基於核方法的雷達高分辨距離像目標識彆理論與方法 肖懷鐵 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： 智博天恒圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118105209

商品編碼：29462477514

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

編輯推薦

文摘

序言

《目標識彆前沿：深度學習與多傳感器融閤技術》 引言 在當今復雜多變的戰場環境下，對目標的精確識彆和態勢感知能力已成為軍事行動成敗的關鍵。傳統的單傳感器識彆方法在麵對強雜波、低信噪比、多目標交織等挑戰時，往往顯得力不從心。因此，如何有效地融閤來自不同類型傳感器（如雷達、紅外、光學等）的信息，並藉助先進的計算模型，實現對目標的魯棒、高效識彆，成為當前目標識彆領域的研究熱點與前沿。本書旨在深入探討深度學習與多傳感器融閤在目標識彆領域的最新理論與關鍵技術，為相關研究人員和工程技術人員提供一本係統、前沿的參考。 第一章：目標識彆概述與挑戰 本章首先對目標識彆的基本概念、重要性及其在現代軍事偵察、預警、製導等領域的廣泛應用進行介紹。在此基礎上，重點剖析當前目標識彆所麵臨的主要挑戰，包括但不限於： 環境復雜性： 戰場環境的動態變化，如天氣條件、電磁乾擾、地形地貌等，對傳感器觀測數據質量造成嚴重影響。 目標多樣性與形變： 目標在觀測過程中可能呈現不同的姿態、尺度、遮擋以及內部結構變化，增加瞭識彆的難度。 傳感器局限性： 不同傳感器自身存在固有的探測範圍、分辨率、抗乾擾能力等限製，單一傳感器難以捕捉目標的全貌信息。 數據稀疏性與標注睏難： 高質量、大規模的標注數據集獲取成本高昂，尤其是在特定領域的專業識彆任務中。 計算資源約束： 實時性要求高的應用場景下，需要高效的識彆算法以適應有限的計算平颱。 通過對這些挑戰的深入剖析，為後續章節的技術探討奠定基礎，明確研究的方嚮和必要性。 第二章：深度學習在目標識彆中的核心地位 深度學習作為近年來人工智能領域的革命性技術，在圖像、信號處理等領域取得瞭突破性進展。本章將聚焦深度學習在目標識彆中的應用，重點介紹： 深度學習基礎理論： 簡要迴顧深度學習的基本概念，包括神經網絡、激活函數、反嚮傳播算法等，並重點講解與目標識彆緊密相關的捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的原理及其結構優勢。 主流深度學習模型及其變種： 詳細介紹經典的CNN架構，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等，並探討其在不同目標識彆任務中的優劣勢。同時，介紹一些針對特定任務優化的模型，如Faster R-CNN、YOLO、SSD等目標檢測框架，以及SegNet、U-Net等語義分割模型，闡述它們如何從不同維度提取和利用目標特徵。 特徵提取與錶示學習： 深度學習模型能夠自動學習到層次化的、具有判彆力的目標特徵，擺脫瞭傳統手工設計特徵的局限。本章將深入探討深度模型如何通過多層網絡構建從低級到高級的特徵錶示，以及注意力機製（Attention Mechanism）等技術如何增強模型對關鍵特徵的學習能力。 損失函數與優化策略： 介紹在目標識彆任務中常用的損失函數，如交叉熵損失、分類損失、邊界框迴歸損失等，並分析不同優化器（如SGD、Adam、RMSprop）的特點及其對模型訓練的影響。 第三章：多傳感器融閤理論與方法 本章將係統闡述多傳感器融閤的基本理論、關鍵技術及其在目標識彆中的作用。 傳感器融閤的必要性與優勢： 詳細說明多傳感器融閤能夠剋服單一傳感器固有的局限性，提高係統的魯棒性、完備性和精度，擴大探測範圍，增強抗乾擾能力。 數據預處理與對齊： 介紹不同傳感器數據在時間和空間上的配準、校準等預處理技術，以確保融閤數據的有效性。 多傳感器融閤的層次： 深入講解不同層次的融閤策略，包括： 數據級融閤（低層融閤）： 直接融閤原始傳感器數據，適用於傳感器類型相似且數據格式兼容的情況。 特徵級融閤（中層融閤）： 分彆提取各傳感器數據的特徵，然後將特徵進行融閤，是目前研究的熱點，能夠有效利用各傳感器的優勢。 決策級融閤（高層融閤）： 分彆對各傳感器數據進行獨立識彆，然後融閤識彆結果。適用於傳感器類型差異較大、數據難以直接融閤的情況。 典型融閤模型： 介紹常見的傳感器融閤模型，包括： 基於統計學的融閤方法： 如貝葉斯網絡、卡爾曼濾波（及其變種）、證據理論（D-S證據理論）等，闡述它們如何利用概率或證據進行信息融閤。 基於機器學習的融閤方法： 如支持嚮量機（SVM）、決策樹、集成學習等，將多傳感器數據作為輸入進行分類或識彆。 基於深度學習的融閤方法： 這是本章的重點，將重點介紹如何設計能夠處理多模態輸入的深度學習網絡，例如： 多分支網絡： 為不同傳感器設計獨立的特徵提取分支，然後將各分支的特徵進行融閤。 跨模態注意力機製： 利用注意力機製學習不同傳感器特徵之間的關聯性，從而實現更有效的融閤。 圖神經網絡（GNN）在融閤中的應用： 將不同傳感器觀測到的目標或環境信息構建成圖，利用GNN進行特徵融閤與推理。 第四章：深度學習與多傳感器融閤在目標識彆中的協同應用 本章將是理論與實踐的結閤，重點探討如何將深度學習和多傳感器融閤技術有機地結閤起來，解決實際的目標識彆難題。 多模態目標識彆框架： 設計和分析針對不同傳感器組閤（例如，雷達-光學、雷達-紅外、光學-紅外等）的多模態目標識彆深度學習框架。 特徵級深度融閤： 詳細介紹如何構建深度神經網絡，使其能夠並行接收和處理來自不同傳感器的特徵信息，並通過設計有效的融閤模塊（如全連接層、捲積層、注意力模塊）將異構特徵進行整閤。 端到端的多模態學習： 探討如何構建端到端的深度學習模型，從原始傳感器數據輸入到最終的目標識彆結果輸齣，中間過程無需人工乾預，實現特徵提取、融閤和識彆的統一。 對抗性學習與域自適應： 針對不同傳感器數據分布的差異性，介紹如何利用對抗性學習（如生成對抗網絡GANs）來減小域漂移，提高模型在不同傳感器數據上的泛化能力。 弱監督與半監督學習： 討論在缺乏大規模標注數據的情況下，如何利用弱監督信號（如點標注、圖像級標注）或半監督學習方法，結閤多傳感器數據進行目標識彆。 模型解釋性與可信度： 探討如何提高深度學習模型在多傳感器目標識彆中的可解釋性，理解模型做齣決策的依據，以及如何評估和提升識彆結果的可信度。 第五章：應用案例分析與展望 本章將通過具體的應用案例，展示深度學習與多傳感器融閤技術在不同目標識彆場景下的實際效果，並對未來發展趨勢進行展望。 典型應用場景： 陸海空目標識彆： 以車輛、艦船、飛機等為對象，分析不同傳感器組閤（如SAR圖像與可見光圖像融閤）在識彆精度和魯棒性上的提升。 微小目標檢測與識彆： 探討如何利用多傳感器融閤技術，剋服信噪比低、形變大的問題，實現對微小目標的有效識彆。 隱身目標探測與識彆： 分析如何通過多譜段、多角度的傳感器信息融閤，提高對隱身目標的探測和識彆能力。 性能評估指標： 介紹在目標識彆任務中常用的評估指標，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、ROC麯綫、AUC值等，並討論如何針對多傳感器融閤係統設計更全麵的評估體係。 未來發展趨勢： 端到端、自適應性更強的模型： 持續研究能夠自動學習最優融閤策略的深度學習模型。 數據高效性與遷移學習： 探索如何在樣本量有限的情況下，實現模型的高效訓練和跨任務遷移。 實時性與輕量化： 針對嵌入式和邊緣計算場景，開發更輕量、高效的深度學習模型。 可解釋性與魯棒性： 進一步提升模型的透明度和對抗乾擾能力。 與新興技術的結閤： 探討與強化學習、聯邦學習等前沿技術的融閤，拓展目標識彆的應用邊界。 開放數據集與評測： 強調構建和共享高質量的多模態目標識彆數據集的重要性，推動領域內的學術交流與技術進步。 結論 本書係統地梳理瞭深度學習與多傳感器融閤在目標識彆領域的核心理論、關鍵技術和前沿應用。通過深入的技術講解和案例分析，旨在為廣大讀者提供一個全麵、深入的學習和研究平颱，共同推動目標識彆技術邁嚮新的高度，以應對日益嚴峻和復雜的戰場環境挑戰。

評分☆☆☆☆☆

“雷達高分辨距離像目標識彆”這個主題本身就充滿瞭技術挑戰與魅力，而“核方法”的加入，更是讓我覺得這本書可能觸及瞭前沿的學術研究。我一直認為，真正的技術突破往往來自於跨學科的融閤，而核方法恰好是統計學習和模式識彆領域的一個重要分支。這本書的書名讓我聯想到，它可能不僅僅是介紹已有的技術，而是提齣瞭新的理論框架，用於解決HRRP目標識彆中的難點問題，比如如何構建魯棒的特徵錶示，以及如何設計高效的分類器。我好奇書中會如何闡述核方法在HRRP數據上的應用，是側重於特定的核函數選擇，還是在於如何構建適閤HRRP數據的核空間。如果書中能夠詳細闡述核方法在處理HRRP數據的過程中，如何有效地應對信息丟失、尺度變化、平移鏇轉等問題，那就太有價值瞭。我對那些能夠指導實際工程應用的書籍情有獨鍾，希望這本書能在這方麵有所體現，哪怕是提供一些算法實現上的建議。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名和作者讓我對雷達高分辨距離像（HRRP）目標識彆這個領域産生瞭濃厚的興趣。我一直對如何利用雷達信號來“看見”遠處的物體並對其進行精細分辨感到著迷，而“核方法”這個詞更是勾起瞭我的好奇心，它聽起來像是某種高級的數學工具，能夠為目標識彆提供更深層次的洞察。我猜測這本書可能深入探討瞭如何構建精確的目標模型，以及如何利用這些模型來區分相似但又不完全相同的目標。考慮到雷達係統在軍事偵察、空中交通管製以及自主導航等領域的重要性，一本能夠提升目標識彆能力的書籍，其理論價值和實際應用前景無疑是巨大的。我特彆期待書中能夠詳細介紹核方法的具體原理，以及它在HRRP目標識彆問題中是如何被應用的，比如它是否能夠處理噪聲和雜波的影響，以及是否能有效應對目標姿態變化等復雜情況。如果書中能夠結閤一些具體的案例分析，那就更好瞭，這樣我就可以更直觀地理解抽象的理論是如何轉化為實際的解決方案的。

評分☆☆☆☆☆

僅僅是看到“雷達高分辨距離像目標識彆”這個標題，我就能感受到其內在的復雜性和技術深度。而“核方法”的引入，則讓我想象到瞭一種能夠超越傳統綫性模型的強大工具。我一直在思考，HRRP數據本身具有一定的非綫性特性，如何能夠有效地捕捉這些特性並將其用於目標識彆，一直是一個挑戰。核方法，作為一種強大的非綫性建模技術，很可能為解決這一難題提供瞭新的思路。我非常好奇書中會如何具體地應用核方法來處理HRRP數據，例如，是否會涉及到將HRRP數據映射到高維特徵空間，然後在這個空間中進行綫性分類？抑或是利用核方法的思想來設計新型的相似度度量或距離函數？我希望書中能夠詳細介紹核方法的理論基礎，以及它在HRRP目標識彆中的具體算法實現，並輔以大量的仿真結果和實驗數據來驗證其有效性。如果書中能探討核方法在處理大規模HRRP數據集時的效率問題，或者如何結閤其他技術來進一步提升識彆性能，那將更有價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者名字“肖懷鐵”給我一種嚴謹的學術印象，而“9787118105209”這個ISBN號則讓我確認它是一本正規齣版的書籍。關於“雷達高分辨距離像目標識彆”這個領域，我一直對其在目標探測和分類方麵的重要性有著深刻的認識。HRRP數據由於其能夠提供目標在距離維度上的高精度信息，一直是目標識彆研究的熱點。而“核方法”這個詞，則預示著這本書可能采用瞭非綫性、更具錶現力的建模方式來處理HRRP數據。我猜測書中會深入探討如何利用核方法構建更有效的目標模型，或者如何設計更魯棒的分類器，以提高識彆的準確性和泛化能力。我非常期待書中能夠詳細介紹不同類型的核函數在HRRP目標識彆中的適用性，以及如何根據HRRP數據的特點來選擇最優的核函數。同時，如果書中能夠提供一些關於核方法在目標識彆中性能評估的指標和方法，那就更有助於我理解其理論的實際效果。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的標題，“基於核方法的雷達高分辨距離像目標識彆理論與方法”，不禁讓我想象到一種全新的視角來審視雷達數據。我一直在思考，傳統的識彆方法在麵對復雜的現實場景時，是否會遇到瓶頸，而“核方法”是否能提供突破性的進展。我理解核方法通常涉及到將數據映射到高維空間，從而更容易找到數據的內在結構和區分模式。在HRRP目標識彆中，這或許意味著能夠更有效地捕捉目標散射點的分布特性，或者識彆齣更精細的形狀輪廓信息。我尤其關注書中是否能解釋清楚，為什麼核方法會比其他方法更適閤處理HRRP數據，例如它在降維、特徵提取或分類方麵的優勢。如果書中能夠提供一些數學推導，幫助我理解其理論基礎，同時又能輔以清晰的圖示和算法流程，那就太有幫助瞭。我希望這本書能讓我對HRRP目標識彆有一個更深刻的理解，並為我將來在相關領域的研究提供堅實的理論支撐和可行的技術指導。