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| 編輯推薦： |
研究内容前沿且关键
聚焦热点：围绕微多普勒这一中段弹道目标重要特征展开，针对微多普勒特征分析理论与技术在弹道目标特征提取与识别领域应用进行研究，契合当前雷达领域热点。
精准刻画目标：通过基于微多普勒的弹道目标特性反演，可精确刻画目标姿态、结构和运动等特征，实现准确识别，满足实际应用关键需求。
内容体系完整
全书 8 章，涵盖弹道目标模型构建与分析、平动补偿、微动特征提取、参数估计，以及基于窄带和宽带特征的智能识别等内容，构建系统完整研究体系。
适用对象广泛
教学科研：适用于高校本科生、研究生及老师开展雷达目标微多普勒效应相关课程教学与科研。
行业应用：对研究开发雷达目标特征提取与识别系统的科研人员、工程师等也有借鉴参考价值 。
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| 內容簡介： |
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微多善勒是中段弹道目标的重要特征，基于微多普勒的弹道目标特性反演能够精确刻画目标的姿态、结构和运动等特征并实现目标的准确识别，已成为当前雷达领域的热点研究内容之一。本书主要针对微多普勒特征分析理论与技术在弹道目标特征提取与识别领域的应用问题展开研究，全书共8章，内容包括弹道目标模型构建与分析、弹道目标平动补偿、弹道目标微动特征提取、弹道目标参数估计、基于窄带特征的弹道目标智能识别和基于宽带特征的弹道目标智能识别等。 本书可供开展雷达目标微多普勒效应相关课程教学和科学研究的高校本科生、研究生以及老师使用，对于研究开发雷达目标特征提取与识别系统的科研人员、工程师以及其他人员也有一定的借鉴和参考价值。
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| 目錄：
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第 1 章 绪论
1.1 弹道导弹概述
1.2 反导雷达系统概述
1.3 中段弹道目标及其微多普勒效应
1.3.1 中段弹道目标运动特性
1.3.2 弹道目标微多普勒效应与分析
参考文献
第 2 章 弹道目标模型构建与分析
2.1 几何模型与分析
2.1.1 典型弹道目标结构
2.1.2 基于散射中心理论的几何建模
2.2 轨道运动模型与分析
2.2.1 轨道运动建模
2.2.2 轨道运动特性分析
2.3 微动模型与分析
2.3.1 微动建模
2.3.2 微动特性分析
参考文献
第 3 章 弹道目标平动补偿
3.1 整体信息法
3.1.1 复合运动下的 HRRP 模型
3.1.2 整体信息法
3.1.3 实验结果及分析
3.2 “双阶段” 补偿法
3.2.1 平动对微多普勒的调制作用
3.2.2 预训练的 DNN
3.2.3 回归网络构建
3.2.4 实验结果及分析
3.3 图像空间变换法
3.3.1 STN 工作机理分析
3.3.2 基于 STN 的平动补偿网络构建
3.3.3 实验结果及分析
3.4 高阶模糊函数法
3.4.1 高阶矩与高阶模糊函数
3.4.2 基于高阶模糊函数的平动补偿
3.4.3 实验结果及分析
参考文献
第 4 章 弹道目标微动特征提取
4.1 基于 NMF 的锥形目标微多普勒提取
4.1.1 微动模型分析与 NMF 基本理论
4.1.2 基于约束 NMF 的时频图分离
4.1.3 微多普勒提取方法
4.1.4 实验结果及分析
4.2 基于三维雷达立方体的群目标特征提取
4.2.1 基于压缩感知的空间群目标 RD 序列生成
4.2.2 雷达数据立方体的建立
4.2.3 三维分段 Viterbi 算法
4.2.4 实验结果及分析
4.3 遮挡条件下的弹道目标微动特征修复
4.3.1 基于压缩感知的锥形目标微动特征修复
4.3.2 基于矩阵填充的多散射中心目标微动特征修复
4.3.3 实验结果及分析
参考文献
第 5 章 弹道目标参数估计
5.1 基于 LRCN 的弹道目标回波 SNR 估计
5.1.1 信号模型
5.1.2 SNR 估计网络设计
5.1.3 SNR 估计 CRLB 分析
5.1.4 实验结果及分析
5.2 基于递归图的微动周期估计
5.2.1 锥柱形目标微动模型分析
5.2.2 RP 生成与微动周期估计
5.2.3 实验结果及分析
5.3 基于三维雷达数据立方体的进动目标微动参数与结构参数估计
5.3.1 基于二进制掩码的强散射中心关联
5.3.2 基于三维特征曲线的参数估计
5.3.3 实验结果及分析
5.4 组网雷达条件下有翼弹道目标微动参数估计与三维成像
5.4.1 有翼弹道目标微多普勒信息提取
5.4.2 微动信息获取
5.4.3 目标进动参数和结构参数解算
5.4.4 有翼弹道目标三维重构
5.4.5 实验结果及分析
参考文献
第 6 章 基于窄带特征的弹道目标智能识别
6.1 基于 RCS 序列时频变换的弹道目标识别
6.1.1 典型目标的 RCS 特性
6.1.2 RCS 序列统计特征
6.1.3 RCS 信息的图像特征及组合特征识别
6.1.4 实验结果及分析
6.2 基于 RCS 序列编码的弹道目标识别
6.2.1 问题分析
6.2.2 特征编码
6.2.3 多尺度 CNN
6.2.4 实验结果及分析
6.3 基于时频图的弹道目标识别
6.3.1 典型卷积神经网络
6.3.2 自搭建网络模型
6.3.3 实验结果及分析
6.4 基于 CVD 和时频图的弹道目标识别
6.4.1 特征图像表示
6.4.2 识别网络框架
6.4.3 实验结果及分析
参考文献
第 7 章 基于宽带特征的弹道目标智能识别
7.1 基于 HRRPs 的锥形弹道目标微动样式识别
7.1.1 HRRPs 自动去噪方法
7.1.2 基于 SqueezeNet 的距离像分类网络
7.1.3 实验结果及分析
7.2 基于 HRRPs 的进动弹道目标结构识别
7.2.1 目标散射特性分析
7.2.2 基于 HOG 特征和 SVM 的图像识别
7.2.3 基于贝叶斯优化的 CNN 设计
7.2.4 实验结果及分析
7.3 基于 RD 域的弹道目标多网络识别
7.3.1 RD 域的多种数据表示方式
7.3.2 识别框架
7.3.3 实验结果及分析
7.4 基于四维雷达数据的弹道目标识别
7.4.1 距离 - 频率 - 时间 - 能量四维雷达数据立方体生成
7.4.2 基于注意力机制的网络构造
7.4.3 实验结果及分析
参考文献
第 8 章 总结与展望
8.1 总结
8.2 展望
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