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

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肖怀铁 著

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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118105209

商品编码：29761941425

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

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 优分类超平面 1.3.2 构造优超平面 1.3.3 广义优分类面 1.3.4 高维空间中的优分类面 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 小相对距离SVDD多目标识别算法 6.3.4 序贯小相对距离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 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 0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

编辑推荐

文摘

序言

雷达目标识别：穿透噪声，洞悉目标真身 在现代军事、航空航天、交通监控以及地质勘探等领域，雷达技术扮演着至关重要的角色。其核心能力之一，便是对探测到的目标进行精确识别。从浩瀚的星辰大海到纷繁复杂的地面景象，再到瞬息万变的空中目标，雷达系统的高效运作离不开强大的目标识别技术。然而，雷达信号的传播过程并非坦途，它饱受噪声、干扰、多径效应以及目标自身姿态、速度变化等多重因素的困扰，使得从原始回波中提取出目标的关键特征并将其与已知目标库进行匹配，成为一项极具挑战性的任务。 高分辨距离像（High Resolution Range Profile, HRRP）的独特价值 在众多雷达目标识别的信号处理技术中，高分辨距离像（HRRP）以其独特的优势脱颖而出。HRRP是雷达系统对目标沿径向距离方向上进行高分辨率采样后得到的反射强度的一维分布图。它能够反映出目标在距离维度上的结构信息，例如目标的长度、关键散射点的分布、以及各散射点相对于目标质心的相对位置等。相比于传统的雷达回波信号，HRRP在一定程度上消除了目标方位角和俯仰角变化带来的复杂影响，使得目标识别的难度有所降低，并且在目标距离向分辨率足够高的情况下，HRRP能够捕捉到目标独特且相对稳定的“指纹”信息。 HRRP的“指纹”特性与识别瓶颈 高分辨距离像的“指纹”特性源于目标上不同散射中心在雷达波照射下的散射强度差异。当雷达照射目标时，目标的不同部位，如机翼、发动机、舱体、尾翼等，会对雷达波产生不同强度的反射。这些反射点沿雷达径向的分布以及它们各自的强度构成了HRRP。理论上，每一种目标都有其独特的HRRP特征，就像人类的指纹一样，可以用来区分不同的目标。 然而，HRRP的实际应用并非一帆风顺。尽管HRRP比原始雷达回波信号更具表征能力，但它仍然面临着诸多挑战： 噪声污染： 雷达系统本身存在热噪声，战场环境中还可能存在电磁干扰，这些都会严重污染HRRP信号，导致特征提取的准确性下降。 多径效应： 雷达信号在传播过程中可能发生多次反射（例如，从地面、建筑物等反射后到达雷达），这些额外回波会叠加到真实目标的回波上，扭曲HRRP的形状，增加识别难度。 目标姿态变化： 即使是同一目标，在不同的观测角度下，其HRRP也会发生显著变化。例如，一架飞机在侧面和正面照射时，其HRRP的形状和峰值分布会截然不同。这种变化使得基于固定HRRP模板的匹配方法难以应对。 目标尺度变化： 目标与雷达的距离变化会导致HRRP的长度发生伸缩，这同样会影响识别的准确性。 杂波影响： 在某些环境下，如地面杂波，可能会与目标回波混淆，进一步降低识别性能。 样本数量限制： 在实际应用中，训练样本的获取往往受到限制，特别是在识别稀有的目标类型时，这为基于统计模型的方法带来了挑战。 克服挑战：从传统方法到新兴理论的演进 为了应对上述挑战，研究人员们在HRRP目标识别领域不断探索和创新。早期的方法主要集中在对HRRP信号进行预处理，例如降噪、滤波等，然后提取一些手工设计的特征，如目标长度、散射点数量、峰值能量等，最后利用分类器进行识别。 传统特征工程方法： 这类方法依赖于对HRRP信号的深刻理解，通过人工设计能够有效区分目标的特征。例如，计算HRRP的均值、方差、能量、熵，或者分析峰值点的分布、间距等。常用的分类器包括支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树等。尽管在一定程度上有效，但手工设计的特征往往难以捕捉HRRP的全部信息，且对噪声和姿态变化较为敏感。 模板匹配法： 通过预先存储大量已知目标在不同姿态下的HRRP模板，然后将待识别目标的HRRP与模板库进行匹配。匹配度最高的目标被认为是识别结果。然而，模板库的构建工作量巨大，且对姿态变化的鲁棒性有限。 统计模型方法： 基于概率统计理论，建立目标的统计模型，如高斯混合模型（GMM）。通过最大似然估计或贝叶斯推断来估计模型参数，并根据后验概率进行分类。这类方法在一定程度上能够处理噪声和姿态变化，但模型的准确性高度依赖于训练数据的质量和数量。 然而，随着雷达探测精度的提升和目标复杂性的增加，传统方法在应对大规模、多姿态、强干扰等复杂场景时显得力不从心。尤其是在需要识别大量不同类型目标，并且目标姿态变化剧烈的情况下，传统方法的泛化能力和鲁棒性受到了严峻考验。 核方法：一种强大的非线性建模工具 在这样的背景下，一些更强大的数学工具应运而生，为HRRP目标识别带来了新的突破。核方法（Kernel Methods）作为一类强大的机器学习算法，近年来在模式识别和回归分析等领域取得了显著成就。其核心思想在于，通过一个“核函数”将原始数据映射到一个更高维的特征空间，在这个高维空间中，原本难以线性分离的数据点可能变得线性可分，从而使得线性分类器（如线性SVM）能够有效地解决非线性问题。 核方法的优势在于： 强大的非线性映射能力： 核函数能够有效地捕获数据中的非线性关系，将低维数据映射到高维空间，从而发现隐藏的模式。 避免显式计算高维特征： 核函数通过“核技巧”避免了直接计算高维空间中的特征，从而在计算上具有一定的优势，避免了“维度灾难”。 灵活多样的核函数选择： 存在多种经典的核函数，如线性核、多项式核、径向基函数（RBF）核、sigmoid核等，可以根据问题的特性进行选择，以获得最佳的性能。 良好的泛化能力： 通过正则化等手段，核方法在处理小样本、高维数据时往往能够获得良好的泛化能力，减少过拟合的风险。 核方法在HRRP目标识别中的应用前景 核方法在HRRP目标识别中的应用，正是基于其强大的非线性建模能力，能够有效地处理HRRP信号中的复杂非线性特征，并提高识别的准确性和鲁棒性。例如，可以通过将HRRP信号看作是高维空间中的一个点，利用核函数将其映射到一个能够更好地分离不同目标的高维特征空间。 基于核方法的支持向量机（Kernel SVM）： 这是核方法在分类问题中最经典的 G 应用。通过选择合适的核函数（如RBF核），Kernel SVM能够学习到HRRP信号中的复杂边界，从而实现对不同目标的精确分类，即使在存在噪声和姿态变化的情况下。 核主成分分析（Kernel PCA）： 可以用于HRRP信号的降维和特征提取。通过核PCA，可以将HRRP数据映射到低维的非线性子空间，从而保留其主要的变异性，并减少后续识别算法的计算复杂度。 核判别分析（Kernel FDA）： 是一种用于特征提取和分类的方法，旨在最大化类间散度，最小化类内散度。在HRRP识别中，Kernel FDA能够找到能够最好地区分不同目标类别的非线性映射。 核聚类算法： 如核K-means，可以用于对HRRP数据进行无监督聚类，发现隐藏的模式和目标类别，为后续有监督学习提供基础。 展望未来 随着计算能力的不断提升和算法研究的深入，核方法及其变种在HRRP目标识别领域的应用将更加广泛和深入。未来的研究将可能聚焦于： 更精细的HRRP特征提取： 结合深度学习等技术，利用核方法学习更具表征能力的HRRP特征。 鲁棒性更强的核函数设计： 针对雷达信号的特定干扰和噪声特性，设计更适合的核函数。 多源信息融合： 将HRRP与其他雷达信息（如多普勒信息、极化信息）或非雷达信息进行融合，利用核方法实现更全面的目标识别。 实时性与高效性： 优化核方法算法，以满足实时目标识别的需求，尤其是在高速运动目标跟踪等场景下。 总而言之，HRRP目标识别是雷达系统中的一项关键技术，其挑战性在于处理由噪声、干扰、多径以及目标自身变化带来的复杂性。核方法作为一种强大的非线性建模工具，为克服这些挑战提供了新的思路和强大的技术支撑。通过将HRRP信号映射到高维特征空间，核方法能够更有效地捕捉目标独特的“指纹”信息，从而实现更精确、更鲁棒的目标识别，为雷达技术的进步和应用拓展奠定坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

我花了整整一个周末的时间来消化前三章的内容，最大的感受是作者在理论深度上毫不含糊，直击问题的核心。它对基础的随机过程和统计信号处理知识进行了必要的铺垫，但并没有停留在泛泛而谈的层面，而是迅速将这些理论工具应用到实际的雷达回波模型构建中，这对于工程实践者来说至关重要。我尤其对其中关于“杂波抑制”的那一部分印象深刻，作者采用了一种非常巧妙的矩阵分解方法来分离目标信号和环境噪声，其推导过程严密且富有启发性。阅读过程中，我常常需要对照着另一本经典教材来交叉验证一些概念，但很快发现，这本书在某些关键环节的阐述比我手头的参考书更加直观和彻底。它似乎非常懂得读者的困惑点在哪里，总能在关键的转折处提供恰到好处的解释或图示来加以佐证。对于那些希望从“知道”到“理解”的读者来说，这本书提供了从微观到宏观的完整路径。它的深度足以让资深研究人员感到充实，同时其循序渐进的讲解方式又为初学者设立了一个相对平缓的入门坡道，这种平衡掌握得相当出色。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用价值远超我的预期，特别是在算法实现层面。书中对于不同核函数特性的分析和选择标准描述得极其透彻，这不是那种只停留在公式展示的教科书，而是真正考虑了如何在计算资源有限的实际系统中部署这些复杂算法。我注意到作者详细讨论了计算复杂度的问题，并对比了不同识别框架在处理大规模数据时的性能差异，这种“理论指导实践”的写作思路非常接地气。我尝试根据书中的描述搭建了一个简化的仿真环境，结果发现，按照书中的参数设置和流程走下来，输出的结果与预期高度吻合，这极大地增强了我对后续深入研究的信心。特别是它对“特征提取”和“分类器设计”之间的耦合关系进行了深入剖析，揭示了以往一些方法中存在的“局部最优”陷阱。如果说这本书有什么美中不足，那可能就是对特定商业软件或开源工具包的应用示例着墨不多，不过，对于真正想掌握底层原理的人来说，这反而是一种优势，因为它迫使读者自己去构建和理解每一步的逻辑，而不是仅仅停留在调用API的层面。

评分☆☆☆☆☆

整本书的装帧和印刷质量也值得称赞，这对于需要反复查阅和标记的书籍来说非常重要。纸张的选择恰到好处，既保证了油墨的清晰度，又不会因为太亮而造成阅读疲劳，尤其是在长时间阅读包含大量图表和公式的章节时，这一点感受尤为明显。边距留得足够宽敞，方便我在阅读过程中进行批注和记录自己的疑问，这对于深度学习型阅读者来说是极其友好的设计。虽然内容非常专业且密度极大，但得益于作者精心的组织和详略得当的取舍，整体阅读体验是流畅且富有成就感的。每次合上书本，我都能感觉到自己的知识体系在这一领域得到了实质性的巩固和提升。它不仅仅是知识的传递，更像是一种思维方式的培养，教会你如何用系统、严谨的核方法论去审视和解决实际的雷达信号处理难题。这本书无疑是我书架上的一本常青树，未来很长一段时间内，它都将是我工作中不可或缺的参考宝典。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常引人注目，深邃的蓝色调中点缀着一些几何图形，给人一种既专业又充满科技感的第一印象。我当时是在书店里偶然翻到的，立刻就被它标题中“雷达高分辨”和“目标识别”这些关键词吸引了。作为一名对信号处理和模式识别领域有浓厚兴趣的业余爱好者，我一直在寻找一本既能系统介绍基础理论，又能深入探讨前沿应用的权威著作。这本书的排版清晰，章节划分逻辑性强，目录梳理得非常到位，让我对全书的脉络有了清晰的了解。尤其是它在引言部分对该领域发展历程的简要回顾，让我迅速把握了研究背景和当前的挑战所在。作者在文字表达上非常严谨，用词精准，没有过多花哨的辞藻，完全是扎实的学术风格，这对于需要深入学习的读者来说无疑是一大福音。我特别欣赏它在细节处理上的用心，比如对公式的推导过程描述得非常详尽，即便是初次接触相关理论的读者，也能通过细致的步骤理解其背后的物理意义和数学原理。总的来说，这本书在视觉呈现和内容组织结构上都体现了极高的专业水准，让人有立刻购买并深入研读的冲动。

评分☆☆☆☆☆

我发觉这本书的作者显然是一位在雷达领域深耕多年的专家，其知识的广度和深度令人敬佩。在阅读的后期章节，涉及到一些关于非线性目标跟踪和复杂环境适应性的讨论时，我能明显感受到那种历经多年研究沉淀下来的洞察力。作者不仅罗列了已有的成熟技术，更重要的是，他指出了当前技术路线的局限性以及未来可能的研究方向，甚至隐晦地提出了几个尚未完全解决的开放性问题。这种前瞻性的视野让这本书的价值超越了一本普通教材，更像是一份高质量的领域综述和研究路线图。例如，书中对“小目标检测”在强干扰背景下的鲁棒性问题的分析，提供了好几种创新性的思路，这些思路的细节阐述得非常具有启发性，让我对如何设计更具韧性的识别系统有了全新的认识。我强烈推荐给那些处于博士研究阶段，需要确定自己细分研究方向的学者，这本书提供的“制高点”视角，能帮助你更快地找到创新的切入点。