| 开本：3开 |
| 纸张：胶版纸 |
| 包装：平装 |
| 是否套装：否 |
| 国际标准书号ISBN：9787115683045 |
| 所属分类：图书>工业技术>电子通信>雷达 |
全新正版，可开发票商品详情
商品参数
内容介绍
本书打破传统思路，将传感器数据视为二维连续可积空间的有限长信号，通过构造多维复信号实现幅度和相位调制，同时挖掘信号的整体结构描述与局部细节描述，并将其分别融合到机器学习和深度学习理论框架内，实现稳健判决。 本书共个部分，第 一部分介绍背景与基础知识，包括目标识别导论、目标检测与识别的困难与挑战，以及目标检测与识别的经 典流程；第 二部分介绍模型驱动技术方案，包括电磁散射建模方法、统计分布建模方法、相关滤波匹配方法、时频变换方法及解析信号表示方法；第三部分介绍深度学习技术路线，包括深度学习的背景、神经网络模型，以及端到端目标检测；第四部分介绍联合驱动解决方案，介绍典 型科学问题、样本数据制约的解决方案，以及计算能力制约的解决方案，然后对未来的研究进行思考与展望。 本书既适合雷达目标识别、图像识别等领域的研究人员、相关专业的研究生阅读，也可供工业界相关方向的开发人员参考。
目录
部分背景与基础知识
第 章目标识别导论
基本要素
目标先验信息
目标观测数据
目标识别方法
相似性度量
的技术路线
模板匹配目标识别
模型视觉目标识别
典型的识别系统
第 章目标检测与识别的困难与挑战
雷达成像的特点
后向散射机制
平面斜距投影
像素物理意义
相干斑点噪声
旁瓣与散焦
困难与挑战
成像参数变化
目标本身变化
周围环境变化
第 章目标检测与识别的流程
目标检测
恒虚警率检测
广义似然比检测
目标鉴别
目标特征提取
鉴别特征选择
鉴别分类判决
目标分类
部分模型驱动技术方案
第 章电磁散射建模方法
参数化电磁散射模型
点散射中心模型
衰减指数模型
几何绕射理论模型
属性散射中心模型
散射中心参数估计
现代谱估计
似然估计
稀疏优化估计
特征匹配与判决
散射点集匹配
散射区域匹配
第 章统计分布建模方法
相干斑原理与特性
相干斑的成因
相干斑的统计特性
多视处理
多视相干斑的统计特性
参数化概率统计建模
一维距离像统计建模
图像统计建模
参数估计方法
非参数化概率统计建模
统计推断与决策
第 章相关滤波匹配方法
线性相关滤波器
核函数映射
非线性映射
典型的核函数
核函数的性质
无穷维特征空间相关滤波器
有限维特征空间相关滤波器
相关熵
相关熵滤波
多项式相关滤波器
相关响应评价指标
第 章时频变换方法
傅里叶变换
傅里叶级数
从傅里叶级数到傅里叶变换
二维傅里叶变换
短时傅里叶变换
加窗傅里叶变换
时频域分辨率
窗函数及其性能指标
变换
一维 核
二维 核
小波变换
第 章解析信号表示方法
希尔伯特变换
解析信号
解析信号的性质
高维信号 变换
变换
图像解析信号表示
第三部分深度学习技术路线
第 章深度学习的背景
海量数据的支撑
通用数据集
数据集
计算模式的改变
第 章神经网络模型
神经网络
梯度下降算法
误差反向传播算法
深度学习
深度学习的基本概念
深度学习的处理流程
深度学习的主要特点
生成式模型
变分推理思想
对抗博弈思想
可逆分布变换
去噪扩散模型
判别式模型
卷积模式
典型卷积模块
混合式模型
条件生成对抗网络
半监督生成对抗网络
互信息生成对抗网络
辅助条件生成对抗网络
第 章端到端目标检测
深度学习目标检测
预设锚框目标检测
无锚框目标检测
骨干网络模型
通用网络模型
专属网络模型
典型损失函数
类别损失
位置损失
主要评价指标
单一评价指标
综合评价指标
第四部分联合驱动解决方案
第 章典型科学问题
分类任务场景
实验数据集
网络模型性能评测
训练样本数量评测
检测任务场景
实验数据集
目标检测范式性能对比
骨干网络性能对比
数据增强性能对比
第 章样本数据制约的解决方案
样本有限的解决方案
目标检测任务
构建目标切片集
构建杂波场景集
多样化检测场景重建
检测性能验证
检测范式验证
检测可视化结果
杂波统计建模验证
目标扩展微调验证
分类识别任务
成像原理
目标姿态扩展成像
跨域随机扰动成像
背景杂波迁移成像
子孔径随机分解成像
分辨率随机降低成像
分类性能验证
离线样本扩充
在线样本扩充
跨域知识迁移
仿真数据知识迁移
同源数据知识迁移
异源数据知识迁移
迁移学习的机制
学习模型结构迁移
知识迁移实验验证
第 章计算能力制约的解决方案
网络剪枝
细粒度剪枝
粗粒度剪枝
模型量化
线性量化与非线性量化
饱和量化与非饱和量化
后训练量化与量化感知训练
低秩分解
矩阵奇异值分解
高阶张量分解
知识蒸馏
轻量化网络
第 章思考与展望
目标检测任务
分类识别任务
样本扩充任务
困难与挑战
通用相似度量
通用模型评估
参考文献
作者介绍
董刚刚 国防科技大学工学博士学位，博士学位论文获评中国电子学会优 秀博士学位论文、全军优 秀博士学位论文。现为西安电子科技大学雷达信号处理全 国重点实验室教授、博士生导师。主要从事雷达成像、遥感图像解译、智能信息处理等方面的研究。发表高水平学术论文八十余篇（其中在收录的期刊发表五十余篇），获专利七项，出版学术专著二部。承担国 家 级科研项目十余项，获中国电子学会科学技术奖二等奖（学生第 一）。 匡纲要 国防科技大学电子科学学院教授、博士生导师，加拿大滑铁卢大学访问学 者。长期从事遥感图像解译、目标识别等方面的教学与科研工作。发表学术论文三百余篇，出版学术专著二部，主持重大科研项目二十余项，先后获军队、省部级科技进步奖七项。所指导的研究生中，四人博士学位论文获评军队优 秀博士学位论文，一人博士学位论文获评中国电子学会优 秀博士学位论文。 刘宏伟 西安电子科技大学博士学位。现为西安电子科技大学副校长、教授、博士生导师，雷达信号处理全 国重点实验室主任，教 育 部“长江学 者奖励计划”特聘教授，获国家杰出青年科学基金支持。研究方向包括雷达目标分类与识别、认知雷达、网络化协同探测等。获国家技术发明奖二等奖一项，国家科技进步奖一等奖一项，省部级科技成果奖励七项。
商品参数
内容介绍
本书打破传统思路，将传感器数据视为二维连续可积空间的有限长信号，通过构造多维复信号实现幅度和相位调制，同时挖掘信号的整体结构描述与局部细节描述，并将其分别融合到机器学习和深度学习理论框架内，实现稳健判决。 本书共个部分，第 一部分介绍背景与基础知识，包括目标识别导论、目标检测与识别的困难与挑战，以及目标检测与识别的经 典流程；第 二部分介绍模型驱动技术方案，包括电磁散射建模方法、统计分布建模方法、相关滤波匹配方法、时频变换方法及解析信号表示方法；第三部分介绍深度学习技术路线，包括深度学习的背景、神经网络模型，以及端到端目标检测；第四部分介绍联合驱动解决方案，介绍典 型科学问题、样本数据制约的解决方案，以及计算能力制约的解决方案，然后对未来的研究进行思考与展望。 本书既适合雷达目标识别、图像识别等领域的研究人员、相关专业的研究生阅读，也可供工业界相关方向的开发人员参考。
目录
部分背景与基础知识
第 章目标识别导论
基本要素
目标先验信息
目标观测数据
目标识别方法
相似性度量
的技术路线
模板匹配目标识别
模型视觉目标识别
典型的识别系统
第 章目标检测与识别的困难与挑战
雷达成像的特点
后向散射机制
平面斜距投影
像素物理意义
相干斑点噪声
旁瓣与散焦
困难与挑战
成像参数变化
目标本身变化
周围环境变化
第 章目标检测与识别的流程
目标检测
恒虚警率检测
广义似然比检测
目标鉴别
目标特征提取
鉴别特征选择
鉴别分类判决
目标分类
部分模型驱动技术方案
第 章电磁散射建模方法
参数化电磁散射模型
点散射中心模型
衰减指数模型
几何绕射理论模型
属性散射中心模型
散射中心参数估计
现代谱估计
似然估计
稀疏优化估计
特征匹配与判决
散射点集匹配
散射区域匹配
第 章统计分布建模方法
相干斑原理与特性
相干斑的成因
相干斑的统计特性
多视处理
多视相干斑的统计特性
参数化概率统计建模
一维距离像统计建模
图像统计建模
参数估计方法
非参数化概率统计建模
统计推断与决策
第 章相关滤波匹配方法
线性相关滤波器
核函数映射
非线性映射
典型的核函数
核函数的性质
无穷维特征空间相关滤波器
有限维特征空间相关滤波器
相关熵
相关熵滤波
多项式相关滤波器
相关响应评价指标
第 章时频变换方法
傅里叶变换
傅里叶级数
从傅里叶级数到傅里叶变换
二维傅里叶变换
短时傅里叶变换
加窗傅里叶变换
时频域分辨率
窗函数及其性能指标
变换
一维 核
二维 核
小波变换
第 章解析信号表示方法
希尔伯特变换
解析信号
解析信号的性质
高维信号 变换
变换
图像解析信号表示
第三部分深度学习技术路线
第 章深度学习的背景
海量数据的支撑
通用数据集
数据集
计算模式的改变
第 章神经网络模型
神经网络
梯度下降算法
误差反向传播算法
深度学习
深度学习的基本概念
深度学习的处理流程
深度学习的主要特点
生成式模型
变分推理思想
对抗博弈思想
可逆分布变换
去噪扩散模型
判别式模型
卷积模式
典型卷积模块
混合式模型
条件生成对抗网络
半监督生成对抗网络
互信息生成对抗网络
辅助条件生成对抗网络
第 章端到端目标检测
深度学习目标检测
预设锚框目标检测
无锚框目标检测
骨干网络模型
通用网络模型
专属网络模型
典型损失函数
类别损失
位置损失
主要评价指标
单一评价指标
综合评价指标
第四部分联合驱动解决方案
第 章典型科学问题
分类任务场景
实验数据集
网络模型性能评测
训练样本数量评测
检测任务场景
实验数据集
目标检测范式性能对比
骨干网络性能对比
数据增强性能对比
第 章样本数据制约的解决方案
样本有限的解决方案
目标检测任务
构建目标切片集
构建杂波场景集
多样化检测场景重建
检测性能验证
检测范式验证
检测可视化结果
杂波统计建模验证
目标扩展微调验证
分类识别任务
成像原理
目标姿态扩展成像
跨域随机扰动成像
背景杂波迁移成像
子孔径随机分解成像
分辨率随机降低成像
分类性能验证
离线样本扩充
在线样本扩充
跨域知识迁移
仿真数据知识迁移
同源数据知识迁移
异源数据知识迁移
迁移学习的机制
学习模型结构迁移
知识迁移实验验证
第 章计算能力制约的解决方案
网络剪枝
细粒度剪枝
粗粒度剪枝
模型量化
线性量化与非线性量化
饱和量化与非饱和量化
后训练量化与量化感知训练
低秩分解
矩阵奇异值分解
高阶张量分解
知识蒸馏
轻量化网络
第 章思考与展望
目标检测任务
分类识别任务
样本扩充任务
困难与挑战
通用相似度量
通用模型评估
参考文献
作者介绍
董刚刚 国防科技大学工学博士学位，博士学位论文获评中国电子学会优 秀博士学位论文、全军优 秀博士学位论文。现为西安电子科技大学雷达信号处理全 国重点实验室教授、博士生导师。主要从事雷达成像、遥感图像解译、智能信息处理等方面的研究。发表高水平学术论文八十余篇（其中在收录的期刊发表五十余篇），获专利七项，出版学术专著二部。承担国 家 级科研项目十余项，获中国电子学会科学技术奖二等奖（学生第 一）。 匡纲要 国防科技大学电子科学学院教授、博士生导师，加拿大滑铁卢大学访问学 者。长期从事遥感图像解译、目标识别等方面的教学与科研工作。发表学术论文三百余篇，出版学术专著二部，主持重大科研项目二十余项，先后获军队、省部级科技进步奖七项。所指导的研究生中，四人博士学位论文获评军队优 秀博士学位论文，一人博士学位论文获评中国电子学会优 秀博士学位论文。 刘宏伟 西安电子科技大学博士学位。现为西安电子科技大学副校长、教授、博士生导师，雷达信号处理全 国重点实验室主任，教 育 部“长江学 者奖励计划”特聘教授，获国家杰出青年科学基金支持。研究方向包括雷达目标分类与识别、认知雷达、网络化协同探测等。获国家技术发明奖二等奖一项，国家科技进步奖一等奖一项，省部级科技成果奖励七项。