雷达高分辨距离像目标识别的关键应用研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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柴晶，侯庆禹 著

图书标签:

• 雷达信号处理
• 高分辨率雷达
• 目标识别
• 距离像
• 雷达应用
• 模式识别
• 图像处理
• 电磁波散射
• 目标特征提取
• 雷达技术

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030565891

版次：1

商品编码：12327933

包装：平装

丛书名： 智能科学与技术丛书

开本：16开

出版时间：2018-03-01

用纸：胶版纸

页数：120

字数：177000

正文语种：中文

内容简介

　　基于高分辨距离像的识别在雷达自动目标识别领域具有极其重要的地位，对其理论、方法和技术进行深入研究对国土防空安全的重要性是不言而喻的。《雷达高分辨距离像目标识别的关键应用研究》从工程应用的角度出发，分析了雷达高分辨距离像目标识别所面临的关键问题，介绍了处理这些问题时所涉及的关键理论、方法和技术，并对该领域的未来发展趋势进行了分析和展望。该书共分为7章，其中，第1章为绪论，第2章主要介绍在杂波背景下的鲁棒性识别和杂波抑制问题，第3章主要介绍库外目标拒判问题，第4～6章主要介绍特征提取问题，第7章对雷达自动目标识别技术的未来发展趋势进行分析和展望。
　　该书的读者对象为从事雷达自动目标识别研究的科研人员和工程师，以及从事该领域教学及科研工作的高等院校师生。

作者简介

　　柴晶，博士，曾任中国航天科工集团8511研究所工程师，曾以访问学者身份在杜克大学和悉尼科技大学交流访问。现为太原理工大学教师，主要研究方向为模式识别、机器学习、雷达目标识别。主持国家自然科学基金项目《基于包间距离、直接以包为学习对象的多示例学习维数约减问题研究（61403273）》。在国际期刊和学术会议IEEE Transactions on Knowledgeand Data Engineering，Pattern Recognition，Information Sciences，signalProcessing，ACM International Conferenceon Information and Knowledge Management，IET Radar Conference等发表论文若干。

内页插图

目录

第1章 绪论
1．1 雷达自动目标识别综述
1．1．1 雷达自动目标识别的基本概念
1．1．2 雷达自动目标识别的划分方法
1．1．3 雷达自动目标识别的意义、历史和现状
1．2 雷达高分辨距离像目标识别研究的关键问题
1．2．1 HRRP的方位敏感性问题
1．2．2 HRRP的平移敏感性问题
1．2．3 HRRP的幅度敏感性问题
1．2．4 HRRP的杂波抑制问题
1．2．5 HRRP的库外目标拒判问题
1．2．6 HRRP的特征提取问题
1．3 凸优化问题简介
1．3．1 凸优化的定义
1．3．2 凸优化的形式
1．4 基于核函数的模式分析方法
1．4．1 模式分析方法的发展历程
1．4．2 核方法的基本概念
1．4．3 核函数优化
1．5 数据介绍和内容安排
1．5．1 数据介绍
1．5．2 内容安排
参考文献

第2章 宽带雷达自动目标识别的杂波抑制问题
2．1 引言
2．2 信号模型
2．3 多普勒域直接滤波
2．3．1 杂波抑制
2．3．2 基于实测数据的仿真实验
2．3．3 本节小结
2．4 基于Keystone变换的宽带雷达自动目标识别杂波抑制
2．4．1 多普勒域直接滤波
2．4．2 频率-多普勒域信号的提取与杂波抑制
2．4．3 基于实测数据的仿真实验
2．4．4 本节小结
2．5 基于Hough变换的宽带雷达自动目标识别杂波抑制
2．5．1 Hough变换的原理
2．5．2 利用Hough变换提取信号信息
2．5．3 运动补偿后提取信号信息
2．5．4 基于实测数据的仿真实验
2．5．5 本节小结
2．6 本章小结
参考文献

第3章 雷达高分辨距离像库外目标拒判问题研究
3．1 库外目标样本生成
3．2 拒判性能评估准则
3．3 基于超球体边界的拒判算法
3．3．1 支持向量域描述
3．3．2 多核支持向量域描述
3．3．3 本节小结
3．4 基于近邻边界的拒判算法
3．4．1 NN分类器
3．4．2 A-KNN分类器
3．4．3 W-KNN分类器
3．4．4 本节小结
3．5 实验结果
3．5．1 基于AUC准则的实验结果
3．5．2 基于LF准则的实验结果
3．5．3 结果分析
3．6 本章小结
参考文献

第4章 融合距离准则学习和分类器设计的特征提取算法
4．1 算法设计
4．1．1 欧氏距离准则测度下最近均值（NM）分类器的应用缺陷
4．1．2 局部均值和最近局部均值（NLM）分类器
4．1．3 大间隔最近局部均值（LMNLM）特征提取算法
4．2 相关算法比较
4．2．1 稀疏子空间最小误差（LESS）算法
4．2．2 支持向量机（SVM）
4．2．3 大间隔近邻（LMNN）算法
4．2．4 局部距离准则（LDM）学习算法
4．3 相关算法对LMNLM的启发和LMNLM的创新点
4．3．1 启发工作
4．3．2 创新工作
4．4 实验结果
4．4．1 人工合成数据集
4．4．2 UCI公共数据集
4．4．3 雷达HRRP数据集
4．4．4 结果分析
4．5 本章小结
参考文献

第5章 组合判别分析
5．1 基于全局优化准则和局部优化准则的特征提取算法
5．1．1 全局特征提取算法
5．1．2 局部特征提取算法
5．1．3 两种特征提取算法的分析比较
5．2 融合全局优化准则和局部优化准则的组合判别分析（CDA）算法
5．2．1 算法设计
5．2．2 算法分析
5．3 UCI公共数据集实验结果
5．4 雷达HRRP数据集实验结果
5．5 本章小结
参考文献

第6章 广义重加权局部均值判别分析
6．1 LDA算法的应用缺陷
6．1．1 缺陷1
6．1．2 缺陷2
6．1．3 缺陷3
6．1．4 缺陷4
6．2 局部均值判别分析（LMDA）
6．3 广义重加权（GRW）学习框架
6．3．1 重加权（RW）方法
6．3．2 对RW方法的扩展
6．4 相关算法的比较
6．5 实验结果
6．5．1 人工合成数据集
6．5．2 UCI公共数据集
6．5．3 雷达HRRP数据集
6．6 本章小结
参考文献

第7章 未来发展趋势
7．1 趋势一：拒判算法研究
7．2 趋势二：在线学习问题研究
7．3 趋势三：不同信噪比条件下识别算法的移植问题研究
7．4 趋势四：流型学习研究
7．5 趋势五：非参数贝叶斯统计学习研究
7．6 趋势六：微多普勒调制特性研究
7．7 趋势七：其他问题研究
参考文献

前言/序言

　　雷达高分辨距离像是散射点子回波在雷达视线方向上投影的向量和，它能够反映散射点目标在雷达视线方向上的几何结构信息，且相对于合成孔径雷达（SAR）图像和逆合成孔径雷达（ISAR）图像而言，具有易于获取和存储量小等优点，因而在雷达自动目标识别领域受到了广泛关注。
　　本书主要结合雷达高分辨距离像识别的工程应用背景，从杂波背景下的鲁棒性识别、库外目标拒判和特征提取3个方面介绍雷达自动目标识别的相关理论和技术的研究进展。具体内容如下：
　　第1章介绍雷达高分辨距离像的物理特性，分析基于高分辨距离像的雷达自动目标识别面临的关键问题，以及如何应对这些关键问题。
　　第2章讨论雷达高分辨距离像在杂波背景下如何保持鲁棒性识别性能的问题，主要介绍如何进行杂波抑制。
　　第3章针对库外目标拒判问题，介绍一种人工生成库外目标训练样本的方法，并分析和比较基于超球体边界和近邻边界的拒判算法的优缺点。
　　第4章介绍一种基于大间隔分类准则的最近局部均值（LMNLM）算法。该算法通过一个线性变换，将原始欧式距离空间投影到马氏距离空间，并在投影后的最近局部均值（NLM）分类器的设计中引入分类间隔，从而提升了NLM分类器的分类精度。
　　第5章从鲁棒性和灵活性两个角度对全局特征提取算法和局部特征提取算法进行对比分析，发现全局算法具有较强的鲁棒性和较弱的灵活性，而局部算法则与之相反，其鲁棒性较弱而灵活性较强。在此基础上，采用组合判别分析（CDA）来折中考虑鲁棒性和灵活性，并将其应用到雷达高分辨距离像目标识别领域中。
　　第6章分析线性判别分析（LDA）的4个缺陷，并介绍一种新的特征提取算法-一局部均值判别分析（LMDA），来弥补前3个缺陷给识别带来的不利影响，以及一个广义重加权（GRW）学习框架来弥补第4个缺陷给识别带来的不利影响。LMDA算法和GRW学习框架的结合可以大大提高数据的可分性，基于人工数据、公用数据及雷达数据的实验结果充分表明它们在提高分类精度方面的有效性。
　　第7章分析和展望雷达自动目标识别技术的未来发展趋势，主要从拒判算法研究、在线学习问题研究、不同信噪比条件下识别算法的移植问题研究、流型学习研究、非参数贝叶斯统计学习研究、微多普勒调制特性研究等方面对其未来发展趋势进行分析和展望。
　　在本书成稿过程中，陈泽华、陈宏涛、李伟、刘帆、张仕给予了大力协助，在此表示衷心感谢。
　　在撰写本书的过程中参考了一些相关方法和技术文献，也引用了一些相关的论文和著作观点，在此对有关作者表示感谢。
　　感谢国家自然科学基金（No.61403273）对本书出版的资助。
　　雷达自动目标识别技术的发展非常迅速，新的理论、方法和技术如雨后春笋般层出不穷。由于作者知识水平所限，书中的纰漏和欠妥之处在所难免，恳请广大读者批评指正。

《天际之眼：现代雷达系统的高分辨距离像解析与目标特性挖掘》 内容概要 本书深入探讨了现代雷达系统在实现高分辨距离像（HRRP）下的目标识别关键技术。内容围绕HRRP数据的生成机理、特性分析、以及如何利用这些特性进行精确目标识别展开，旨在为雷达信号处理、目标识别以及相关军事和民用应用领域的研究人员和工程师提供一本全面且实用的参考。 第一部分：高分辨距离像的理论基础与生成机理 在本书的第一部分，我们将首先回顾和梳理雷达系统工作的基本原理，重点聚焦于脉冲压缩技术如何实现距离分辨率的提升，从而生成HRRP。我们将详细解析不同类型的雷达系统（如脉冲多普勒雷达、线性调频雷达等）在HRRP生成过程中所扮演的角色，以及影响HRRP质量的关键因素，例如信号带宽、采样率、系统噪声、多普勒效应等。 雷达基本原理回顾：简要介绍雷达的工作流程，包括发射、接收、信号处理等，为后续内容奠定基础。 脉冲压缩技术解析：深入阐述线性调频（LFM）、非线性调频（NLFM）等脉冲压缩技术，说明其如何通过展宽信号带宽来提高距离分辨率。我们将探讨不同编码方式对HRRP特性的影响。 HRRP的定义与特点：清晰定义HRRP，并分析其作为一种雷达目标散射特性随距离变化的二维或一维表示形式的独特性。我们将讨论HRRP的幅度、相位、以及其随观测角度、目标姿态等变化的规律。 目标散射中心模型：介绍HRRP生成背后的物理模型，例如几何散射中心模型、德拜面模型等，理解目标表面散射点的分布如何映射到HRRP。 影响HRRP质量的因素：系统噪声、杂波、目标运动（包括平台运动和目标自身运动）、大气条件等对HRRP清晰度和稳定性的影响进行详细分析。 HRRP数据获取与预处理：介绍实际雷达系统中HRRP数据的采集流程，以及数据预处理的重要性，包括幅度归一化、相位校正、噪声抑制、回波窗选择等，为后续特征提取奠定基础。 第二部分：高分辨距离像的目标特性挖掘 本部分是本书的核心，将详细介绍如何从HRRP数据中提取出能够区分不同目标的关键特征。我们将涵盖从传统的统计特征到现代的深度学习特征提取方法，以及对这些特征进行分析和解释。 HRRP时域特征提取： 幅度统计特征：如均值、方差、偏度、峰度、能量、信噪比（SNR）等，分析这些特征在不同目标下的变化规律。 相位统计特征：探讨相位信息在目标识别中的作用，以及如何提取相位相关的特征。 峰值分布特征：分析HRRP幅度峰值的位置、数量、间距、以及能量集中度等特征。 一维距离像轮廓特征：例如边缘检测、轮廓形状描述等，将HRRP视为一种“雷达外形”。 HRRP频域特征提取： 傅里叶变换与频谱分析：将HRRP进行傅里叶变换，分析其频谱特性，如主瓣宽度、零点分布、能量集中度等。 倒频谱分析：探讨倒频谱在揭示目标结构信息方面的应用。 小波变换特征：利用小波变换的自适应时频分析能力，提取HRRP在不同尺度上的细节特征。 HRRP空间域特征提取（多站/多角度）： 多站HRRP融合：介绍如何利用不同站点的HRRP信息进行融合，提高识别精度。 角度-距离像（RCS-Range Profile）：分析目标在不同观测角度下的HRRP变化，形成二维的RCS-Range Profile，并从中提取角度依赖性特征。 目标姿态估计：基于HRRP的变化规律，推断目标的三维姿态信息。 基于深度学习的HRRP特征提取： 卷积神经网络（CNN）在HRRP识别中的应用：介绍如何将HRRP数据转化为适合CNN输入的格式（如图像），并设计相应的网络结构（如ResNet, VGG等）来自动学习HRRP的深层抽象特征。 循环神经网络（RNN）/长短期记忆网络（LSTM）在HRRP识别中的应用：当HRRP序列具有时间关联性时，RNN/LSTM可以用于捕捉其动态特性。 Transformer模型在HRRP识别中的应用：探讨Transformer模型在处理HRRP序列数据上的潜力，特别是其自注意力机制。 注意力机制：介绍如何利用注意力机制引导模型关注HRRP中对识别更重要的区域或信息。 迁移学习与域适应：讨论如何利用预训练模型或将已有的识别模型迁移到新的HRRP数据集上。 特征选择与降维： 过滤法、包裹法、嵌入法：介绍常用的特征选择方法，以剔除冗余和不相关的特征，提高模型效率和泛化能力。 主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）：对提取的特征进行降维，减少计算量并避免维度灾难。 第三部分：基于HRRP的目标识别算法研究 在提取了丰富的HRRP目标特征后，本部分将重点介绍如何设计和应用各类目标识别算法，将提取的特征转化为对目标类别的判别。 传统机器学习算法： 支持向量机（SVM）：介绍SVM在线性与非线性分类中的应用，及其核函数的选择。 K近邻（KNN）：讨论KNN算法的基本原理及其在HRRP识别中的参数选择。 决策树与随机森林：阐述决策树模型的工作方式，以及随机森林如何通过集成学习提高鲁棒性。 隐马尔可夫模型（HMM）：适用于处理具有序列特性的HRRP数据，分析目标状态转移。 贝叶斯分类器：基于概率理论的分类方法，适用于处理不确定性数据。 深度学习目标识别模型： 端到端识别网络：直接将HRRP数据输入深度学习模型，实现从原始数据到类别输出的端到端识别。 多模态融合识别：当存在其他雷达数据（如多普勒谱）或非雷达传感器数据时，如何将HRRP信息与其它信息进行融合，以提升整体识别性能。 对抗性样本与鲁棒性分析：讨论生成对抗性样本对HRRP识别模型的影响，以及如何提升模型的鲁棒性。 识别性能评估指标： 准确率、精确率、召回率、F1分数：介绍常用的分类性能评估指标，并解释其含义。 混淆矩阵：可视化分类结果，分析模型在不同类别上的识别能力。 ROC曲线与AUC值：评估分类器在不同阈值下的性能。 模型训练与优化： 数据集的构建与划分：如何构建具有代表性的HRRP数据集，以及训练集、验证集、测试集的合理划分。 损失函数的设计：介绍适用于HRRP识别任务的损失函数，如交叉熵损失、三元组损失等。 优化器与学习率调度：常用优化算法（如Adam, SGD）及其学习率调整策略。 数据增强技术：通过对HRRP数据进行变换（如加噪、平移、旋转等），扩充数据集，提高模型泛化能力。 第四部分：HRRP目标识别的关键应用研究 本部分将聚焦于HRRP目标识别在实际场景中的具体应用，分析不同应用场景下的挑战与解决方案。 军事目标识别： 飞机、导弹、舰船等空中/地面/水面目标的识别：分析不同目标类型的HRRP特性差异，以及在复杂背景下的识别难题。 隐身目标识别：探讨HRRP在识别低可探测性目标方面的潜力与局限性。 目标分类与类型判断：将HRRP识别技术应用于区分敌我目标、识别不同型号的装备等。 反隐身雷达技术：HRRP作为一种重要的信息源，在反隐身雷达的研发中扮演关键角色。 民用领域应用： 无人机监测与识别：在空域管理、安防领域，利用HRRP识别不同型号的无人机。 目标跟踪与识别：结合HRRP信息，实现对运动目标的持续跟踪与身份确认。 环境监测与遥感：利用雷达HRRP分析地物、海洋等目标特性。 交通监测与车辆识别：在智能交通系统中，识别不同类型的车辆。 HRRP识别面临的挑战与未来发展趋势： 目标姿态变化的影响：如何在目标姿态剧烈变化时保持识别性能。 杂波与干扰的抑制：在强杂波和电子干扰环境下，如何提取有效的HRRP信息。 数据稀疏性与小样本学习：如何解决HRRP数据集普遍存在的类间样本不平衡或类内样本量少的问题。 实时性与计算效率：在满足实时性要求的情况下，如何设计高效的识别算法。 多平台、多传感器信息融合：进一步提升识别精度和鲁棒性。 智能目标建模与自适应识别：研究能够理解和适应新型目标的识别方法。 基于AI的可解释性HRRP识别：深入理解AI模型识别HRRP的内在机制，提高对模型决策的信任度。 本书将力求理论与实践相结合，通过大量的实例分析和仿真实验，展示HRRP目标识别技术的强大能力和广阔前景，为读者提供系统性的知识框架和深入的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名听起来就充满了技术感和前沿性，“雷达高分辨距离像目标识别的关键应用研究”。我第一眼看到这个名字，脑海里立刻浮现出各种科幻电影里，那种能够精确描绘出物体细节，甚至辨别出细微差别的雷达系统。我想，这本书一定深入探讨了如何在复杂的电磁环境中，通过雷达技术实现对目标的精准识别。高分辨距离像（HRRP）是雷达探测领域一个非常重要的概念，它能够提供比传统雷达更丰富的目标信息，比如目标的几何形状、尺寸、材料特性等等。而“目标识别”则是这些信息最终的应用价值所在，无论是军事侦察、民用安防，还是自动驾驶，都离不开对目标的准确辨识。 这本书的“关键应用研究”这几个字更是点睛之笔，意味着它不仅仅停留在理论层面，而是着眼于实际落地。我猜想，书中会详细阐述HRRP在不同领域的具体应用案例，比如在海战场上，如何利用HRRP区分水面舰艇，甚至是识别不同类型的飞机；在城市环境中，如何利用HRRP来监控交通流量，识别车辆类型，甚至是被遮挡的行人；在航空航天领域，又会如何用于卫星遥感，绘制精细的地形图，或者识别轨道上的空间碎片。我非常期待书中能够分享一些真实世界的成功案例，以及在实际应用中遇到的挑战和解决方案，这对于我理解这项技术如何改变我们的生活，具有非常重要的意义。

评分☆☆☆☆☆

“雷达高分辨距离像目标识别的关键应用研究”——仅从书名来看，就仿佛打开了一扇通往未来探测技术的大门。‘高分辨距离像’，这几个字我理解为雷达能够实现前所未有的细节展现，能够精确到微米甚至更小的尺度，这使得我们能够“看”清目标更深层次的特征。这与过去那种模糊的探测方式截然不同，更像是给目标拍了一张极其精细的“三维照片”，能够反映出目标的表面纹理、几何形状等信息。而‘目标识别’，顾名思义，就是利用这些丰富的细节信息，去区分和确定目标的种类。这本书，应该是在深入挖掘如何利用这种超高清的雷达“图像”来“认识”世界。 “关键应用研究”这几个字，让我对这本书的市场价值和实际意义充满了期待。它不仅仅是停留在理论的探索，而是直接指向了这项技术的落地和应用。我迫切想知道，在哪些领域，HRRP目标识别技术能够发挥出“关键”作用，甚至带来突破性的进展。例如，在国防安全领域，它是否能够帮助我们更有效地识别和跟踪敌方目标，提高作战的精确性？在航空航天领域，它能否用于监测卫星轨道上的碎片，或者在星球探测任务中识别地质特征？在智能交通领域，它又是否能为无人驾驶车辆提供更可靠的感知能力？我希望书中能够包含一些具体的、具有代表性的应用场景分析，以及在实际应用中可能遇到的技术瓶颈和创新的解决方案，这对我来说将是极其宝贵的参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名——“雷达高分辨距离像目标识别的关键应用研究”——立刻勾起了我的好奇心。‘高分辨距离像’（HRRP），听起来就像是雷达技术在细节展现上的一个巨大飞跃，能够捕捉到目标比以往更丰富、更精细的特征信息，这就像从一个黑白模糊的剪影，跃升到了一幅高清的彩色画像，甚至能看到目标的“纹路”和“轮廓”的细微变化。而‘目标识别’，则是将这些精细的“画像”转化为有意义的认知，能够区分出这是飞机、是汽车、还是某种特定的设备。这本书，应该就是在研究如何将这种精细的雷达“视觉”能力，转化为能够准确“认识”目标的强大工具。 “关键应用研究”这几个字，直接指明了本书的实用性和前瞻性。我非常期待这本书能深入剖析HRRP目标识别技术在各个领域的“关键”应用。比如，在军事上，它如何帮助精确识别伪装下的目标，提升态势感知能力？在民用领域，它又能在哪些方面提供核心支持，例如在复杂的城市环境中，如何用于交通管理、安防监控，或者为自动驾驶提供更安全的“眼睛”？我希望书中能够提供一些详实的案例，展示这项技术是如何在现实世界中解决实际问题的，并且能够揭示出那些能够带来颠覆性影响的“关键”应用方向，以及实现这些应用所需要克服的技术难题和前沿的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题，‘雷达高分辨距离像目标识别的关键应用研究’，本身就传递出一种深入探索的信号。‘高分辨距离像’，这几个字一听就觉得技术壁垒很高，似乎是雷达领域最尖端的那一部分。它让我联想到，是不是能够捕捉到比肉眼更清晰、更具辨识度的目标轮廓，甚至能分辨出目标上的某些特征点，就像给目标拍了一张“X光片”一样。而‘目标识别’，这更是这项技术的核心价值所在，它不是简单地探测到有东西在那儿，而是能告诉你那是什么。想象一下，在复杂的战场环境下，能够迅速准确地识别出敌我目标，那将是多么大的优势；或者在民用领域，能够在繁忙的交通场景中，精准地识别出各种车辆、行人，甚至是动物，为智能交通系统提供强大的支撑。 “关键应用研究”这部分，是我最感兴趣的。它表明这本书不仅仅是在研究理论，而是在探讨实际的落地和应用。我会很想知道，在实际应用中，有哪些领域是最需要也最能发挥HRRP目标识别优势的？是军事国防？是航空航天？还是自动驾驶？亦或是智慧城市？我希望书中能够提供一些具体的案例分析，比如某个国家是如何利用这项技术来提升其军事侦察能力的，或者某个城市是如何通过这项技术来优化交通管理的。更进一步，如果书中能够探讨这项技术在面临实际应用时，可能会遇到的技术难题，比如数据处理的效率、识别的准确率、抗干扰能力等等，以及相关的解决方案，那就更棒了。

评分☆☆☆☆☆

光是书名‘雷达高分辨距离像目标识别的关键应用研究’，就足以让对雷达技术略有了解的人眼前一亮。‘高分辨距离像’，这几个字暗示着雷达能够达到前所未有的细节描绘能力，能够将目标“刻画”得非常清晰，甚至能够捕捉到目标的细微纹理和结构信息。这就像是给原本模糊的雷达图像注入了生命，让目标不再是一个简单的点，而是拥有了丰富的“容貌”。而“目标识别”，这是这种高分辨率图像的最终目的，是将这些精细的信息转化为有意义的认知。这本书，应该是在探讨如何利用这些“高清”的雷达图像，去精确地“认识”和“分类”各种各样的目标。 “关键应用研究”这部分，直接点明了这本书的实用价值。我个人非常期待书中能深入解析HRRP目标识别技术在不同场景下的具体应用。比如，在军事领域，它能否用于区分不同型号的飞机、导弹，甚至是一些隐藏在复杂地形中的目标？在民用领域，它能否应用在自动驾驶汽车上，帮助车辆在各种天气条件下识别障碍物？或者在安防领域，能否用于监测区域内的活动，精确识别人员和车辆？我更希望书中能揭示一些“关键”的应用，那些能够带来颠覆性变革的领域，并且详细介绍其实现原理、技术路径以及面临的挑战，甚至是一些成功应用的案例分析，这对我来说将是非常有价值的学习材料。