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壓縮感知城市雷達(dá) 版權(quán)信息
- ISBN：9787118121766
- 條形碼：9787118121766 ; 978-7-118-12176-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
壓縮感知城市雷達(dá) 內(nèi)容簡介
本書內(nèi)容涉及了近年來很好熱門的兩個(gè)前沿研究領(lǐng)域：壓縮感知和城市感知。壓縮感知與傳統(tǒng)奈奎斯特采樣理論不同，僅需要少量的數(shù)據(jù)就極有可能完美地恢復(fù)出原始信號，這使傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集、存儲、傳輸及信號處理方法發(fā)生深刻的變化，并明顯地降低系統(tǒng)成本、工作功耗和簡化硬件實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)。而城市雷達(dá)是以電磁方式對復(fù)雜城市環(huán)境或封閉結(jié)構(gòu)內(nèi)的目標(biāo)定位和對建筑物內(nèi)部進(jìn)行感知。這些均是在執(zhí)法、消防營救、緊急救援和軍事行動中很好渴望具有的能力。
壓縮感知城市雷達(dá) 目錄
第1章 壓縮感知基礎(chǔ)
1.1 引言
1.1.1 信號模型與降維
1.1.2 壓縮感知的動機(jī)
1.1.3 壓縮感知概述
1.2 稀疏建模
1.2.1 稀疏性、可壓縮性及范數(shù)
1.2.2 標(biāo)準(zhǔn)正交基中的稀疏性
1.2.3 非標(biāo)準(zhǔn)正交字典中的稀疏性
1.2.4 稀疏模型的擴(kuò)展
1.3 壓縮測量方法
1.3.1 隨機(jī)高斯與次高斯矩陣
1.3.2 在正交基中的隨機(jī)采樣
1.3.3 測量系統(tǒng)
1.4 稀疏信號恢復(fù)算法及保證條件
1.4.1 準(zhǔn)備工作
1.4.2 基于無噪聲測量的*優(yōu)恢復(fù)方法
1.4.3 基于有噪聲測量的*優(yōu)恢復(fù)方法
1.4.4 貪婪方法
1.4.5 非單位正交字典中的信號恢復(fù)
1.5 致謝
參考文獻(xiàn)
第2章 用于建筑物特征提取的過完備字典設(shè)計(jì)
2.1 引言
2.1.1 穿墻雷達(dá)測繪概述
2.1.2 典型測量幾何
2.1.3 基、框架和過完備字典
2.1.4 本章安排
2.2 建筑特征提取
2.2.1 點(diǎn)散射聚焦
2.2.2 碎化濾波器處理
2.2.3 稀疏表示OCD
2.3 如何創(chuàng)建OCD
2.3.1 基于知識的字典
2.3.2 基于知識的自適應(yīng)字典
2.3.3 學(xué)習(xí)到的詞典
2.4 實(shí)際的原子定義
2.4.1 出發(fā)點(diǎn)
2.4.2 原子定義
2.5 穿墻雷達(dá)測量
2.5.1 建筑布局
2.5.2 點(diǎn)散射聚焦
2.5.3 碎化濾波器處理
2.5.4 稀疏表示OCD
2.6 總結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章 基于壓縮感知的地下目標(biāo)雷達(dá)成像
3.1 引言
3.2 GPR成像背景
3.3 CS的系統(tǒng)框架
3.3.1 西的設(shè)計(jì)
3.3.2 CS反演
3.3.3 壓縮正交匹配追蹤
3.3.4 基本CS仿真
3.4 減少運(yùn)算量
3.4.1 平移不變性
3.4.2 改變結(jié)構(gòu)的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)
3.4.3 利用函數(shù)字典的仿真
3.5 應(yīng)用性能：實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)
3.5.1 空中目標(biāo)實(shí)驗(yàn)
……
第4章 建筑內(nèi)部壓縮成像的墻體雜波抑制
第5章 基于壓縮感知的城市多徑利用
第6章 距離高分辨率城市目標(biāo)成像之測量核函數(shù)設(shè)計(jì)
第7章 壓縮感知多極化穿墻雷達(dá)成像
第8章 稀疏感知的人體運(yùn)動顯示
第9章 基于壓縮感知的微多普勒信號時(shí)頻分析
第10章 基于稀疏表示的城市目標(biāo)跟蹤
第11章 城市環(huán)境中車輛的稀疏孔徑三維成像
第12章 基于壓縮感知的MIMO城市雷達(dá)
第13章 壓縮感知與噪聲雷達(dá)
1.1 引言
1.1.1 信號模型與降維
1.1.2 壓縮感知的動機(jī)
1.1.3 壓縮感知概述
1.2 稀疏建模
1.2.1 稀疏性、可壓縮性及范數(shù)
1.2.2 標(biāo)準(zhǔn)正交基中的稀疏性
1.2.3 非標(biāo)準(zhǔn)正交字典中的稀疏性
1.2.4 稀疏模型的擴(kuò)展
1.3 壓縮測量方法
1.3.1 隨機(jī)高斯與次高斯矩陣
1.3.2 在正交基中的隨機(jī)采樣
1.3.3 測量系統(tǒng)
1.4 稀疏信號恢復(fù)算法及保證條件
1.4.1 準(zhǔn)備工作
1.4.2 基于無噪聲測量的*優(yōu)恢復(fù)方法
1.4.3 基于有噪聲測量的*優(yōu)恢復(fù)方法
1.4.4 貪婪方法
1.4.5 非單位正交字典中的信號恢復(fù)
1.5 致謝
參考文獻(xiàn)
第2章 用于建筑物特征提取的過完備字典設(shè)計(jì)
2.1 引言
2.1.1 穿墻雷達(dá)測繪概述
2.1.2 典型測量幾何
2.1.3 基、框架和過完備字典
2.1.4 本章安排
2.2 建筑特征提取
2.2.1 點(diǎn)散射聚焦
2.2.2 碎化濾波器處理
2.2.3 稀疏表示OCD
2.3 如何創(chuàng)建OCD
2.3.1 基于知識的字典
2.3.2 基于知識的自適應(yīng)字典
2.3.3 學(xué)習(xí)到的詞典
2.4 實(shí)際的原子定義
2.4.1 出發(fā)點(diǎn)
2.4.2 原子定義
2.5 穿墻雷達(dá)測量
2.5.1 建筑布局
2.5.2 點(diǎn)散射聚焦
2.5.3 碎化濾波器處理
2.5.4 稀疏表示OCD
2.6 總結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章 基于壓縮感知的地下目標(biāo)雷達(dá)成像
3.1 引言
3.2 GPR成像背景
3.3 CS的系統(tǒng)框架
3.3.1 西的設(shè)計(jì)
3.3.2 CS反演
3.3.3 壓縮正交匹配追蹤
3.3.4 基本CS仿真
3.4 減少運(yùn)算量
3.4.1 平移不變性
3.4.2 改變結(jié)構(gòu)的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)
3.4.3 利用函數(shù)字典的仿真
3.5 應(yīng)用性能：實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)
3.5.1 空中目標(biāo)實(shí)驗(yàn)
……
第4章 建筑內(nèi)部壓縮成像的墻體雜波抑制
第5章 基于壓縮感知的城市多徑利用
第6章 距離高分辨率城市目標(biāo)成像之測量核函數(shù)設(shè)計(jì)
第7章 壓縮感知多極化穿墻雷達(dá)成像
第8章 稀疏感知的人體運(yùn)動顯示
第9章 基于壓縮感知的微多普勒信號時(shí)頻分析
第10章 基于稀疏表示的城市目標(biāo)跟蹤
第11章 城市環(huán)境中車輛的稀疏孔徑三維成像
第12章 基于壓縮感知的MIMO城市雷達(dá)
第13章 壓縮感知與噪聲雷達(dá)
展開全部
壓縮感知城市雷達(dá) 作者簡介
毛澤尼斯·阿明（Moeness G.Amin）博士于1984年在美國科羅拉多大學(xué)波爾得分校獲得電子工程博士學(xué)位。自1985年起，他在美國維拉諾瓦大學(xué)電氣與計(jì)算機(jī)工程系任教。2002年，他成為維拉諾瓦工程學(xué)院先進(jìn)通信中心的主任。阿明博士是美國富蘭克林研究所科學(xué)與藝術(shù)委員會電氣社區(qū)的委員。他是IEEE會士和IET會士。他獲得了IEEE第三個(gè)千年獎(jiǎng)、2009年歐洲信號處理協(xié)會個(gè)人技術(shù)成就獎(jiǎng)、北約科學(xué)成就獎(jiǎng)、海軍研究挑戰(zhàn)領(lǐng)導(dǎo)獎(jiǎng)、維拉諾瓦大學(xué)優(yōu)秀教師研究獎(jiǎng)，以及IEEE美國費(fèi)城分會獎(jiǎng)。 阿明博士在無線通信、時(shí)頻分析、傳感器陣列處理、波形設(shè)計(jì)與分集、寬帶通信平臺干擾抑制、衛(wèi)星導(dǎo)航、目標(biāo)定位與跟蹤、測向、信道分集和均衡、超聲成像和雷達(dá)信號處理等領(lǐng)域發(fā)表了超過700篇的期刊和會議文章。他在雷達(dá)信號處理領(lǐng)域進(jìn)行了廣泛的研究。阿明博士是CRC出版社2010年出版書籍Through-the-Wall Radar Imaging的編輯。他是2008年9月富蘭克林研究所會刊（Journal of the Franklin Institute)“室內(nèi)雷達(dá)成像進(jìn)展”專題,2009年5月IEEE地球科學(xué)與遙感匯刊（IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing）“建筑物內(nèi)部遙感”專題,2014年EURASIP信號處理前沿雜志（EURASIP Journal on Advances in Signal Processing）“雷達(dá)與聲吶信號處理中的稀疏感知”專題，2013年11月IEEE信號處理雜志（IEEE Signal Processing Magazine）“時(shí)頻分析與應(yīng)用”專題和2014年7月“合成孔徑雷達(dá)成像**進(jìn)展”專題的特邀編輯。
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