基於核方法的雷達高分辨距離像目標識彆理論與方法 9787118105209 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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肖懷鐵 著

圖書標籤:

• 雷達目標識彆
• 高分辨率距離像
• 核方法
• 模式識彆
• 信號處理
• 雷達信號處理
• 機器學習
• 雷達技術
• 目標檢測
• 圖像處理

店鋪： 韻讀圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118105209

商品編碼：29761941425

包裝：平裝

齣版時間：2015-09-01

圖書基本信息
圖書名稱	基於核方法的雷達高分辨距離像目標識彆理論與方法	作者	肖懷鐵
定價	55.00元	齣版社	國防工業齣版社
ISBN	9787118105209	齣版日期	2015-09-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝
開本	16開	商品重量	0.4Kg

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》是作者肖懷鐵、馮國瑜、郭雷、單凱晶、叢瑜等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。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。0章介紹瞭特徵空間數據核矩陣收縮方法。 　　本書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。

作者簡介

目錄

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 優分類超平麵 1.3.2 構造優超平麵 1.3.3 廣義優分類麵 1.3.4 高維空間中的優分類麵 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 小相對距離SVDD多目標識彆算法 6.3.4 序貫小相對距離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 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 0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

編輯推薦

文摘

序言

雷達目標識彆：穿透噪聲，洞悉目標真身 在現代軍事、航空航天、交通監控以及地質勘探等領域，雷達技術扮演著至關重要的角色。其核心能力之一，便是對探測到的目標進行精確識彆。從浩瀚的星辰大海到紛繁復雜的地麵景象，再到瞬息萬變的空中目標，雷達係統的高效運作離不開強大的目標識彆技術。然而，雷達信號的傳播過程並非坦途，它飽受噪聲、乾擾、多徑效應以及目標自身姿態、速度變化等多重因素的睏擾，使得從原始迴波中提取齣目標的關鍵特徵並將其與已知目標庫進行匹配，成為一項極具挑戰性的任務。 高分辨距離像（High Resolution Range Profile, HRRP）的獨特價值 在眾多雷達目標識彆的信號處理技術中，高分辨距離像（HRRP）以其獨特的優勢脫穎而齣。HRRP是雷達係統對目標沿徑嚮距離方嚮上進行高分辨率采樣後得到的反射強度的一維分布圖。它能夠反映齣目標在距離維度上的結構信息，例如目標的長度、關鍵散射點的分布、以及各散射點相對於目標質心的相對位置等。相比於傳統的雷達迴波信號，HRRP在一定程度上消除瞭目標方位角和俯仰角變化帶來的復雜影響，使得目標識彆的難度有所降低，並且在目標距離嚮分辨率足夠高的情況下，HRRP能夠捕捉到目標獨特且相對穩定的“指紋”信息。 HRRP的“指紋”特性與識彆瓶頸 高分辨距離像的“指紋”特性源於目標上不同散射中心在雷達波照射下的散射強度差異。當雷達照射目標時，目標的不同部位，如機翼、發動機、艙體、尾翼等，會對雷達波産生不同強度的反射。這些反射點沿雷達徑嚮的分布以及它們各自的強度構成瞭HRRP。理論上，每一種目標都有其獨特的HRRP特徵，就像人類的指紋一樣，可以用來區分不同的目標。 然而，HRRP的實際應用並非一帆風順。盡管HRRP比原始雷達迴波信號更具錶徵能力，但它仍然麵臨著諸多挑戰： 噪聲汙染： 雷達係統本身存在熱噪聲，戰場環境中還可能存在電磁乾擾，這些都會嚴重汙染HRRP信號，導緻特徵提取的準確性下降。 多徑效應： 雷達信號在傳播過程中可能發生多次反射（例如，從地麵、建築物等反射後到達雷達），這些額外迴波會疊加到真實目標的迴波上，扭麯HRRP的形狀，增加識彆難度。 目標姿態變化： 即使是同一目標，在不同的觀測角度下，其HRRP也會發生顯著變化。例如，一架飛機在側麵和正麵照射時，其HRRP的形狀和峰值分布會截然不同。這種變化使得基於固定HRRP模闆的匹配方法難以應對。 目標尺度變化： 目標與雷達的距離變化會導緻HRRP的長度發生伸縮，這同樣會影響識彆的準確性。 雜波影響： 在某些環境下，如地麵雜波，可能會與目標迴波混淆，進一步降低識彆性能。 樣本數量限製： 在實際應用中，訓練樣本的獲取往往受到限製，特彆是在識彆稀有的目標類型時，這為基於統計模型的方法帶來瞭挑戰。 剋服挑戰：從傳統方法到新興理論的演進 為瞭應對上述挑戰，研究人員們在HRRP目標識彆領域不斷探索和創新。早期的方法主要集中在對HRRP信號進行預處理，例如降噪、濾波等，然後提取一些手工設計的特徵，如目標長度、散射點數量、峰值能量等，最後利用分類器進行識彆。 傳統特徵工程方法： 這類方法依賴於對HRRP信號的深刻理解，通過人工設計能夠有效區分目標的特徵。例如，計算HRRP的均值、方差、能量、熵，或者分析峰值點的分布、間距等。常用的分類器包括支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）、決策樹等。盡管在一定程度上有效，但手工設計的特徵往往難以捕捉HRRP的全部信息，且對噪聲和姿態變化較為敏感。 模闆匹配法： 通過預先存儲大量已知目標在不同姿態下的HRRP模闆，然後將待識彆目標的HRRP與模闆庫進行匹配。匹配度最高的目標被認為是識彆結果。然而，模闆庫的構建工作量巨大，且對姿態變化的魯棒性有限。 統計模型方法： 基於概率統計理論，建立目標的統計模型，如高斯混閤模型（GMM）。通過最大似然估計或貝葉斯推斷來估計模型參數，並根據後驗概率進行分類。這類方法在一定程度上能夠處理噪聲和姿態變化，但模型的準確性高度依賴於訓練數據的質量和數量。 然而，隨著雷達探測精度的提升和目標復雜性的增加，傳統方法在應對大規模、多姿態、強乾擾等復雜場景時顯得力不從心。尤其是在需要識彆大量不同類型目標，並且目標姿態變化劇烈的情況下，傳統方法的泛化能力和魯棒性受到瞭嚴峻考驗。 核方法：一種強大的非綫性建模工具 在這樣的背景下，一些更強大的數學工具應運而生，為HRRP目標識彆帶來瞭新的突破。核方法（Kernel Methods）作為一類強大的機器學習算法，近年來在模式識彆和迴歸分析等領域取得瞭顯著成就。其核心思想在於，通過一個“核函數”將原始數據映射到一個更高維的特徵空間，在這個高維空間中，原本難以綫性分離的數據點可能變得綫性可分，從而使得綫性分類器（如綫性SVM）能夠有效地解決非綫性問題。 核方法的優勢在於： 強大的非綫性映射能力： 核函數能夠有效地捕獲數據中的非綫性關係，將低維數據映射到高維空間，從而發現隱藏的模式。 避免顯式計算高維特徵： 核函數通過“核技巧”避免瞭直接計算高維空間中的特徵，從而在計算上具有一定的優勢，避免瞭“維度災難”。 靈活多樣的核函數選擇： 存在多種經典的核函數，如綫性核、多項式核、徑嚮基函數（RBF）核、sigmoid核等，可以根據問題的特性進行選擇，以獲得最佳的性能。 良好的泛化能力： 通過正則化等手段，核方法在處理小樣本、高維數據時往往能夠獲得良好的泛化能力，減少過擬閤的風險。 核方法在HRRP目標識彆中的應用前景 核方法在HRRP目標識彆中的應用，正是基於其強大的非綫性建模能力，能夠有效地處理HRRP信號中的復雜非綫性特徵，並提高識彆的準確性和魯棒性。例如，可以通過將HRRP信號看作是高維空間中的一個點，利用核函數將其映射到一個能夠更好地分離不同目標的高維特徵空間。 基於核方法的支持嚮量機（Kernel SVM）： 這是核方法在分類問題中最經典的 G 應用。通過選擇閤適的核函數（如RBF核），Kernel SVM能夠學習到HRRP信號中的復雜邊界，從而實現對不同目標的精確分類，即使在存在噪聲和姿態變化的情況下。 核主成分分析（Kernel PCA）： 可以用於HRRP信號的降維和特徵提取。通過核PCA，可以將HRRP數據映射到低維的非綫性子空間，從而保留其主要的變異性，並減少後續識彆算法的計算復雜度。 核判彆分析（Kernel FDA）： 是一種用於特徵提取和分類的方法，旨在最大化類間散度，最小化類內散度。在HRRP識彆中，Kernel FDA能夠找到能夠最好地區分不同目標類彆的非綫性映射。 核聚類算法： 如核K-means，可以用於對HRRP數據進行無監督聚類，發現隱藏的模式和目標類彆，為後續有監督學習提供基礎。 展望未來 隨著計算能力的不斷提升和算法研究的深入，核方法及其變種在HRRP目標識彆領域的應用將更加廣泛和深入。未來的研究將可能聚焦於： 更精細的HRRP特徵提取： 結閤深度學習等技術，利用核方法學習更具錶徵能力的HRRP特徵。 魯棒性更強的核函數設計： 針對雷達信號的特定乾擾和噪聲特性，設計更適閤的核函數。 多源信息融閤： 將HRRP與其他雷達信息（如多普勒信息、極化信息）或非雷達信息進行融閤，利用核方法實現更全麵的目標識彆。 實時性與高效性： 優化核方法算法，以滿足實時目標識彆的需求，尤其是在高速運動目標跟蹤等場景下。 總而言之，HRRP目標識彆是雷達係統中的一項關鍵技術，其挑戰性在於處理由噪聲、乾擾、多徑以及目標自身變化帶來的復雜性。核方法作為一種強大的非綫性建模工具，為剋服這些挑戰提供瞭新的思路和強大的技術支撐。通過將HRRP信號映射到高維特徵空間，核方法能夠更有效地捕捉目標獨特的“指紋”信息，從而實現更精確、更魯棒的目標識彆，為雷達技術的進步和應用拓展奠定堅實基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實用價值遠超我的預期，特彆是在算法實現層麵。書中對於不同核函數特性的分析和選擇標準描述得極其透徹，這不是那種隻停留在公式展示的教科書，而是真正考慮瞭如何在計算資源有限的實際係統中部署這些復雜算法。我注意到作者詳細討論瞭計算復雜度的問題，並對比瞭不同識彆框架在處理大規模數據時的性能差異，這種“理論指導實踐”的寫作思路非常接地氣。我嘗試根據書中的描述搭建瞭一個簡化的仿真環境，結果發現，按照書中的參數設置和流程走下來，輸齣的結果與預期高度吻閤，這極大地增強瞭我對後續深入研究的信心。特彆是它對“特徵提取”和“分類器設計”之間的耦閤關係進行瞭深入剖析，揭示瞭以往一些方法中存在的“局部最優”陷阱。如果說這本書有什麼美中不足，那可能就是對特定商業軟件或開源工具包的應用示例著墨不多，不過，對於真正想掌握底層原理的人來說，這反而是一種優勢，因為它迫使讀者自己去構建和理解每一步的邏輯，而不是僅僅停留在調用API的層麵。

評分☆☆☆☆☆

我發覺這本書的作者顯然是一位在雷達領域深耕多年的專傢，其知識的廣度和深度令人敬佩。在閱讀的後期章節，涉及到一些關於非綫性目標跟蹤和復雜環境適應性的討論時，我能明顯感受到那種曆經多年研究沉澱下來的洞察力。作者不僅羅列瞭已有的成熟技術，更重要的是，他指齣瞭當前技術路綫的局限性以及未來可能的研究方嚮，甚至隱晦地提齣瞭幾個尚未完全解決的開放性問題。這種前瞻性的視野讓這本書的價值超越瞭一本普通教材，更像是一份高質量的領域綜述和研究路綫圖。例如，書中對“小目標檢測”在強乾擾背景下的魯棒性問題的分析，提供瞭好幾種創新性的思路，這些思路的細節闡述得非常具有啓發性，讓我對如何設計更具韌性的識彆係統有瞭全新的認識。我強烈推薦給那些處於博士研究階段，需要確定自己細分研究方嚮的學者，這本書提供的“製高點”視角，能幫助你更快地找到創新的切入點。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭整整一個周末的時間來消化前三章的內容，最大的感受是作者在理論深度上毫不含糊，直擊問題的核心。它對基礎的隨機過程和統計信號處理知識進行瞭必要的鋪墊，但並沒有停留在泛泛而談的層麵，而是迅速將這些理論工具應用到實際的雷達迴波模型構建中，這對於工程實踐者來說至關重要。我尤其對其中關於“雜波抑製”的那一部分印象深刻，作者采用瞭一種非常巧妙的矩陣分解方法來分離目標信號和環境噪聲，其推導過程嚴密且富有啓發性。閱讀過程中，我常常需要對照著另一本經典教材來交叉驗證一些概念，但很快發現，這本書在某些關鍵環節的闡述比我手頭的參考書更加直觀和徹底。它似乎非常懂得讀者的睏惑點在哪裏，總能在關鍵的轉摺處提供恰到好處的解釋或圖示來加以佐證。對於那些希望從“知道”到“理解”的讀者來說，這本書提供瞭從微觀到宏觀的完整路徑。它的深度足以讓資深研究人員感到充實，同時其循序漸進的講解方式又為初學者設立瞭一個相對平緩的入門坡道，這種平衡掌握得相當齣色。

評分☆☆☆☆☆

整本書的裝幀和印刷質量也值得稱贊，這對於需要反復查閱和標記的書籍來說非常重要。紙張的選擇恰到好處，既保證瞭油墨的清晰度，又不會因為太亮而造成閱讀疲勞，尤其是在長時間閱讀包含大量圖錶和公式的章節時，這一點感受尤為明顯。邊距留得足夠寬敞，方便我在閱讀過程中進行批注和記錄自己的疑問，這對於深度學習型閱讀者來說是極其友好的設計。雖然內容非常專業且密度極大，但得益於作者精心的組織和詳略得當的取捨，整體閱讀體驗是流暢且富有成就感的。每次閤上書本，我都能感覺到自己的知識體係在這一領域得到瞭實質性的鞏固和提升。它不僅僅是知識的傳遞，更像是一種思維方式的培養，教會你如何用係統、嚴謹的核方法論去審視和解決實際的雷達信號處理難題。這本書無疑是我書架上的一本常青樹，未來很長一段時間內，它都將是我工作中不可或缺的參考寶典。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得非常引人注目，深邃的藍色調中點綴著一些幾何圖形，給人一種既專業又充滿科技感的第一印象。我當時是在書店裏偶然翻到的，立刻就被它標題中“雷達高分辨”和“目標識彆”這些關鍵詞吸引瞭。作為一名對信號處理和模式識彆領域有濃厚興趣的業餘愛好者，我一直在尋找一本既能係統介紹基礎理論，又能深入探討前沿應用的權威著作。這本書的排版清晰，章節劃分邏輯性強，目錄梳理得非常到位，讓我對全書的脈絡有瞭清晰的瞭解。尤其是它在引言部分對該領域發展曆程的簡要迴顧，讓我迅速把握瞭研究背景和當前的挑戰所在。作者在文字錶達上非常嚴謹，用詞精準，沒有過多花哨的辭藻，完全是紮實的學術風格，這對於需要深入學習的讀者來說無疑是一大福音。我特彆欣賞它在細節處理上的用心，比如對公式的推導過程描述得非常詳盡，即便是初次接觸相關理論的讀者，也能通過細緻的步驟理解其背後的物理意義和數學原理。總的來說，這本書在視覺呈現和內容組織結構上都體現瞭極高的專業水準，讓人有立刻購買並深入研讀的衝動。