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第1章 概述1

1.1 写作背景1

1.2 雷达目标识别的概念与内涵2

1.3 用于目标识别的雷达工作模式和相关技术3

1.3.1 工作模式的选择3

1.3.2 涉及的相关雷达技术4

1.4 雷达目标识别技术的认识过程5

1.5 目标识别的基本原理7

1.6 雷达目标识别的发展方向9

1.6.1 仿生目标识别9

1.6.2 知识辅助的目标识别12

1.6.3 极端样本数据条件下的目标识别14

1.7 雷达目标识别的基本组成及本书的内容安排14

第2章 雷达目标特性16

2.1 雷达目标特性的含义16

2.2 雷达逆散射基础17

2.2.1 麦克斯韦方程组及其边界条件17

2.2.2 雷达目标的散射场19

2.3 目标雷达成像——等效散射中心25

2.3.1 等效散射中心的概念25

2.3.2 极化特性的考虑28

2.4 散射中心的提取——雷达成像29

2.4.1 相干接收29

2.4.2 雷达成像方程30

2.4.3 一维成像31

2.4.4 二维成像32

2.5 雷达目标的频谱特性34

2.5.1 飞机的雷达回波频谱特性34

2.5.2 空间目标微动的雷达特性37

2.6 其他雷达目标特性41

第3章 雷达目标特征提取与分类识别43

3.1 雷达目标特征提取43

3.1.1 低分辨雷达特征提取43

3.1.2 高分辨雷达特征提取47

3.2 分类识别方法58

3.2.1 基本原理58

3.2.2 典型的分类器设计方法59

3.2.3 基于模型的目标识别61

3.3 样本驱动的目标识别举例64

3.3.1 MSTAR数据库介绍64

3.3.2 模板库生成66

3.3.3 匹配识别67

3.3.4 目标识别实验70

第4章 空间结构关系约束的SAR目标分割与索引73

4.1 SAR目标分割的贝叶斯模型73

4.2 SAR图像中目标和阴影的空间关系知识及描述77

4.2.1 SAR图像中目标和阴影之间的连通性77

4.2.2 空间关系势能函数79

4.3 空间位置关系约束下的SAR目标分割方法81

4.3.1 算法描述81

4.3.2 实验结果83

4.4 空间关系约束下的特征子结构83

4.4.1 SAR图像中的特征子结构84

4.4.2 特征子结构的描述和提取86

4.4.3 特征子结构应用于SAR目标索引88

4.5 SAR目标索引判别式89

4.5.1 SAR目标索引的贝叶斯框架90

4.5.2 基于上下文先验知识的SAR目标索引91

4.5.3 基于显著特征子结构检测的SAR目标索引91

4.6 基于炮管子结构检测的目标索引92

4.6.1 SAR图像中坦克炮管的现象学分析92

4.6.2 SAR图像坦克炮管的检测和提取94

4.6.3 基于炮管显著子结构检测的目标索引96

4.7 MSTAR数据实验97

4.7.1 炮管检测实验97

4.7.2 基于炮管子结构的SAR目标索引99

第5章 知识辅助的雷达目标识别101

5.1 雷达目标识别中的知识概念与内涵101

5.1.1 信息处理领域中知识的基本含义101

5.1.2 雷达目标识别领域中的知识102

5.2 雷达目标识别领域知识的获取109

5.2.1 基于数据分析与挖掘的领域知识获取110

5.2.2 基于高层抽象目标建模的领域知识获取方法130

5.3 基于本体论的雷达目标识别领域知识表示133

5.3.1 本体简介134

5.3.2 基于本体的雷达目标识别领域知识表示136

5.4 知识辅助的雷达目标识别处理框架144

第6章 基于压缩感知的目标识别技术148

6.1 压缩感知——采样率的制约与突破148

6.2 压缩识别151

6.2.1 基本概念151

6.2.2 基本原理152

6.3 基于压缩感知的雷达成像155

6.3.1 信号表示与雷达成像155

6.3.2 雷达回波信号建模157

6.3.3 基于稀疏先验的雷达成像159

6.4 相位校正与成像一体化技术164

6.4.1 模型描述164

6.4.2 算法描述165

6.4.3 算法收敛性分析167

6.4.4 实验结果169

第7章 对海监视雷达目标识别技术172

7.1 对海监视雷达目标识别工作原理172

7.1.1 对海监视雷达系统172

7.1.2 对海监视雷达目标识别工作原理175

7.1.3 目标识别对雷达系统的要求178

7.2 雷达舰船目标识别系统的设计与实现183

7.2.1 雷达舰船目标识别系统的开放式架构183

7.2.2 特征提取与选择186

7.2.3 目标分类识别200

7.3 知识辅助雷达舰船目标识别207

7.3.1 雷达舰船目标识别中的不确定性因素207

7.3.2 目标识别辅助知识210

7.3.3 知识辅助舰船目标识别213

附录A 信号表示与压缩感知基本知识221

A.1 信号的稀疏表示221

A.1.1 关于稀疏性的朴素认识221

A.1.2 稀疏表示的例子222

A.1.3 稀疏表示的一般理论223

A.2 压缩感知的基本原理225

A.3 稀疏信号恢复的基本方法227

A.3.1 序贯法228

A.3.2 松弛优化法228

A.3.3 稀疏表示与贝叶斯分析231

A.3.4 稀疏贝叶斯学习231

参考文献233

主要符号表242

缩略语244