雷達(dá)輻射源信號在線分選

定　價：￥69.00

作　者：	隋金坪，劉振，黎湘著
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項：	電子信息前沿技術(shù)叢書
標(biāo)　簽：	暫缺

購買這本書可以去

ISBN：	9787302597339	出版時間：	2022-06-01	包裝：
開本：		頁數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　雷達(dá)輻射源信號分選是雷達(dá)信號偵察的關(guān)鍵技術(shù)之一，也是戰(zhàn)場態(tài)勢感知的重要環(huán)節(jié)。隨著電磁環(huán)境的日益復(fù)雜，傳統(tǒng)的雷達(dá)輻射源信號分選手段正遭受巨大的性能挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)流聚類是以無監(jiān)督在線式處理數(shù)據(jù)流的新的數(shù)據(jù)挖掘手段，本書創(chuàng)新性地將數(shù)據(jù)流聚類思想引入雷達(dá)輻射源信號分選領(lǐng)域，較為完整地構(gòu)建了基于數(shù)據(jù)流聚類的雷達(dá)輻射源在線分選理論統(tǒng)一框架，系統(tǒng)介紹了作者近年來圍繞雷達(dá)輻射源信號無監(jiān)督在線分選所取得的相關(guān)研究成果。本書共分為 5 章，內(nèi)容包括：緒論、基于數(shù)據(jù)流聚類的雷達(dá)輻射源在線分選統(tǒng)一框架、基于 PDW 參數(shù)的雷達(dá)輻射源在線分選、基于脈內(nèi)信息的雷達(dá)輻射源在線分選、類不均衡條件下基于脈內(nèi)信息的雷達(dá)輻射源在線分選。本書可以作為高等院校相關(guān)專業(yè)研究生學(xué)習(xí)雷達(dá)信號處理以及數(shù)據(jù)流挖掘的參考書，對從事雷達(dá)與電子對抗領(lǐng)域研究的科技工作者和工程技術(shù)人員也具有較大的參考價值。

作者簡介

　　隋金坪，男，博士，海軍大連艦艇學(xué)院助理研究員，國防科技大學(xué)2022年度優(yōu)秀博士學(xué)位論文獲得者，2017-2019年受國家留學(xué)基金委資助赴芬蘭阿爾托大學(xué)計算機(jī)科學(xué)系進(jìn)行博士聯(lián)合培養(yǎng)。以第一/通信作者發(fā)表學(xué)術(shù)論文13篇（SCI檢索4篇，EI檢索9篇），已獲批國家發(fā)明專利2項。主要研究方向為雷達(dá)信號分選、數(shù)據(jù)流挖掘、智能輔助決策等。劉振，國防科技大學(xué)教授，副系主任。研究方向：研究方向為雷達(dá)目標(biāo)識別與對抗，主要涉及雷達(dá)成像與識別、雷達(dá)有源對抗、模式識別與機(jī)器學(xué)習(xí)等研究領(lǐng)域。國防科技大學(xué)領(lǐng)軍人才培養(yǎng)對象，國家自然科學(xué)基金優(yōu)秀青年科學(xué)基金獲得者。2006年獲浙江大學(xué)工學(xué)學(xué)士學(xué)位，2008年和2013年分別獲國防科技大學(xué)工學(xué)碩士和工學(xué)博士學(xué)位。先后主持/承擔(dān)國家自然科學(xué)基金青年項目/優(yōu)青項目、武器裝備型號項目/預(yù)研項目等20余項，擔(dān)任軍委科技委某重點項目總體組成員、173計劃重點項目專家組成員。出版學(xué)術(shù)專著2部，發(fā)表學(xué)術(shù)論文60多篇（其中IEEE/IET期刊論文20余篇），授權(quán)/受理專利10余項。獲國家科技進(jìn)步二等獎1項（排名4）、軍隊科技進(jìn)步一等獎1項（排名8）。黎湘，國防科技大學(xué)教授，校長，中國科學(xué)院院士。研究方向：雷達(dá)目標(biāo)識別。長期從事空天目標(biāo)識別方向的科研工作，提出雷達(dá)目標(biāo)微動特征反演與識別理論方法，在我國中段反導(dǎo)和導(dǎo)彈突防兩類重大任務(wù)中研制了核心裝備，取得系統(tǒng)性、創(chuàng)造性成果。獲國家科技獎勵3項，包括國家技術(shù)發(fā)明二等獎1項、國家科技進(jìn)步二等獎2項，省部級科技一等獎勵6項，在IEEE匯刊、中國科學(xué)等期刊發(fā)表學(xué)術(shù)論文300余篇，出版專著6部，授權(quán)發(fā)明專利100余項。國家杰青、長江學(xué)者特聘教授、國家自然科學(xué)基金委創(chuàng)新群體帶頭人、國防973項目技術(shù)首席。

圖書目錄

第1章緒論

1.1研究背景和意義

1.1.1復(fù)雜電磁環(huán)境給雷達(dá)輻射源分選帶來的挑戰(zhàn)

1.1.2基于數(shù)據(jù)流聚類的雷達(dá)輻射源在線分選方法的研究意義

1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

1.2.1雷達(dá)輻射源分選研究現(xiàn)狀

1.2.2數(shù)據(jù)流聚類技術(shù)研究現(xiàn)狀

1.3基于數(shù)據(jù)流聚類的雷達(dá)輻射源在線分選的關(guān)鍵問題

1.4本書主要工作及內(nèi)容安排

第2章基于數(shù)據(jù)流聚類的雷達(dá)輻射源在線分選統(tǒng)一框架

2.1引言

2.2雷達(dá)輻射源在線分選問題抽象與建模

2.3數(shù)據(jù)流聚類算法與靜態(tài)聚類算法

2.3.1靜態(tài)聚類算法

2.3.2數(shù)據(jù)流聚類算法

2.3.3數(shù)據(jù)流聚類算法與靜態(tài)聚類算法的區(qū)別

2.4基于數(shù)據(jù)流聚類的信號在線分選框架

本章小結(jié)

第3章基于PDW參數(shù)的雷達(dá)輻射源在線分選

3.1引言

3.2問題分析與建模

3.3基于ISTRAP的雷達(dá)輻射源在線分選算法

3.3.1ISTRAP概要

3.3.2ISTRAP概要初始化及更新

3.3.3ISTRAP演化檢測

3.3.4算法參數(shù)敏感度分析

3.3.5ISTRAP算法框架

3.4仿真實驗與分析

3.4.1數(shù)據(jù)集介紹

3.4.2實驗結(jié)果及分析

本章小結(jié)

第4章基于脈內(nèi)信息的雷達(dá)輻射源在線分選

4.1引言

4.2問題分析與建模

4.2.1高維數(shù)據(jù)的聚類分析

4.2.2在線子空間聚類問題的數(shù)學(xué)模型

4.3基于EDSSC的雷達(dá)輻射源在線分選算法

4.3.1基于子空間聚類的靜態(tài)學(xué)習(xí)

4.3.2基于稀疏表示的動態(tài)聚類

4.3.3子空間演化的在線檢測

4.3.4算法流程與復(fù)雜度分析

4.4仿真實驗與分析

4.4.1數(shù)據(jù)集及實驗設(shè)置

4.4.2參數(shù)敏感度分析

4.4.3具有演化性質(zhì)的雷達(dá)輻射源數(shù)據(jù)流的在線子空間聚類

4.4.4具有演化性質(zhì)的面部數(shù)據(jù)流的在線子空間聚類

4.4.5具有演化性質(zhì)的手寫數(shù)字和字母數(shù)據(jù)流的在線子空間聚類

4.4.6對MNIST30K數(shù)據(jù)流的子空間個數(shù)的實時監(jiān)測

本章小結(jié)

第5章類不均衡條件下基于脈內(nèi)信息的雷達(dá)輻射源在線分選

5.1引言

5.2問題分析與建模

5.2.1雷達(dá)輻射源非均衡演化脈沖流在線分選問題建模

5.2.2雷達(dá)輻射源非均衡演化脈沖流在線分選問題分析

5.3面向非均衡數(shù)據(jù)的靜態(tài)聚類算法——ESC算法

5.4基于DIESC的雷達(dá)輻射源在線分選算法

5.4.1Improved ESC算法

5.4.2Dynamic Improved ESC算法

5.5仿真實驗與分析

5.5.1數(shù)據(jù)集及實驗設(shè)置

5.5.2IESC算法性能驗證與分析

5.5.3DIESC算法性能驗證與分析

5.5.4DIESC算法參數(shù)敏感度分析

本章小結(jié)

參考文獻(xiàn)