第1章概述001

1.1写作背景001

1.2雷达目标识别的概念与内涵002

1.3用于目标识别的雷达工作模式和相关技术003

1.3.1工作模式的选择003

1.3.2涉及的相关雷达技术004

1.4雷达目标识别技术的认识过程005

1.5目标识别的基本原理007

1.6雷达目标识别的发展方向009

1.6.1仿生目标识别009

1.6.2知识辅助的目标识别012

1.6.3极端样本数据条件下的目标识别014

1.7雷达目标识别的基本组成及本书的内容安排014

第2章雷达目标特性016

2.1雷达目标特性的含义016

2.2雷达逆散射基础017

2.2.1麦克斯韦方程组及其边界条件017

2.2.2雷达目标的散射场019

2.3目标雷达成像——等效散射中心025

2.3.1等效散射中心的概念025

2.3.2极化特性的考虑028

2.4散射中心的提取——雷达成像029

2.4.1相干接收029

2.4.2雷达成像方程030

2.4.3一维成像031

2.4.4二维成像032

2.5雷达目标的频谱特性034

2.5.1飞机的雷达回波频谱特性034

2.5.2空间目标微动的雷达特性037

2.6其他雷达目标特性041

第3章雷达目标特征提取与分类识别043

3.1雷达目标特征提取043

3.1.1低分辨雷达特征提取043

3.1.2高分辨雷达特征提取047

3.2分类识别方法058

3.2.1基本原理058

3.2.2典型的分类器设计方法059

3.2.3基于模型的目标识别061

3.3样本驱动的目标识别举例064

3.3.1MSTAR数据库介绍064

3.3.2模板库生成066

3.3.3匹配识别067

3.3.4目标识别实验070

第4章空间结构关系约束的SAR目标分割与索引073

4.1SAR目标分割的贝叶斯模型073

4.2SAR图像中目标和阴影的空间关系知识及描述077

4.2.1SAR图像中目标和阴影之间的连通性077

4.2.2空间关系势能函数079

4.3空间位置关系约束下的SAR目标分割方法081

4.3.1算法描述081

4.3.2实验结果083

4.4空间关系约束下的特征子结构083

4.4.1SAR图像中的特征子结构084

4.4.2特征子结构的描述和提取086

4.4.3特征子结构应用于SAR目标索引088

4.5SAR目标索引判别式089

4.5.1SAR目标索引的贝叶斯框架090

4.5.2基于上下文先验知识的SAR目标索引091

4.5.3基于显著特征子结构检测的SAR目标索引091

4.6基于炮管子结构检测的目标索引092

4.6.1SAR图像中坦克炮管的现象学分析092

4.6.2SAR图像坦克炮管的检测和提取094

4.6.3基于炮管显著子结构检测的目标索引096

4.7MSTAR数据实验097

4.7.1炮管检测实验097

4.7.2基于炮管子结构的SAR目标索引099

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