与迁移学习： 探索如何在样本量有限的情况下，实现模型的高效训练和跨任务迁移。 实时性与轻量化： 针对嵌入式和边缘计算场景，开发更轻量、高效的深度学习模型。 可解释性与鲁棒性： 进一步提升模型的透明度和对抗干扰能力。 与新兴技术的结合： 探讨与强化学习、联邦学习等前沿技术的融合，拓展目标识别的应用边界。 开放数据集与评测： 强调构建和共享高质量的多模态目标识别数据集的重要性，推动领域内的学术交流与技术进步。 结论 本书系统地梳理了深度学习与多传感器融合在目标识别领域的核心理论、关键技术和前沿应用。通过深入的技术讲解和案例分析，旨在为广大读者提供一个全面、深入的学习和研究平台，共同推动目标识别技术迈向新的高度，以应对日益严峻和复杂的战场环境挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者名字“肖怀铁”给我一种严谨的学术印象，而“9787118105209”这个ISBN号则让我确认它是一本正规出版的书籍。关于“雷达高分辨距离像目标识别”这个领域，我一直对其在目标探测和分类方面的重要性有着深刻的认识。HRRP数据由于其能够提供目标在距离维度上的高精度信息，一直是目标识别研究的热点。而“核方法”这个词，则预示着这本书可能采用了非线性、更具表现力的建模方式来处理HRRP数据。我猜测书中会深入探讨如何利用核方法构建更有效的目标模型，或者如何设计更鲁棒的分类器，以提高识别的准确性和泛化能力。我非常期待书中能够详细介绍不同类型的核函数在HRRP目标识别中的适用性，以及如何根据HRRP数据的特点来选择最优的核函数。同时，如果书中能够提供一些关于核方法在目标识别中性能评估的指标和方法，那就更有助于我理解其理论的实际效果。

评分☆☆☆☆☆

“雷达高分辨距离像目标识别”这个主题本身就充满了技术挑战与魅力，而“核方法”的加入，更是让我觉得这本书可能触及了前沿的学术研究。我一直认为，真正的技术突破往往来自于跨学科的融合，而核方法恰好是统计学习和模式识别领域的一个重要分支。这本书的书名让我联想到，它可能不仅仅是介绍已有的技术，而是提出了新的理论框架，用于解决HRRP目标识别中的难点问题，比如如何构建鲁棒的特征表示，以及如何设计高效的分类器。我好奇书中会如何阐述核方法在HRRP数据上的应用，是侧重于特定的核函数选择，还是在于如何构建适合HRRP数据的核空间。如果书中能够详细阐述核方法在处理HRRP数据的过程中，如何有效地应对信息丢失、尺度变化、平移旋转等问题，那就太有价值了。我对那些能够指导实际工程应用的书籍情有独钟，希望这本书能在这方面有所体现，哪怕是提供一些算法实现上的建议。

评分☆☆☆☆☆

仅仅是看到“雷达高分辨距离像目标识别”这个标题，我就能感受到其内在的复杂性和技术深度。而“核方法”的引入，则让我想象到了一种能够超越传统线性模型的强大工具。我一直在思考，HRRP数据本身具有一定的非线性特性，如何能够有效地捕捉这些特性并将其用于目标识别，一直是一个挑战。核方法，作为一种强大的非线性建模技术，很可能为解决这一难题提供了新的思路。我非常好奇书中会如何具体地应用核方法来处理HRRP数据，例如，是否会涉及到将HRRP数据映射到高维特征空间，然后在这个空间中进行线性分类？抑或是利用核方法的思想来设计新型的相似度度量或距离函数？我希望书中能够详细介绍核方法的理论基础，以及它在HRRP目标识别中的具体算法实现，并辅以大量的仿真结果和实验数据来验证其有效性。如果书中能探讨核方法在处理大规模HRRP数据集时的效率问题，或者如何结合其他技术来进一步提升识别性能，那将更有价值。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的标题，“基于核方法的雷达高分辨距离像目标识别理论与方法”，不禁让我想象到一种全新的视角来审视雷达数据。我一直在思考，传统的识别方法在面对复杂的现实场景时，是否会遇到瓶颈，而“核方法”是否能提供突破性的进展。我理解核方法通常涉及到将数据映射到高维空间，从而更容易找到数据的内在结构和区分模式。在HRRP目标识别中，这或许意味着能够更有效地捕捉目标散射点的分布特性，或者识别出更精细的形状轮廓信息。我尤其关注书中是否能解释清楚，为什么核方法会比其他方法更适合处理HRRP数据，例如它在降维、特征提取或分类方面的优势。如果书中能够提供一些数学推导，帮助我理解其理论基础，同时又能辅以清晰的图示和算法流程，那就太有帮助了。我希望这本书能让我对HRRP目标识别有一个更深刻的理解，并为我将来在相关领域的研究提供坚实的理论支撑和可行的技术指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名和作者让我对雷达高分辨距离像（HRRP）目标识别这个领域产生了浓厚的兴趣。我一直对如何利用雷达信号来“看见”远处的物体并对其进行精细分辨感到着迷，而“核方法”这个词更是勾起了我的好奇心，它听起来像是某种高级的数学工具，能够为目标识别提供更深层次的洞察。我猜测这本书可能深入探讨了如何构建精确的目标模型，以及如何利用这些模型来区分相似但又不完全相同的目标。考虑到雷达系统在军事侦察、空中交通管制以及自主导航等领域的重要性，一本能够提升目标识别能力的书籍，其理论价值和实际应用前景无疑是巨大的。我特别期待书中能够详细介绍核方法的具体原理，以及它在HRRP目标识别问题中是如何被应用的，比如它是否能够处理噪声和杂波的影响，以及是否能有效应对目标姿态变化等复杂情况。如果书中能够结合一些具体的案例分析，那就更好了，这样我就可以更直观地理解抽象的理论是如何转化为实际的解决方案的。