基於核方法的雷達高分辨距離像目標識彆理論與方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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肖懷鐵，馮國瑜，郭雷 等 著

圖書標籤:

• 雷達信號處理
• 高分辨率成像
• 目標識彆
• 核方法
• 模式識彆
• 機器學習
• 雷達技術
• 距離像
• 信號檢測
• 雷達目標識彆

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118105209

版次：1

商品編碼：11803815

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-09-01

用紙：膠版紙

頁數：262

字數：322000

正文語種：中文

內容簡介

　　《基於核方法的雷達高分辨距離像目標識彆理論與方法》是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。
　　《基於核方法的雷達高分辨距離像目標識彆理論與方法》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

第1章 核方法基本理論
1．1 引言
1．2 核方法的基本概念
1．3 支持嚮量機（SVM）
1．3．1 最優分類超平麵
1．3．2 構造最優超平麵
1．3．3 廣義最優分類麵
1．3．4 高維空間中的最優分類麵
1．3．5 構造SVM
1．4 支持嚮量數據描述（SVDD）
參考文獻

第2章 SVM可分性與模型多參數優化選擇
2．1 引言
2．2 SVM可分性研究
2．2．1 綫性可分的定義
2．2．2 SVM綫性可分充要條件
2．2．3 SVM綫性可分性的度量
2．2．4 懲罰因子C對分類性能的影響
2．3 SVM模型多參數優化選擇
2．3．1 SVM模型單參數最優選擇問題
2．3．2 非均衡數據目標識彆SVM模型參數優化選擇方法
2．3．3 實驗結果與分析
參考文獻

第3章 基於核判彆分析的雷達高分辨距離像識彆
3．1 引言
3．2 基於KPCA的特徵提取和識彆
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與PCA的比較
3．2．4 算法實現
3．2．5 實驗結果與分析
3．3 基於KDDA的特徵提取和識彆
3．3．1 綫性判彆分析（LDA）方法
3．3．2 直接判彆分析（D-LDA）方法
3．3．3 核直接判彆分析（KDDA）方法
3．3．4 基於KDDA的特徵提取和識彆算法
3．3．5 實驗結果與分析
3．4 基於核局部均值判彆分析的特徵提取和識彆
3．4．1 核Fisher判彆分析（KFDA）
3．4．2 局部均值判彆分析（LMDA）
3．4．3 核局部均值判彆分析（KLMDA）
3．4．4 KLMDA與KFDA、KDDA、CKFD的性能分析
3．4．5 實驗結果與分析
參考文獻

第4章 基於核聚類的雷達高分辨距離像識彆
4．1 引言
4．2 基於核C均值聚類的HRRP識彆
4．2．1 C均值聚類算法
4．2．2 核C均值聚類算法
4．2．3 核C均值聚類算法的核參數優化選取
4．2．4 基於核C均值聚類的高分辨距離像識彆方法
4．2．5 實驗結果與分析
4．3 基於模糊核C均值聚類的HRRP識彆
4．3．1 模糊C均值聚類算法
4．3．2 模糊核C均值聚類算法
4．3．3 自適應模糊核C均值聚類算法
4．3．4 基於模糊核C均值聚類的高分辨距離像識彆方法
4．3．5 實驗結果與分析
參考文獻

第5章 基於SVM的多目標分類識彆
5．1 引言
5．2 基於K最近鄰的SVM快速訓練算法
5．2．1 KNN-SVM算法的基本思路
5．2．2 KNN-SVM算法的基本步驟
5．2．3 實驗結果與分析
5．3 基於K最近鄰的快速SVM增量學習算法
5．3．1 KNN-ISVM算法的基本思路
5．3．2 邊界嚮量提取方法
5．3．3 KNN-ISVM算法的主要步驟
5．3．4 實驗結果與分析
5．4 基於核分級聚類的SVM多類分類算法
5．4．1 分級聚類算法的改進
5．4．2 核分級聚類算法
5．4．3 基於核分級聚類的SVM多類分類算法
5．4．4 實驗結果與分析
參考文獻

第6章 基於單空間SVDD的雷達高分辨距離像識彆
6．1 引言
6．2 SVDD超球空間分布特性和拒判域
6．2．1 HRRP在SVDD超球空間的分布特性
6．2．2 SVDD多目標識彆中的拒判問題
6．3 SVDD序貫最小相對距離多類目標識彆
6．3．1 SVDD多目標識彆的拒判域處理
6．3．2 SVDD多目標識彆訓練算法
6．3．3 最小相對距離SVDD多目標識彆算法
6．3．4 序貫最小相對距離SVDD多類目標識彆算法
6．3．5 實驗結果與分析
6．4 基於SVDD的雷達多目標模糊識彆方法
6．4．1 基於SVDD的雷達多目標模糊識彆方法
6．4．2 實驗結果與分析
參考文獻

第7章 基於自適應SVDD的雷達高分辨距離像識彆
7．1 引言
7．2 SVDD模型參數的影響
7．2．1 核參數的影響
7．2．2 懲罰因子C的影響
7．3 基於自適應SVDD的雷達高分辨距離像識彆
7．3．1 二次訓練
7．3．2 最優超球半徑選擇
7．3．3 基於常規SVDD的HRRP目標識彆流程
7．3．4 噪聲分析
7．3．5 自適應超球半徑模型
7．3．6 基於自適應SVDD的HRRP目標識彆流程
7．4 實驗結果與分析
7．4．1 高斯白噪聲情況
7．4．2 海雜波
參考文獻

第8章 基於雙空間SVDD的雷達高分辨距離像識彆
8．1 引言
8．2 超球空間HRRP的歸屬特性分析
8．3 延拓空間的樣本分布建模
8．3．1 延拓樣本分布的隸屬度模型
8．3．2 延拓樣本分布的雲模型
8．3．3 延拓樣本分布的高斯混閤模型
8．3．4 參數估計
8．4 基於雙空間SVDD的高分辨距離像識彆方法
8．5 實驗結果與分析
8．5．1 模型參數選擇
8．5．2 識彆實驗結果
8．5．3 實驗結果分析
參考文獻

第9章 基於ISVDD的雷達高分辨距離像在綫識彆
9．1 引言
9．2 支持嚮量數據描述的增量泛化性能分析
9．2．1 SVDD的KKT條件
9．2．2 SVDD的訓練樣本分布特性
9．2．3 增量樣本的超球空間分布特性
9．2．4 實驗結果與分析
9．3 一種適於在綫學習的增量支持嚮量數據描述算法
9．3．1 增量支持嚮量數據描述
9．3．2 ISVDD性能分析
9．3．3 實驗結果與分析
9．4 基於ISVDD的雷達高分辨距離像在綫識彆方法
9．4．1 分方位幀建模
9．4．2 全方位HRRP的等間隔分幀
9．4．3 基於ISVDD的HRRP在綫識彆方法
9．4．4 實驗結果與分析
參考文獻

第10章 特徵空間數據核矩陣收縮方法
10．1 引言
10．2 非綫性可分與不可分問題
10．3 特徵空間數據核矩陣收縮方法
10．3．1 數據在特徵空間的收縮因子
10．3．2 數據在特徵空間收縮後的核矩陣
10．3．3 數據在特徵空間收縮方法
10．4 實驗結果與分析
10．4．1 二維數據收縮實驗
10．4．2 特徵空間數據核矩陣收縮實驗
附錄A 式（3．70）的推導
附錄B 式（3．75）的推導
附錄C 式（3．90）的推導
附錄D 式（3．94）的推導
參考文獻

前言/序言

《信號穿越迷霧：探索目標成像與識彆的奧秘》 在現代軍事偵察、民用監控以及科學探測等諸多領域，雷達技術扮演著至關重要的角色。其核心能力在於，即使在惡劣天氣、夜間或復雜地形條件下，也能“看透”障礙，捕捉目標的獨特“指紋”。而在這其中，高分辨距離像（High Resolution Range Profile, HRRP）作為一種能夠精細刻畫目標在距離維度的散射特性信息的技術，為目標識彆提供瞭關鍵的綫索。本書《信號穿越迷霧：探索目標成像與識彆的奧秘》將深入淺齣地探討雷達高分辨距離像目標識彆的核心理論與前沿方法，旨在為讀者構建一個堅實的理論基礎，並引領其領略這一領域不斷發展的脈絡。 第一部分：高分辨距離像的生成與特性解析 本部分將從雷達係統的基本原理齣發，詳盡闡述高分辨距離像是如何産生的。我們將首先迴顧雷達信號的基本模型，包括脈衝壓縮技術如何通過發射寬帶信號並對接收迴波進行處理，從而獲得細緻的距離分辨率。接著，我們將深入研究不同類型雷達係統（如單站、多站雷達）在生成HRRP時可能存在的差異，以及這些差異對後續識彆任務的影響。 特彆地，我們將重點分析HRRP的內在特性。一個目標的HRRP並非一個孤立的二維圖譜，而是由一係列散射點在距離上的分布和其各自的後嚮散射強度共同構成的。我們將探討這些散射點的物理意義，它們往往對應於目標上的突齣部件，如機翼、發動機進氣口、炮管等。對這些散射點的位置和強度的精確測量，構成瞭目標“形狀”和“材質”的原始信息。 此外，我們將詳細討論HRRP信號在傳播過程中可能受到的各種乾擾和影響。這包括多徑效應（信號經過不同路徑反射到達接收機）、雜波（來自地麵、海麵等非目標區域的反射信號）、以及目標自身的運動（導緻多普勒頻移和形變）等。理解這些乾擾源及其對HRRP的影響機製，是後續進行魯棒識彆的關鍵前提。我們將介紹評估HRRP質量的常用指標，以及在信號處理階段如何進行初步的降噪和校正。 第二部分：從數據到特徵——HRRP的目標錶徵 擁有瞭原始的HRRP數據後，接踵而至的任務是如何從中提取齣能夠有效區分不同目標的特徵信息。本部分將重點關注HRRP的特徵提取方法，從經典到現代，力求為讀者呈現一個全麵的視角。 我們將首先迴顧一係列傳統的HRRP特徵提取技術。這包括基於統計的特徵，如均值、方差、偏度和峰度，它們能概括HRRP的整體分布特點。我們將探討基於形狀的特徵，如能量集中度、幅度分布的某些統計量、以及對HRRP峰值點進行分析的方法。此外，幅度譜的某些特性，如譜峰的位置、能量分布等，也被證明是有效的區分依據。 然而，傳統的特徵提取方法往往依賴於手工設計，對先驗知識的依賴性較強，且在麵對復雜乾擾和目標姿態變化時魯棒性不足。因此，我們將重點介紹近年來發展迅速的基於學習的特徵提取方法。我們將深入探討如何利用深度學習模型，特彆是捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），從原始HRRP數據中自動學習到層次化的、魯棒的特徵錶示。這包括如何設計閤適的網絡結構、損失函數，以及數據增強策略，以提高模型的泛化能力。 此外，我們還將討論如何結閤不同的HRRP數據（例如，不同角度下的HRRP、不同極化方式下的HRRP）來構建更豐富的目標錶徵。多視角HRRP的融閤，以及不同模態信息的互補，是提升目標識彆精度的重要途徑。我們將介紹一些多模態特徵融閤的策略，如早期融閤、晚期融閤以及混閤融閤。 第三部分：識彆的藝術——基於HRRP的目標分類模型 特徵提取的最終目的是為瞭實現對目標的有效分類。本部分將聚焦於各種基於HRRP的目標識彆算法，從經典的匹配濾波到先進的機器學習模型。 我們將首先迴顧一些基於經典匹配思想的識彆方法。例如，基於模闆匹配的方法，將待測目標的HRRP與數據庫中已知目標的HRRP進行比對，找齣最相似的模闆。我們將分析模闆匹配的優缺點，以及在實際應用中可能遇到的挑戰，如數據庫的完備性、目標姿態的匹配等。 接著，我們將深入探討各種統計分類器在HRRP識彆中的應用。這包括支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）、以及樸素貝葉斯分類器等。我們將詳細闡述這些算法的基本原理，以及它們如何根據提取的HRRP特徵來完成分類任務。我們將分析不同算法在處理HRRP數據時的適用性和局限性。 近年來，以深度學習為代錶的端到端識彆方法取得瞭顯著的進展。我們將詳細介紹如何構建基於深度學習的目標識彆模型，直接將HRRP數據輸入網絡，輸齣目標類彆。這包括各種CNN架構（如LeNet、AlexNet、ResNet等）在HRRP識彆任務中的改編與應用，以及如何利用RNN或Transformer等序列模型來捕捉HRRP的時序或上下文信息。我們將分析端到端方法的優勢，如自動特徵學習、高識彆精度等，同時也會討論其對計算資源和訓練數據的需求。 本部分還將關注模型的可解釋性問題。在很多實際應用場景中，僅僅獲得高精度的識彆結果是不夠的，還需要理解模型做齣決策的依據。我們將探討一些後驗分析技術，如何可視化深度學習模型在HRRP識彆過程中的關注區域，從而增強用戶對模型行為的理解和信任。 第四部分：應對挑戰——魯棒性與智能化識彆 在真實的雷達目標識彆應用中，麵臨的不僅僅是理想化的場景。復雜多變的電磁環境、目標姿態的劇烈變化、以及訓練樣本的不足，都對識彆算法的魯棒性和智能化提齣瞭嚴峻的挑戰。本部分將緻力於探討如何剋服這些睏難。 我們將重點研究HRRP識彆算法在目標姿態變化下的魯棒性問題。目標在運動過程中，其HRRP會發生顯著變化。我們將介紹一些姿態不變性特徵提取的方法，以及如何利用數據驅動的方法，通過大量的姿態變化數據來訓練模型，使其能夠適應不同的觀察角度。 此外，樣本量不足是機器學習模型訓練過程中常見的難題。我們將探討一些在小樣本情況下的識彆策略。這包括遷移學習（利用在大規模通用數據集上預訓練的模型，遷移到HRRP識彆任務）、少樣本學習（few-shot learning）、以及數據增強技術（如利用生成對抗網絡GAN生成閤成HRRP數據）等。 雜波和乾擾的抑製是提高HRRP識彆準確性的關鍵。我們將探討先進的信號處理技術，如何從強雜波背景下提取微弱的目標迴波，以及如何利用機器學習方法來區分目標迴波和雜波。這可能包括基於稀疏錶示的去噪方法、以及自適應濾波技術等。 最後，我們將展望HRRP目標識彆技術的未來發展方嚮。這包括實時處理能力的提升、多傳感器信息融閤（將HRRP與其他雷達測量量，如方位信息、多普勒信息，甚至光學、紅外信息進行融閤）、以及麵嚮智能決策的識彆係統設計。我們將探討如何將AI技術與雷達係統更深度地結閤，實現更高效、更智能的目標探測與識彆。 結語 《信號穿越迷霧：探索目標成像與識彆的奧秘》不僅僅是一本技術手冊，更是一次對雷達高分辨距離像目標識彆領域深邃探索的旅程。本書力求以清晰的邏輯、嚴謹的論證、豐富的實例，引導讀者從理論的海洋中揚帆遠航，最終抵達理解和掌握這一關鍵技術的彼岸。我們希望通過本書的閱讀，您能夠撥開迷霧，洞悉目標本質，為相關領域的研究與實踐貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的經曆，仿佛把我帶入瞭一個充滿挑戰的學術研究旅程。從書名就可以感受到，這本書並非通俗易懂的科普讀物，而是專注於某一細分領域的深度探索。我尤其被“理論與方法”這幾個字吸引，這暗示著本書不僅會講解概念，更會提供實操性的解決方案。我猜想，書中應該會對核方法在雷達目標識彆中的具體模型進行詳細闡述，例如支持嚮量機（SVM）等經典核方法的原理，以及它們如何被改造和優化以適應雷達數據的特性。同時，我也期待書中能介紹一些更前沿的核方法，比如深度核學習或者核方法與其他機器學習技術的融閤，這些都代錶著技術發展的最新動嚮。這種理論與實踐的結閤，對我來說至關重要。我希望在理解瞭基本原理之後，還能看到具體的算法流程、實現細節，甚至可能是一些仿真實驗的結果分析。這能夠幫助我判斷這些方法在實際應用中的可行性和效果。這本書的閱讀門檻可能不低，但正因如此，它也更可能成為該領域研究人員和工程師的寶貴參考資料，提供解決實際問題的思路和工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名給我一種強烈的感覺，它聚焦於解決一個具體且重要的問題——雷達目標識彆，並且采用瞭當下非常熱門且強大的“核方法”作為核心技術。這讓我對接下來的內容充滿瞭期待。我希望書中能夠詳細闡述核方法是如何被應用於分析雷達高分辨距離像的。例如，它是否能有效地提取齣距離像中的散射中心信息、目標形狀特徵，或者一些更深層次的、非綫性的結構信息？我對書中所提到的“理論與方法”更是充滿好奇。這意味著本書不僅僅停留在理論層麵，還會深入探討具體的算法實現和應用細節。我猜測書中可能會包含對不同核方法（如高斯核、多項式核、綫性核等）在雷達目標識彆任務中的適用性分析，以及如何選擇最優的核函數和參數。此外，我也期望本書能夠介紹一些先進的核方法與深度學習等技術的結閤，以應對更加復雜和多變的雷達目標識彆場景。總而言之，這本書聽起來像是一本能夠幫助讀者深入理解核方法在雷達目標識彆領域應用的權威指南。

評分☆☆☆☆☆

當我看到這本書的書名時，我首先想到的就是它所代錶的那種嚴謹的學術精神和對技術細節的極緻追求。雷達高分辨距離像，本身就是一個能提供豐富目標信息的載體，而目標識彆則是賦予這些信息意義的關鍵環節。核方法，作為一種能夠處理非綫性、高維數據的強大工具，用在雷達目標識彆上，聽起來就充滿瞭解決疑難雜癥的潛力。我好奇書中是否會詳細講解核方法的數學基礎，例如希爾伯特空間、核技巧等，以及這些理論如何轉化為實際的算法？更重要的是，我想知道這些方法在雷達距離像的預處理、特徵提取、以及分類識彆等各個階段的應用是怎樣的。例如，是否會介紹如何設計閤適的核函數來捕捉距離像中的特定模式？它是否能夠有效地處理雷達信號中的噪聲和失真，從而提高識彆的魯棒性？一本優秀的理論與方法書籍，應該能清晰地勾勒齣從問題提齣到解決方案落地的完整路徑，並為讀者提供深入理解和進一步研究的理論支撐。

評分☆☆☆☆☆

這本書的題目引人入勝，立刻勾起瞭我對雷達目標識彆領域的好奇心。我一直對如何通過雷達信號分析來“看清”目標背後的細節深感興趣。特彆是“高分辨距離像”這個詞，讓我聯想到雷達能夠描繪齣目標的精細輪廓，就像給目標拍瞭一張“X光片”一樣。而“核方法”作為一種強大的機器學習工具，將其應用到雷達領域，聽起來就充滿瞭科學探索的魅力。我很好奇，作者是如何將抽象的數學概念與實際的雷達探測過程巧妙結閤起來的？這本書是否會深入淺齣地解釋核方法的基本原理，並展示它在解決雷達目標識彆中的具體優勢？比如，它是否能剋服傳統方法的局限性，在目標復雜多變、背景噪聲乾擾嚴重的情況下，依然能達到更高的識彆精度？我期待這本書能為我揭示這一前沿技術在雷達領域的應用潛力，讓我對未來的雷達技術發展有一個更清晰的認識。或許，它還能為我提供一些實際的應用思路，讓我思考如何在現有的雷達係統中集成這些先進的識彆技術，以提升裝備的智能化水平和作戰效能。總而言之，這本書的書名就給我一種“硬核”且“前沿”的科技感，讓我對它充滿瞭期待，渴望從中汲取知識的養分。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計以及書名所傳達齣的信息，讓我感覺這是一本在學術界具有相當分量之作。雷達目標識彆本身就是一個復雜且充滿挑戰的課題，涉及到信號處理、模式識彆、電磁散射理論等多個學科的交叉。而“核方法”的引入，無疑為這個問題增添瞭新的維度和強大的工具。我特彆想知道，作者是如何在保持理論嚴謹性的同時，又兼顧方法的實用性和可操作性的。本書會不會深入分析不同類型雷達目標（例如飛機、導彈、地麵車輛等）的雷達散射特性，以及這些特性如何被高分辨距離像捕捉和錶徵？核方法在處理這些高維、復雜的雷達數據時，是否能夠有效地提取齣具有辨彆力的特徵，並建立起魯棒的識彆模型？我還在思考，書中是否會探討核方法在麵對復雜電磁環境、目標姿態變化、以及多目標交織等現實場景時，其性能的局限性和潛在的改進方嚮。一本好的技術書籍，不僅僅是知識的傳遞，更是思維的啓迪，它應該能夠引導讀者去思考更深層次的問題，去探索未知。