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國(guó)防工業(yè)出版社雷達(dá)與探測(cè)前沿技術(shù)叢書(shū)雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別理論

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出版社:國(guó)防工業(yè)出版社出版時(shí)間:2015-02-01
開(kāi)本: 其他 頁(yè)數(shù): 246
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國(guó)防工業(yè)出版社雷達(dá)與探測(cè)前沿技術(shù)叢書(shū)雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別理論 版權(quán)信息

國(guó)防工業(yè)出版社雷達(dá)與探測(cè)前沿技術(shù)叢書(shū)雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別理論 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書(shū)結(jié)合戰(zhàn)場(chǎng)感知的應(yīng)用背景,系統(tǒng)梳理和介紹了雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別的基本理論和實(shí)現(xiàn)技術(shù)。全書(shū)以目標(biāo)辨識(shí)特征與雷達(dá)測(cè)量量之間的正、反演關(guān)系為主線,闡述了雷達(dá)目標(biāo)電磁散射機(jī)理、目標(biāo)電磁特征提取與特征表示方法以及分類(lèi)決策的數(shù)學(xué)理論,介紹了特征提取與壓縮表示、以及基于樣本學(xué)習(xí)的分類(lèi)識(shí)別技術(shù)。結(jié)合認(rèn)知雷達(dá)的特點(diǎn),闡述了知識(shí)輔助的雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別方法,包括上下文知識(shí)的獲取、表示以及知識(shí)驅(qū)動(dòng)的識(shí)別理論等。在此基礎(chǔ)上,探討了雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別性能評(píng)估的基本方法,并以對(duì)海監(jiān)視雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)為例闡述了目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)技術(shù)。

國(guó)防工業(yè)出版社雷達(dá)與探測(cè)前沿技術(shù)叢書(shū)雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別理論 目錄

第1章 概述 1.1 寫(xiě)作背景 1.2 雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別的概念與內(nèi)涵 1.3 用于目標(biāo)識(shí)別的雷達(dá)工作模式和相關(guān)技術(shù) 1.3.1 工作模式的選擇 1.3.2 涉及的相關(guān)雷達(dá)技術(shù) 1.4 雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的認(rèn)識(shí)過(guò)程 1.5 目標(biāo)識(shí)別的基本原理 1.6 雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別的發(fā)展方向 1.6.1 仿生目標(biāo)識(shí)別 1.6.2 知識(shí)輔助的目標(biāo)識(shí)別 1.6.3 極端樣本數(shù)據(jù)條件下的目標(biāo)識(shí)別 1.7 雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別的基本組成及本書(shū)的內(nèi)容安排 第2章 雷達(dá)目標(biāo)特性 2.1 雷達(dá)目標(biāo)特性的含義 2.2 雷達(dá)逆散射基礎(chǔ) 2.2.1 麥克斯韋方程組及其邊界條件 2.2.2 雷達(dá)目標(biāo)的散射場(chǎng) 2.3 目標(biāo)雷達(dá)成像——等效散射中心 2.3.1 等效散射中心的概念 2.3.2 極化特性的考慮 2.4 散射中心的提取——雷達(dá)成像 2.4.1 相干接收 2.4.2 雷達(dá)成像方程 2.4.3 一維成像 2.4.4 二維成像 2.5 雷達(dá)目標(biāo)的頻譜特性 2.5.1 飛機(jī)的雷達(dá)回波頻譜特性 2.5.2 空間目標(biāo)微動(dòng)的雷達(dá)特性 2.6 其他雷達(dá)目標(biāo)特性 第3章 雷達(dá)目標(biāo)特征提取與分類(lèi)識(shí)別 3.1 雷達(dá)目標(biāo)特征提取 3.1.1 低分辨雷達(dá)特征提取 3.1.2 高分辨雷達(dá)特征提取 3.2 分類(lèi)識(shí)別方法 3.2.1 基本原理 3.2.2 典型的分類(lèi)器設(shè)計(jì)方法 3.2.3 基于模型的目標(biāo)識(shí)別 3.3 樣本驅(qū)動(dòng)的目標(biāo)識(shí)別舉例 3.3.1 MSTAR數(shù)據(jù)庫(kù)介紹 3.3.2 模板庫(kù)生成 3.3.3 匹配識(shí)別 3.3.4 目標(biāo)識(shí)別實(shí)驗(yàn) 第4章 空間結(jié)構(gòu)關(guān)系的束的SAR目標(biāo)分割與索引 4.1 SAR目標(biāo)分割的貝葉斯模型 4.2 SAR圖像中目標(biāo)和陰影的空間關(guān)系知識(shí)及描述 4.2.1 SAR圖像中目標(biāo)和陰影之間的連通性 4.2.2 空間關(guān)系勢(shì)能函數(shù) 4.3 空間位置關(guān)系約束下的SAR目標(biāo)分割方法 4.3.1 算法描述 4.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 4.4 空間關(guān)系約束下的特征子結(jié)構(gòu) 4.4.1 SAR圖像中的特征子結(jié)構(gòu) 4.4.2 特征子結(jié)構(gòu)的描述和提取 4.4.3 特征子結(jié)構(gòu)應(yīng)用于SAR目標(biāo)索引 4.5 SAR目標(biāo)索引判別式 4.5.1 SAR目標(biāo)索引的貝葉斯框架 4.5.2 基于上下文先驗(yàn)知識(shí)的SAR目標(biāo)索引 4.5.3 基于顯著特征子結(jié)構(gòu)檢測(cè)的SAR目標(biāo)索引 4.6 基于炮管子結(jié)構(gòu)檢測(cè)的目標(biāo)索引 4.6.1 SAR圖像中坦克炮管的現(xiàn)象學(xué)分析 4.6.2 SAR圖像坦克炮管的檢測(cè)和提取 4.6.3 基于炮管顯著子結(jié)構(gòu)檢測(cè)的目標(biāo)索引 4.7 MSTAR數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn) 4.7.1 炮管檢測(cè)實(shí)驗(yàn) 4.7.2 基于炮管子結(jié)構(gòu)的SAR目標(biāo)索引 第5章 知識(shí)輔助的雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別 5.1 雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別中的知識(shí)概念與內(nèi)涵 5.1.1 信息處理領(lǐng)域中知識(shí)的基本含義 5.1.2 雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域中的知識(shí) 5.2 雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域知識(shí)的獲取 5.2.1 基于數(shù)據(jù)分析與挖掘的領(lǐng)域知識(shí)獲取 5.2.2 基于高層抽象目標(biāo)建模的領(lǐng)域知識(shí)獲取方法 5.3 基于本體論的雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域知識(shí)表示 5.3.1 本體簡(jiǎn)介 5.3.2 基于本體的雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域知識(shí)表示 5.4 知識(shí)輔助的雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別處理框架 第6章 基于壓縮感知的目標(biāo)識(shí)別技術(shù) 6.1 壓縮感知——采樣率的制約與突破 6.2 壓縮識(shí)別 6.2.1 基本概念 6.2.2 基本原理 6.3 基于壓縮感知的雷達(dá)成像 6.3.1 信號(hào)表示與雷達(dá)成像 6.3.2 雷達(dá)回波信號(hào)建模 6.3.3 基于稀疏先驗(yàn)的雷達(dá)成像 6.4 相位校正與成像一體化技術(shù) 6.4.1 模型描述 6.4.2 算法描述 6.4.3 算法收斂性分析 6.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 第7章 對(duì)海監(jiān)視視雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別技術(shù) 7.1 對(duì)海監(jiān)視雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別工作原理 7.1.1 對(duì)海監(jiān)視雷達(dá)系統(tǒng) 7.1.2 對(duì)海監(jiān)視雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別工作原理 7.1.3 目標(biāo)識(shí)別對(duì)雷達(dá)系統(tǒng)的要求 7.2 雷達(dá)艦船目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 7.2.1 雷達(dá)艦船目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的開(kāi)放式架構(gòu) 7.2.2 特征提取與選擇 7.2.3 目標(biāo)分類(lèi)識(shí)別 7.3 知識(shí)輔助雷達(dá)艦船目標(biāo)識(shí)別 7.3.1 雷達(dá)艦船目標(biāo)識(shí)別中的不確定性因素 7.3.2 目標(biāo)識(shí)別輔助知識(shí) 7.3.3 知識(shí)輔助艦船目標(biāo)識(shí)別 附錄A 信號(hào)表示與壓縮感知基本知識(shí) A.1 信號(hào)的稀疏表示 A.1.1 關(guān)于稀疏性的樸素認(rèn)識(shí) A.1.2 稀疏表示的例子 A.1.3 稀疏表示的一般理論 A.2 壓縮感知的基本原理 A.3 稀疏信號(hào)恢復(fù)的基本方法 A.3.1 序貫法 A.3.2 松弛優(yōu)化法 A.3.3 稀疏表示與貝葉斯分析 A.3.4 稀疏貝葉斯學(xué)習(xí) 參考文獻(xiàn) 主要符號(hào)表 縮略語(yǔ)
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