雷達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：	清華大學出版社
叢編項：	電子信息前沿技術叢書
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302597339	出版時間：	2022-06-01	包裝：
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內容簡介

　　雷達輻射源信號分選是雷達信號偵察的關鍵技術之一，也是戰(zhàn)場態(tài)勢感知的重要環(huán)節(jié)。隨著電磁環(huán)境的日益復雜，傳統(tǒng)的雷達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輻射源信號分選領域，較為完整地構建了基于數(shù)據(jù)流聚類的雷達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輻射源信號無監(jiān)督在線分選所取得的相關研究成果。本書共分為 5 章，內容包括：緒論、基于數(shù)據(jù)流聚類的雷達輻射源在線分選統(tǒng)一框架、基于 PDW 參數(shù)的雷達輻射源在線分選、基于脈內信息的雷達輻射源在線分選、類不均衡條件下基于脈內信息的雷達輻射源在線分選。本書可以作為高等院校相關專業(yè)研究生學習雷達信號處理以及數(shù)據(jù)流挖掘的參考書，對從事雷達與電子對抗領域研究的科技工作者和工程技術人員也具有較大的參考價值。

作者簡介

　　隋金坪，男，博士，海軍大連艦艇學院助理研究員，國防科技大學2022年度優(yōu)秀博士學位論文獲得者，2017-2019年受國家留學基金委資助赴芬蘭阿爾托大學計算機科學系進行博士聯(lián)合培養(yǎng)。以第一/通信作者發(fā)表學術論文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，國防科技大學教授，副系主任。研究方向：研究方向為雷達目標識別與對抗，主要涉及雷達成像與識別、雷達有源對抗、模式識別與機器學習等研究領域。國防科技大學領軍人才培養(yǎng)對象，國家自然科學基金優(yōu)秀青年科學基金獲得者。2006年獲浙江大學工學學士學位，2008年和2013年分別獲國防科技大學工學碩士和工學博士學位。先后主持/承擔國家自然科學基金青年項目/優(yōu)青項目、武器裝備型號項目/預研項目等20余項，擔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。出版學術專著2部，發(fā)表學術論文60多篇（其中IEEE/IET期刊論文20余篇），授權/受理專利10余項。獲國家科技進步二等獎1項（排名4）、軍隊科技進步一等獎1項（排名8）。黎湘，國防科技大學教授，校長，中國科學院院士。研究方向：雷達目標識別。長期從事空天目標識別方向的科研工作，提出雷達目標微動特征反演與識別理論方法，在我國中段反導和導彈突防兩類重大任務中研制了核心裝備，取得系統(tǒng)性、創(chuàng)造性成果。獲國家科技獎勵3項，包括國家技術發(fā)明二等獎1項、國家科技進步二等獎2項，省部級科技一等獎勵6項，在IEEE匯刊、中國科學等期刊發(fā)表學術論文300余篇，出版專著6部，授權發(fā)明專利100余項。國家杰青、長江學者特聘教授、國家自然科學基金委創(chuàng)新群體帶頭人、國防973項目技術首席。

圖書目錄

第1章緒論

1.1研究背景和意義

1.1.1復雜電磁環(huán)境給雷達輻射源分選帶來的挑戰(zhàn)

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

1.2國內外研究現(xiàn)狀

1.2.1雷達輻射源分選研究現(xiàn)狀

1.2.2數(shù)據(jù)流聚類技術研究現(xiàn)狀

1.3基于數(shù)據(jù)流聚類的雷達輻射源在線分選的關鍵問題

1.4本書主要工作及內容安排

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

2.1引言

2.2雷達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

第3章基于PDW參數(shù)的雷達輻射源在線分選

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實驗結果及分析

本章小結

第4章基于脈內信息的雷達輻射源在線分選

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)學模型

4.3基于EDSSC的雷達輻射源在線分選算法

4.3.1基于子空間聚類的靜態(tài)學習

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)集及實驗設置

4.4.2參數(shù)敏感度分析

4.4.3具有演化性質的雷達輻射源數(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

第5章類不均衡條件下基于脈內信息的雷達輻射源在線分選

5.1引言

5.2問題分析與建模

5.2.1雷達輻射源非均衡演化脈沖流在線分選問題建模

5.2.2雷達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

參考文獻