国防工业出版社雷达与探测前沿技术丛书雷达目标识别理论

第1章 概述 1.1 写作背景 1.2 雷达目标识别的概念与内涵 1.3 用于目标识别的雷达工作模式和相关技术 1.3.1 工作模式的选择 1.3.2 涉及的相关雷达技术 1.4 雷达目标识别技术的认识过程 1.5 目标识别的基本原理 1.6 雷达目标识别的发展方向 1.6.1 仿生目标识别 1.6.2 知识辅助的目标识别 1.6.3 极端样本数据条件下的目标识别 1.7 雷达目标识别的基本组成及本书的内容安排 第2章 雷达目标特性 2.1 雷达目标特性的含义 2.2 雷达逆散射基础 2.2.1 麦克斯韦方程组及其边界条件 2.2.2 雷达目标的散射场 2.3 目标雷达成像——等效散射中心 2.3.1 等效散射中心的概念 2.3.2 极化特性的考虑 2.4 散射中心的提取——雷达成像 2.4.1 相干接收 2.4.2 雷达成像方程 2.4.3 一维成像 2.4.4 二维成像 2.5 雷达目标的频谱特性 2.5.1 飞机的雷达回波频谱特性 2.5.2 空间目标微动的雷达特性 2.6 其他雷达目标特性 第3章 雷达目标特征提取与分类识别 3.1 雷达目标特征提取 3.1.1 低分辨雷达特征提取 3.1.2 高分辨雷达特征提取 3.2 分类识别方法 3.2.1 基本原理 3.2.2 典型的分类器设计方法 3.2.3 基于模型的目标识别 3.3 样本驱动的目标识别举例 3.3.1 MSTAR数据库介绍 3.3.2 模板库生成 3.3.3 匹配识别 3.3.4 目标识别实验 第4章 空间结构关系的束的SAR目标分割与索引 4.1 SAR目标分割的贝叶斯模型 4.2 SAR图像中目标和阴影的空间关系知识及描述 4.2.1 SAR图像中目标和阴影之间的连通性 4.2.2 空间关系势能函数 4.3 空间位置关系约束下的SAR目标分割方法 4.3.1 算法描述 4.3.2 实验结果 4.4 空间关系约束下的特征子结构 4.4.1 SAR图像中的特征子结构 4.4.2 特征子结构的描述和提取 4.4.3 特征子结构应用于SAR目标索引 4.5 SAR目标索引判别式 4.5.1 SAR目标索引的贝叶斯框架 4.5.2 基于上下文先验知识的SAR目标索引 4.5.3 基于显著特征子结构检测的SAR目标索引 4.6 基于炮管子结构检测的目标索引 4.6.1 SAR图像中坦克炮管的现象学分析 4.6.2 SAR图像坦克炮管的检测和提取 4.6.3 基于炮管显著子结构检测的目标索引 4.7 MSTAR数据实验 4.7.1 炮管检测实验 4.7.2 基于炮管子结构的SAR目标索引 第5章 知识辅助的雷达目标识别 5.1 雷达目标识别中的知识概念与内涵 5.1.1 信息处理领域中知识的基本含义 5.1.2 雷达目标识别领域中的知识 5.2 雷达目标识别领域知识的获取 5.2.1 基于数据分析与挖掘的领域知识获取 5.2.2 基于高层抽象目标建模的领域知识获取方法 5.3 基于本体论的雷达目标识别领域知识表示 5.3.1 本体简介 5.3.2 基于本体的雷达目标识别领域知识表示 5.4 知识辅助的雷达目标识别处理框架 第6章 基于压缩感知的目标识别技术 6.1 压缩感知——采样率的制约与突破 6.2 压缩识别 6.2.1 基本概念 6.2.2 基本原理 6.3 基于压缩感知的雷达成像 6.3.1 信号表示与雷达成像 6.3.2 雷达回波信号建模 6.3.3 基于稀疏先验的雷达成像 6.4 相位校正与成像一体化技术 6.4.1 模型描述 6.4.2 算法描述 6.4.3 算法收敛性分析 6.4.4 实验结果 第7章 对海监视视雷达目标识别技术 7.1 对海监视雷达目标识别工作原理 7.1.1 对海监视雷达系统 7.1.2 对海监视雷达目标识别工作原理 7.1.3 目标识别对雷达系统的要求 7.2 雷达舰船目标识别系统的设计与实现 7.2.1 雷达舰船目标识别系统的开放式架构 7.2.2 特征提取与选择 7.2.3 目标分类识别 7.3 知识辅助雷达舰船目标识别 7.3.1 雷达舰船目标识别中的不确定性因素 7.3.2 目标识别辅助知识 7.3.3 知识辅助舰船目标识别 附录A 信号表示与压缩感知基本知识 A.1 信号的稀疏表示 A.1.1 关于稀疏性的朴素认识 A.1.2 稀疏表示的例子 A.1.3 稀疏表示的一般理论 A.2 压缩感知的基本原理 A.3 稀疏信号恢复的基本方法 A.3.1 序贯法 A.3.2 松弛优化法 A.3.3 稀疏表示与贝叶斯分析 A.3.4 稀疏贝叶斯学习 参考文献 主要符号表 缩略语