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

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

肖怀铁，冯国瑜，郭雷 等 著

图书标签:

• 雷达信号处理
• 高分辨率成像
• 目标识别
• 核方法
• 模式识别
• 机器学习
• 雷达技术
• 距离像
• 信号检测
• 雷达目标识别

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118105209

版次：1

商品编码：11803815

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-09-01

用纸：胶版纸

页数：262

字数：322000

正文语种：中文

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。
　　《基于核方法的雷达高分辨距离像目标识别理论与方法》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

第1章 核方法基本理论
1．1 引言
1．2 核方法的基本概念
1．3 支持向量机（SVM）
1．3．1 最优分类超平面
1．3．2 构造最优超平面
1．3．3 广义最优分类面
1．3．4 高维空间中的最优分类面
1．3．5 构造SVM
1．4 支持向量数据描述（SVDD）
参考文献

第2章 SVM可分性与模型多参数优化选择
2．1 引言
2．2 SVM可分性研究
2．2．1 线性可分的定义
2．2．2 SVM线性可分充要条件
2．2．3 SVM线性可分性的度量
2．2．4 惩罚因子C对分类性能的影响
2．3 SVM模型多参数优化选择
2．3．1 SVM模型单参数最优选择问题
2．3．2 非均衡数据目标识别SVM模型参数优化选择方法
2．3．3 实验结果与分析
参考文献

第3章 基于核判别分析的雷达高分辨距离像识别
3．1 引言
3．2 基于KPCA的特征提取和识别
3．2．1 主分量分析方法（PCA）
3．2．2 核主分量分析方法（KPCA）
3．2．3 KPCA与PCA的比较
3．2．4 算法实现
3．2．5 实验结果与分析
3．3 基于KDDA的特征提取和识别
3．3．1 线性判别分析（LDA）方法
3．3．2 直接判别分析（D-LDA）方法
3．3．3 核直接判别分析（KDDA）方法
3．3．4 基于KDDA的特征提取和识别算法
3．3．5 实验结果与分析
3．4 基于核局部均值判别分析的特征提取和识别
3．4．1 核Fisher判别分析（KFDA）
3．4．2 局部均值判别分析（LMDA）
3．4．3 核局部均值判别分析（KLMDA）
3．4．4 KLMDA与KFDA、KDDA、CKFD的性能分析
3．4．5 实验结果与分析
参考文献

第4章 基于核聚类的雷达高分辨距离像识别
4．1 引言
4．2 基于核C均值聚类的HRRP识别
4．2．1 C均值聚类算法
4．2．2 核C均值聚类算法
4．2．3 核C均值聚类算法的核参数优化选取
4．2．4 基于核C均值聚类的高分辨距离像识别方法
4．2．5 实验结果与分析
4．3 基于模糊核C均值聚类的HRRP识别
4．3．1 模糊C均值聚类算法
4．3．2 模糊核C均值聚类算法
4．3．3 自适应模糊核C均值聚类算法
4．3．4 基于模糊核C均值聚类的高分辨距离像识别方法
4．3．5 实验结果与分析
参考文献

第5章 基于SVM的多目标分类识别
5．1 引言
5．2 基于K最近邻的SVM快速训练算法
5．2．1 KNN-SVM算法的基本思路
5．2．2 KNN-SVM算法的基本步骤
5．2．3 实验结果与分析
5．3 基于K最近邻的快速SVM增量学习算法
5．3．1 KNN-ISVM算法的基本思路
5．3．2 边界向量提取方法
5．3．3 KNN-ISVM算法的主要步骤
5．3．4 实验结果与分析
5．4 基于核分级聚类的SVM多类分类算法
5．4．1 分级聚类算法的改进
5．4．2 核分级聚类算法
5．4．3 基于核分级聚类的SVM多类分类算法
5．4．4 实验结果与分析
参考文献

第6章 基于单空间SVDD的雷达高分辨距离像识别
6．1 引言
6．2 SVDD超球空间分布特性和拒判域
6．2．1 HRRP在SVDD超球空间的分布特性
6．2．2 SVDD多目标识别中的拒判问题
6．3 SVDD序贯最小相对距离多类目标识别
6．3．1 SVDD多目标识别的拒判域处理
6．3．2 SVDD多目标识别训练算法
6．3．3 最小相对距离SVDD多目标识别算法
6．3．4 序贯最小相对距离SVDD多类目标识别算法
6．3．5 实验结果与分析
6．4 基于SVDD的雷达多目标模糊识别方法
6．4．1 基于SVDD的雷达多目标模糊识别方法
6．4．2 实验结果与分析
参考文献

第7章 基于自适应SVDD的雷达高分辨距离像识别
7．1 引言
7．2 SVDD模型参数的影响
7．2．1 核参数的影响
7．2．2 惩罚因子C的影响
7．3 基于自适应SVDD的雷达高分辨距离像识别
7．3．1 二次训练
7．3．2 最优超球半径选择
7．3．3 基于常规SVDD的HRRP目标识别流程
7．3．4 噪声分析
7．3．5 自适应超球半径模型
7．3．6 基于自适应SVDD的HRRP目标识别流程
7．4 实验结果与分析
7．4．1 高斯白噪声情况
7．4．2 海杂波
参考文献

第8章 基于双空间SVDD的雷达高分辨距离像识别
8．1 引言
8．2 超球空间HRRP的归属特性分析
8．3 延拓空间的样本分布建模
8．3．1 延拓样本分布的隶属度模型
8．3．2 延拓样本分布的云模型
8．3．3 延拓样本分布的高斯混合模型
8．3．4 参数估计
8．4 基于双空间SVDD的高分辨距离像识别方法
8．5 实验结果与分析
8．5．1 模型参数选择
8．5．2 识别实验结果
8．5．3 实验结果分析
参考文献

第9章 基于ISVDD的雷达高分辨距离像在线识别
9．1 引言
9．2 支持向量数据描述的增量泛化性能分析
9．2．1 SVDD的KKT条件
9．2．2 SVDD的训练样本分布特性
9．2．3 增量样本的超球空间分布特性
9．2．4 实验结果与分析
9．3 一种适于在线学习的增量支持向量数据描述算法
9．3．1 增量支持向量数据描述
9．3．2 ISVDD性能分析
9．3．3 实验结果与分析
9．4 基于ISVDD的雷达高分辨距离像在线识别方法
9．4．1 分方位帧建模
9．4．2 全方位HRRP的等间隔分帧
9．4．3 基于ISVDD的HRRP在线识别方法
9．4．4 实验结果与分析
参考文献

第10章 特征空间数据核矩阵收缩方法
10．1 引言
10．2 非线性可分与不可分问题
10．3 特征空间数据核矩阵收缩方法
10．3．1 数据在特征空间的收缩因子
10．3．2 数据在特征空间收缩后的核矩阵
10．3．3 数据在特征空间收缩方法
10．4 实验结果与分析
10．4．1 二维数据收缩实验
10．4．2 特征空间数据核矩阵收缩实验
附录A 式（3．70）的推导
附录B 式（3．75）的推导
附录C 式（3．90）的推导
附录D 式（3．94）的推导
参考文献

前言/序言

《信号穿越迷雾：探索目标成像与识别的奥秘》 在现代军事侦察、民用监控以及科学探测等诸多领域，雷达技术扮演着至关重要的角色。其核心能力在于，即使在恶劣天气、夜间或复杂地形条件下，也能“看透”障碍，捕捉目标的独特“指纹”。而在这其中，高分辨距离像（High Resolution Range Profile, HRRP）作为一种能够精细刻画目标在距离维度的散射特性信息的技术，为目标识别提供了关键的线索。本书《信号穿越迷雾：探索目标成像与识别的奥秘》将深入浅出地探讨雷达高分辨距离像目标识别的核心理论与前沿方法，旨在为读者构建一个坚实的理论基础，并引领其领略这一领域不断发展的脉络。 第一部分：高分辨距离像的生成与特性解析 本部分将从雷达系统的基本原理出发，详尽阐述高分辨距离像是如何产生的。我们将首先回顾雷达信号的基本模型，包括脉冲压缩技术如何通过发射宽带信号并对接收回波进行处理，从而获得细致的距离分辨率。接着，我们将深入研究不同类型雷达系统（如单站、多站雷达）在生成HRRP时可能存在的差异，以及这些差异对后续识别任务的影响。 特别地，我们将重点分析HRRP的内在特性。一个目标的HRRP并非一个孤立的二维图谱，而是由一系列散射点在距离上的分布和其各自的后向散射强度共同构成的。我们将探讨这些散射点的物理意义，它们往往对应于目标上的突出部件，如机翼、发动机进气口、炮管等。对这些散射点的位置和强度的精确测量，构成了目标“形状”和“材质”的原始信息。 此外，我们将详细讨论HRRP信号在传播过程中可能受到的各种干扰和影响。这包括多径效应（信号经过不同路径反射到达接收机）、杂波（来自地面、海面等非目标区域的反射信号）、以及目标自身的运动（导致多普勒频移和形变）等。理解这些干扰源及其对HRRP的影响机制，是后续进行鲁棒识别的关键前提。我们将介绍评估HRRP质量的常用指标，以及在信号处理阶段如何进行初步的降噪和校正。 第二部分：从数据到特征——HRRP的目标表征 拥有了原始的HRRP数据后，接踵而至的任务是如何从中提取出能够有效区分不同目标的特征信息。本部分将重点关注HRRP的特征提取方法，从经典到现代，力求为读者呈现一个全面的视角。 我们将首先回顾一系列传统的HRRP特征提取技术。这包括基于统计的特征，如均值、方差、偏度和峰度，它们能概括HRRP的整体分布特点。我们将探讨基于形状的特征，如能量集中度、幅度分布的某些统计量、以及对HRRP峰值点进行分析的方法。此外，幅度谱的某些特性，如谱峰的位置、能量分布等，也被证明是有效的区分依据。 然而，传统的特征提取方法往往依赖于手工设计，对先验知识的依赖性较强，且在面对复杂干扰和目标姿态变化时鲁棒性不足。因此，我们将重点介绍近年来发展迅速的基于学习的特征提取方法。我们将深入探讨如何利用深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），从原始HRRP数据中自动学习到层次化的、鲁棒的特征表示。这包括如何设计合适的网络结构、损失函数，以及数据增强策略，以提高模型的泛化能力。 此外，我们还将讨论如何结合不同的HRRP数据（例如，不同角度下的HRRP、不同极化方式下的HRRP）来构建更丰富的目标表征。多视角HRRP的融合，以及不同模态信息的互补，是提升目标识别精度的重要途径。我们将介绍一些多模态特征融合的策略，如早期融合、晚期融合以及混合融合。 第三部分：识别的艺术——基于HRRP的目标分类模型 特征提取的最终目的是为了实现对目标的有效分类。本部分将聚焦于各种基于HRRP的目标识别算法，从经典的匹配滤波到先进的机器学习模型。 我们将首先回顾一些基于经典匹配思想的识别方法。例如，基于模板匹配的方法，将待测目标的HRRP与数据库中已知目标的HRRP进行比对，找出最相似的模板。我们将分析模板匹配的优缺点，以及在实际应用中可能遇到的挑战，如数据库的完备性、目标姿态的匹配等。 接着，我们将深入探讨各种统计分类器在HRRP识别中的应用。这包括支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、以及朴素贝叶斯分类器等。我们将详细阐述这些算法的基本原理，以及它们如何根据提取的HRRP特征来完成分类任务。我们将分析不同算法在处理HRRP数据时的适用性和局限性。 近年来，以深度学习为代表的端到端识别方法取得了显著的进展。我们将详细介绍如何构建基于深度学习的目标识别模型，直接将HRRP数据输入网络，输出目标类别。这包括各种CNN架构（如LeNet、AlexNet、ResNet等）在HRRP识别任务中的改编与应用，以及如何利用RNN或Transformer等序列模型来捕捉HRRP的时序或上下文信息。我们将分析端到端方法的优势，如自动特征学习、高识别精度等，同时也会讨论其对计算资源和训练数据的需求。 本部分还将关注模型的可解释性问题。在很多实际应用场景中，仅仅获得高精度的识别结果是不够的，还需要理解模型做出决策的依据。我们将探讨一些后验分析技术，如何可视化深度学习模型在HRRP识别过程中的关注区域，从而增强用户对模型行为的理解和信任。 第四部分：应对挑战——鲁棒性与智能化识别 在真实的雷达目标识别应用中，面临的不仅仅是理想化的场景。复杂多变的电磁环境、目标姿态的剧烈变化、以及训练样本的不足，都对识别算法的鲁棒性和智能化提出了严峻的挑战。本部分将致力于探讨如何克服这些困难。 我们将重点研究HRRP识别算法在目标姿态变化下的鲁棒性问题。目标在运动过程中，其HRRP会发生显著变化。我们将介绍一些姿态不变性特征提取的方法，以及如何利用数据驱动的方法，通过大量的姿态变化数据来训练模型，使其能够适应不同的观察角度。 此外，样本量不足是机器学习模型训练过程中常见的难题。我们将探讨一些在小样本情况下的识别策略。这包括迁移学习（利用在大规模通用数据集上预训练的模型，迁移到HRRP识别任务）、少样本学习（few-shot learning）、以及数据增强技术（如利用生成对抗网络GAN生成合成HRRP数据）等。 杂波和干扰的抑制是提高HRRP识别准确性的关键。我们将探讨先进的信号处理技术，如何从强杂波背景下提取微弱的目标回波，以及如何利用机器学习方法来区分目标回波和杂波。这可能包括基于稀疏表示的去噪方法、以及自适应滤波技术等。 最后，我们将展望HRRP目标识别技术的未来发展方向。这包括实时处理能力的提升、多传感器信息融合（将HRRP与其他雷达测量量，如方位信息、多普勒信息，甚至光学、红外信息进行融合）、以及面向智能决策的识别系统设计。我们将探讨如何将AI技术与雷达系统更深度地结合，实现更高效、更智能的目标探测与识别。 结语 《信号穿越迷雾：探索目标成像与识别的奥秘》不仅仅是一本技术手册，更是一次对雷达高分辨距离像目标识别领域深邃探索的旅程。本书力求以清晰的逻辑、严谨的论证、丰富的实例，引导读者从理论的海洋中扬帆远航，最终抵达理解和掌握这一关键技术的彼岸。我们希望通过本书的阅读，您能够拨开迷雾，洞悉目标本质，为相关领域的研究与实践贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目引人入胜，立刻勾起了我对雷达目标识别领域的好奇心。我一直对如何通过雷达信号分析来“看清”目标背后的细节深感兴趣。特别是“高分辨距离像”这个词，让我联想到雷达能够描绘出目标的精细轮廓，就像给目标拍了一张“X光片”一样。而“核方法”作为一种强大的机器学习工具，将其应用到雷达领域，听起来就充满了科学探索的魅力。我很好奇，作者是如何将抽象的数学概念与实际的雷达探测过程巧妙结合起来的？这本书是否会深入浅出地解释核方法的基本原理，并展示它在解决雷达目标识别中的具体优势？比如，它是否能克服传统方法的局限性，在目标复杂多变、背景噪声干扰严重的情况下，依然能达到更高的识别精度？我期待这本书能为我揭示这一前沿技术在雷达领域的应用潜力，让我对未来的雷达技术发展有一个更清晰的认识。或许，它还能为我提供一些实际的应用思路，让我思考如何在现有的雷达系统中集成这些先进的识别技术，以提升装备的智能化水平和作战效能。总而言之，这本书的书名就给我一种“硬核”且“前沿”的科技感，让我对它充满了期待，渴望从中汲取知识的养分。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名给我一种强烈的感觉，它聚焦于解决一个具体且重要的问题——雷达目标识别，并且采用了当下非常热门且强大的“核方法”作为核心技术。这让我对接下来的内容充满了期待。我希望书中能够详细阐述核方法是如何被应用于分析雷达高分辨距离像的。例如，它是否能有效地提取出距离像中的散射中心信息、目标形状特征，或者一些更深层次的、非线性的结构信息？我对书中所提到的“理论与方法”更是充满好奇。这意味着本书不仅仅停留在理论层面，还会深入探讨具体的算法实现和应用细节。我猜测书中可能会包含对不同核方法（如高斯核、多项式核、线性核等）在雷达目标识别任务中的适用性分析，以及如何选择最优的核函数和参数。此外，我也期望本书能够介绍一些先进的核方法与深度学习等技术的结合，以应对更加复杂和多变的雷达目标识别场景。总而言之，这本书听起来像是一本能够帮助读者深入理解核方法在雷达目标识别领域应用的权威指南。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的经历，仿佛把我带入了一个充满挑战的学术研究旅程。从书名就可以感受到，这本书并非通俗易懂的科普读物，而是专注于某一细分领域的深度探索。我尤其被“理论与方法”这几个字吸引，这暗示着本书不仅会讲解概念，更会提供实操性的解决方案。我猜想，书中应该会对核方法在雷达目标识别中的具体模型进行详细阐述，例如支持向量机（SVM）等经典核方法的原理，以及它们如何被改造和优化以适应雷达数据的特性。同时，我也期待书中能介绍一些更前沿的核方法，比如深度核学习或者核方法与其他机器学习技术的融合，这些都代表着技术发展的最新动向。这种理论与实践的结合，对我来说至关重要。我希望在理解了基本原理之后，还能看到具体的算法流程、实现细节，甚至可能是一些仿真实验的结果分析。这能够帮助我判断这些方法在实际应用中的可行性和效果。这本书的阅读门槛可能不低，但正因如此，它也更可能成为该领域研究人员和工程师的宝贵参考资料，提供解决实际问题的思路和工具。

评分☆☆☆☆☆

当我看到这本书的书名时，我首先想到的就是它所代表的那种严谨的学术精神和对技术细节的极致追求。雷达高分辨距离像，本身就是一个能提供丰富目标信息的载体，而目标识别则是赋予这些信息意义的关键环节。核方法，作为一种能够处理非线性、高维数据的强大工具，用在雷达目标识别上，听起来就充满了解决疑难杂症的潜力。我好奇书中是否会详细讲解核方法的数学基础，例如希尔伯特空间、核技巧等，以及这些理论如何转化为实际的算法？更重要的是，我想知道这些方法在雷达距离像的预处理、特征提取、以及分类识别等各个阶段的应用是怎样的。例如，是否会介绍如何设计合适的核函数来捕捉距离像中的特定模式？它是否能够有效地处理雷达信号中的噪声和失真，从而提高识别的鲁棒性？一本优秀的理论与方法书籍，应该能清晰地勾勒出从问题提出到解决方案落地的完整路径，并为读者提供深入理解和进一步研究的理论支撑。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计以及书名所传达出的信息，让我感觉这是一本在学术界具有相当分量之作。雷达目标识别本身就是一个复杂且充满挑战的课题，涉及到信号处理、模式识别、电磁散射理论等多个学科的交叉。而“核方法”的引入，无疑为这个问题增添了新的维度和强大的工具。我特别想知道，作者是如何在保持理论严谨性的同时，又兼顾方法的实用性和可操作性的。本书会不会深入分析不同类型雷达目标（例如飞机、导弹、地面车辆等）的雷达散射特性，以及这些特性如何被高分辨距离像捕捉和表征？核方法在处理这些高维、复杂的雷达数据时，是否能够有效地提取出具有辨别力的特征，并建立起鲁棒的识别模型？我还在思考，书中是否会探讨核方法在面对复杂电磁环境、目标姿态变化、以及多目标交织等现实场景时，其性能的局限性和潜在的改进方向。一本好的技术书籍，不仅仅是知识的传递，更是思维的启迪，它应该能够引导读者去思考更深层次的问题，去探索未知。