基于集成学习的角反射体目标雷达识别理论与方法

图书标准信息

• 作者 胡生亮 著
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2019-08
• 版次 1
• ISBN 9787121372292
• 定价 98.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 212页

【内容简介】

本书总结了基于集成学习的角反射体雷达目标识别方法的研究成果，共由6章构成。第1章：介绍了角反射体目标的发展和应用现状，分析了角反射体的雷达目标特性及其RCS快速预估方法。第2章：介绍了全极化高分辨率距离像的特征提取与优选，构建起角反射体与舰船目标混合分类识别数据集。第3章：介绍了集成学习的基本理论。第4章：介绍了两种基于静态分类器集成的角反射体目标雷达识别方法。第5章：介绍了两种基于动态分类器集成的角反射体目标雷达识别方法。第6章：对四种分类器集成算法进行了对比研究。

【作者简介】

胡生亮，男，安徽池州人，海军工程大学教授、博士研究生导师，主要从事雷达制导与无源对抗技术方面的教学研究工作，出版《信息战》《精确制导技术》等著作，获军队科技进步二等奖3项、国防发明专利授权10余项。

【目录】

第1章  角反射体目标概况 1
1．1  引言 1
1．2  角反射体的发展与应用现状 1
1．3  角反射体的雷达目标特性 5
1．3．1  角反射体的RCS经典公式 5
1．3．2  电磁仿真软件 5
1．3．3  角反射体的RCS频率特性 7
1．3．4  角反射体的RCS极化特性 7
1．3．5  角反射体的高分辨率距离像 9
1．3．6  异型角反射体的雷达目标特性 10
1．4  角反射体RCS快速预估 14
1．4．1  基于改进GO/AP法的三面角反射体RCS预估 15
1．4．2  角切除和角度公差对三面角反射体RCS的影响 24
1．4．3  角反射体群和异型角反射体的RCS快速预估 29
1．5  小结 35
参考文献 36
第2章  全极化高分辨率距离像的特征提取与优选 38
2．1  引言 38
2．2  异型角反射体布放阵列寻优 39
2．2．1  基于RCS幅值特性的异型角反射体阵列寻优 39
2．2．2  基于HRRP的异型角反射体阵列寻优 43
2．3  全极化HRRP的特征提取 45
2．3．1  全极化HRRP数据集建立 46
2．3．2  特征提取 51
2．4  全极化HRRP的特征优选 61
2．4．1  全极化HRRP特征的有效性分析 61
2．4．2  基于归一化互信息的特征选择算法 69
2．4．3  特征优选 79
2．5  小结 83
参考文献 83
第3章  集成学习的基本理论 87
3．1  引言 87
3．2  集成学习的框架 87
3．3  分类器输出的类型 90
3．4  集成学习的有效性分析 92
3．4．1  有效性的内部条件 92
3．4．2  有效性的外部原因 93
3．4．3  一个分类器集成的例子 95
3．4．4  集成学习在雷达目标识别中的适应性分析 97
3．5  集成学习的多样性 98
3．5．1  多样性的重要性 98
3．5．2  多样性度量方法 100
3．5．3  多样性度量方法的集成间隔解释 104
3．6  集成学习的主要类别 106
3．6．1  静态分类器集成 107
3．6．2  动态选择集成 111
3．7  小结 112
参考文献 112
第4章  基于静态分类器集成的角反射体目标雷达识别方法 116
4．1  引言 116
4．2  基于元学习的角反射体目标雷达识别算法 116
4．2．1  基分类算法的选择 117
4．2．2  基于元学习的目标识别算法 123
4．2．3  元学习系统的参数寻优 127
4．3  基于集成间隔优化的角反射体目标雷达识别算法 135
4．3．1  集成间隔定义 135
4．3．2  分类器权值和样本权值计算 137
4．3．3  基于集成间隔优化的静态选择集成算法 139
4．3．4  SSE-MO的参数寻优 140
4．4  小结 144
参考文献 145
第5章  基于动态分类器集成的角反射体目标雷达识别方法 146
5．1  引言 146
5．2  基于聚类和随机参考分类器的角反射体目标雷达识别算法 147
5．2．1  基于多样性度量的k-medoids聚类 148
5．2．2  基于RRC的分类器竞争力度量 149
5．2．3  KMRRC动态集成选择算法 156
5．2．4  KMRRC的参数寻优 157
5．3  基于混合集成选择的角反射体目标雷达识别算法 160
5．3．1  基于NSGAⅡ的集成分类器静态优选 160
5．3．2  元分类器的训练与动态选择 165
5．3．3  ODS混合分类器集成选择算法 169
5．3．4  ODS的参数寻优 169
5．4  小结 178
参考文献 178
第6章  4种分类器集成算法的对比研究 180
6．1  引言 180
6．2  理想情况下的对比研究 180
6．3  复杂条件下的对比研究 184
6．3．1  类别噪声的影响 184
6．3．2  小样本集的影响 186
6．3．3  库外目标的影响 189
6．3．4  3种因素的共同影响 196
6．4  小结 201
参考文献 201