正版现货 基于核方法的雷达高分辨距离像目标识别理论与方法 科学出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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肖怀铁 著

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• 雷达信号处理
• 高分辨率成像
• 目标识别
• 核方法
• 模式识别
• 科学出版社
• 雷达技术
• 图像处理
• 机器学习
• 信号检测

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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118105209

商品编码：29755023783

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	322000
页码	262
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

《解析雷达信号：从回波到识别的智慧之旅》 前言 在浩瀚的电磁波谱中，雷达以其独特的穿透大气、穿透黑暗的能力，扮演着现代军事、民用监测和科学探索中的关键角色。从广阔的海空疆域到复杂的城市环境，雷达系统如同敏锐的眼睛，搜寻、跟踪并识别着我们周围的世界。然而，雷达回波本身仅仅是目标与电磁波相互作用后留下的“痕迹”，如何从这些纷繁复杂的回波信号中提取有价值的信息，辨识出目标的真实身份，始终是雷达技术发展中的核心挑战。 本书正是为了回应这一挑战而生。它将带领读者踏上一段深入雷达信号处理与目标识别的智慧之旅，从最基本的雷达信号原理出发，逐步深入到目标识别的精妙理论和实用方法。我们旨在揭示雷达回波信号所蕴含的丰富信息，并阐述如何运用先进的信号处理技术，将这些信息转化为具有区分度的特征，最终实现对目标的精确识别。本书不追求炫技式的技术堆砌，而是强调理论的严谨性与方法的实用性相结合，力求为读者构建一个清晰、系统的知识框架。 第一章：雷达信号基础——电磁波与目标的对话 要理解雷达如何“看见”世界，首先需要掌握雷达信号的基本原理。本章将从电磁波的基本属性入手，深入剖析雷达系统的工作模式。我们将详细介绍雷达信号的产生，包括脉冲信号、连续波信号以及它们各自的优缺点。然后，我们将聚焦于雷达信号在传播过程中与目标发生相互作用的物理过程。 电磁波的奥秘：我们将回顾电磁波的波动和粒子说，介绍其频率、波长、偏振等关键参数，以及它们如何影响雷达的探测能力。 雷达系统组成与工作原理：详细阐述发射机、接收机、天线、信号处理器等核心部件的功能，并以经典的脉冲多普勒雷达为例，解析其工作流程，即发射电磁波、接收回波、对回波信号进行时域和频域分析。 目标散射特性：深入探讨目标物的形状、尺寸、材质、姿态等因素如何影响雷达回波的强度、频率、相位和极化等信息。我们将引入目标散射截面（RCS）的概念，并介绍不同形状目标（如球形、圆柱形、尖锐边缘目标）的散射特性差异。 多普勒效应：这是雷达识别运动目标的关键。本章将详细解释多普勒效应的物理原理，以及它如何体现在雷达回波的频率偏移上，从而测量目标的径向速度。 雷达回波信号的特性：分析雷达回波信号的复杂性，包括幅度起伏、相位变化、噪声干扰等，为后续的信号处理和目标识别打下基础。 第二章：雷达回波信号的预处理——噪声中的辨识 真实的雷达回波信号并非纯净的“指纹”，而是混杂着各种噪声和干扰的复杂信号。在进行目标识别之前，对雷达回波进行有效的预处理是至关重要的步骤，它能够最大程度地抑制噪声和干扰，提取出更具代表性的目标信息。本章将聚焦于各种先进的信号处理技术。 信号检测：我们将介绍如何区分目标回波与噪声，重点讲解概率检测理论，如卡尔曼滤波、恒虚警率（CFAR）检测器等。CFAR检测器如何在变化的杂波背景下保持恒定的虚警概率，从而有效检测目标，将是本章的重点。 目标参数提取：在检测到目标后，需要提取其关键参数。本章将详细介绍如何从回波信号中精确估计目标的距离、速度（通过多普勒频移）、角度信息。 噪声与干扰抑制：深入探讨各种类型的噪声（热噪声、散粒噪声等）和干扰（地杂波、海杂波、旁瓣干扰、欺骗干扰等）的来源和特性，并介绍相应的抑制方法，例如匹配滤波、频率滤波、自适应滤波、空域滤波等。 动目标显示（MTI）与动目标检测（MTD）：重点介绍这两种用于区分静止目标（如地杂波）和运动目标（如飞机、船舶）的关键技术。我们将对比MTI和MTD的原理和性能差异。 信号去卷积与匹配滤波：解析如何通过匹配滤波补偿雷达系统带来的信号失真，并尽可能地恢复目标的原始散射信息。 第三章：目标识别的理论基石——从回波到特征 雷达目标识别的核心在于从处理后的回波信号中提取出能够区分不同目标的特征，并基于这些特征对目标进行分类。本章将深入探讨目标识别的理论基础，重点关注如何将回波信号转化为有意义的“指纹”。 目标散射特性的物理建模：我们将回顾不同目标（如飞机、导弹、舰船、地面车辆）的典型散射机制。例如，飞机上的翼尖、发动机进气口、尾翼等结构会产生独特的散射回波。我们将探讨不同几何形状、材料构成以及姿态变化如何影响雷达散射。 目标的高分辨距离像（HRRP）：这是目标识别中的一个核心概念。当雷达发射窄脉冲或采用脉冲压缩技术时，可以获得目标在距离维度上的精细描绘，形成高分辨距离像。本章将详细解释HRRP的形成过程，分析其反映的目标结构信息，以及其对不同目标的区分能力。 HRRP的几何投影与散射中心模型：我们将深入探讨HRRP如何反映目标的几何形状和散射中心分布。例如，可以通过HRRP中峰值的分布来推断目标上主要散射体的位置。 HRRP的鲁棒性分析：分析目标姿态、距离、方位角等变化对HRRP的影响，并探讨如何提高HRRP的鲁棒性，使其在复杂环境下依然能够提供有效的识别信息。 其他目标特征：除了HRRP，还将介绍其他重要的目标识别特征，例如多普勒谱特征、极化特征、微动特征（如旋转天线、旋转翼产生的周期性幅度变化）等，并阐述它们如何补充HRRP的信息，提高识别精度。 第四章：雷达目标识别的实用方法——算法的演进 有了理论基础和有效的特征，就需要通过先进的算法将这些特征转化为精确的目标识别结果。本章将详细介绍当前主流的雷达目标识别算法，并重点关注HRRP的识别技术。 基于HRRP的识别方法： 模板匹配法：介绍如何建立目标库（包含不同目标在不同姿态下的HRRP模板），然后将实时获取的HRRP与库中的模板进行比对，找到最匹配的模板作为识别结果。我们将讨论模板匹配的各种度量准则（如欧氏距离、互相关系数等）。 统计分类器：介绍如何利用统计学原理对HRRP进行分类。例如，贝叶斯分类器、最大似然估计等。我们将探讨如何利用HRRP的统计特性（如均值、方差）来进行分类。 降维与特征提取：为了应对HRRP维度高、冗余信息多的问题，本章将介绍主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等降维技术，以及如何从中提取更具代表性的特征。 基于机器学习的识别方法： 支持向量机（SVM）：作为一种强大的二分类或多分类器，SVM在HRRP识别中得到了广泛应用。我们将介绍SVM的基本原理，以及如何将其应用于HRRP的分类任务。 神经网络与深度学习：近年来，深度学习在目标识别领域取得了巨大成功。本章将介绍卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，以及如何利用它们从HRRP中自动学习深层特征，实现高精度识别。我们将探讨深度学习在HRRP识别中的优势和挑战。 其他机器学习算法：例如K近邻（KNN）、决策树、随机森林等，也将简要介绍其在雷达目标识别中的应用。 混合识别方法：探讨如何结合多种特征（HRRP、多普勒谱、极化等）和多种算法（如将深度学习与传统统计方法结合）来构建更强大、更鲁棒的识别系统。 第五章：复杂环境下的挑战与对策 在实际的雷达应用场景中，目标识别面临着诸多挑战，例如杂波干扰、目标遮挡、低信噪比、目标数量众多等。本章将探讨这些复杂环境对目标识别的影响，并介绍相应的应对策略。 强杂波背景下的识别：如何有效抑制地杂波、海杂波等强干扰，保证目标信息的完整性，是提高识别精度的关键。我们将讨论先进的杂波抑制技术以及它们对识别算法的影响。 多目标识别与跟踪：在密集目标场景下，如何准确区分并跟踪多个目标，避免混淆，是重要的研究方向。本章将介绍多目标跟踪（MOT）算法，以及它们如何与目标识别相结合。 部分遮挡与低信噪比情况下的识别：当目标被部分遮挡或回波信号微弱时，识别难度大大增加。本章将介绍如何利用目标部分信息进行识别，或者采用鲁棒性更强的识别算法。 微动目标的识别：对于具有复杂微动特性的目标，如旋转的螺旋桨、摆动的雷达天线等，如何提取和利用这些微动特征进行识别，是高级识别技术的重要组成部分。 识别系统的性能评估：介绍常用的性能评估指标，如识别率、漏警率、虚警率、判别力等，并讨论如何在不同场景下对识别系统的性能进行科学评估。 结语 雷达目标识别是一门集物理学、信号处理、信息论、模式识别、人工智能等多学科交叉的复杂技术。本书旨在为读者提供一个关于雷达高分辨距离像目标识别的全面而深入的了解。我们希望通过对基础理论的阐述，对先进算法的介绍，以及对实际应用中挑战的探讨，激发读者对这一领域的兴趣，并为其进一步深入研究奠定坚实的基础。随着技术的不断发展，雷达目标识别必将在军事、民用等众多领域发挥越来越重要的作用，成为构建智能感知世界不可或缺的关键力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容实在太吸引人了，尤其是它对雷达信号处理和目标识别领域的深入探讨。我读完之后，感觉对高分辨距离像的形成机理有了更清晰的认识，书中对“基于核方法”这一前沿技术的应用讲解得非常透彻，这对于我们理解和改进现有的雷达系统性能至关重要。作者没有停留在传统的模型分析上，而是引入了更具现代性的数学工具，使得整个理论框架既严谨又具有很强的可操作性。特别是关于如何利用核方法来处理高维数据和复杂的非线性问题，书中给出的案例和算法实现细节非常到位，让我能够迅速将其应用到我自己的研究课题中。这本书的排版和插图质量也非常高，清晰地展示了复杂的数学公式和仿真结果，阅读体验极佳。它不仅仅是一本技术手册，更像是一份引领未来雷达技术发展的路线图，强烈推荐给所有从事雷达系统、信号处理或模式识别的工程师和研究人员。

评分☆☆☆☆☆

对于工程实践者而言，一本好的技术书籍不仅要讲“是什么”，更要讲“怎么做”。这本关于雷达高分辨距离像目标识别的书，在这方面做得尤为出色。书中对算法复杂度和计算效率的分析非常务实，避免了许多纯理论书籍中那种脱离实际的空泛论述。特别是关于如何将复杂的核函数映射到实际的雷达数据处理流程中，作者提供了详尽的步骤说明和性能对比图表，这些图表清晰地展示了新方法相对于旧方法的优势。我尝试按照书中的指引搭建了一个实验平台，结果非常令人满意，识别准确率有了显著提升。这本书的科学出版社背景也保证了其严谨性，内容扎实，绝无水分，是真正能够提升实战能力的宝典。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对雷达目标识别这个领域一直觉得有些晦涩难懂，特别是那些涉及到复杂数学变换的部分。但是这本书的作者显然下了很大功夫来梳理和阐述这些概念。他们不仅详细介绍了高分辨距离像（HRRP）的生成过程，还非常耐心地解释了为什么传统的识别方法在某些复杂场景下会失效。随后，书中引入的基于核方法的理论，就像一盏明灯，照亮了解决这些难题的路径。我特别欣赏书中那种层层递进的讲解方式，从基础理论到具体的算法优化，每一步都逻辑严密，让人信服。它真正做到了理论与实践的完美结合，让我这个非专业背景出身的读者也能茅塞顿开，体会到这项技术的精妙之处。这本书绝对是值得反复研读的经典之作，它极大地拓宽了我的研究视野。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值在于其前瞻性和深度。在当前信息技术飞速发展的背景下，雷达系统对目标识别的精度和鲁棒性提出了前所未有的要求。这本书正是抓住了这一痛点，聚焦于“基于核方法”这一强大的数学工具，来解决高分辨雷达数据的核心挑战。我发现书中关于特征提取和分类器的设计部分，比我之前阅读过的任何教材都要详尽和创新。作者们似乎将自己多年的研究心得倾注其中，许多独到的见解和技巧都是首次公开，这对于业内人士来说无疑是巨大的财富。阅读过程中，我不断地停下来思考，很多以前模糊的概念现在都变得清晰起来。这本书不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的引导，它促使我们跳出固有的思维定势，去探索更高效、更智能的识别方案。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，市面上关于雷达信号处理的书籍不少，但真正能做到深入浅出、同时兼顾理论深度和应用广度的佳作却凤毛麟角。这本书无疑是后者中的佼佼者。它巧妙地将核方法这一在机器学习领域大放异彩的技术，成功嫁接到了传统的雷达目标识别难题上，形成了一套完整而自洽的理论体系。我非常欣赏作者在引言中对当前研究瓶颈的精准把握，以及在结论部分对未来研究方向的审慎展望。整本书的行文流畅自然，学术气息浓厚却不失亲和力，即使是面对一些高阶的数学推导，也能感受到作者希望读者真正理解其背后物理意义的良苦用心。对于渴望在这一细分领域做出突破的研究生和青年学者来说，这本书提供的视角和工具无疑是至关重要的“助推器”。