Mély neurális hálózat tervezése radaralkalmazásokhoz

Eredeti címe:

Deep Neural Network Design for Radar Applications

Könyv tartalma:

Az új mélytanulási megközelítések a radaros célfelismerés területén a legmodernebb pontosságot érik el, lehetővé téve az emberi szintű teljesítményt meghaladó alkalmazásokat. Ez a könyv bevezetést nyújt a gépi tanulás radarjelfeldolgozásra vonatkozó egyedi aspektusaiba, amelyekkel minden olyan tudósnak vagy mérnöknek tisztában kell lennie, aki ezeket a technológiákat alkalmazni kívánja.

A könyv három bevezető fejezettel kezdődik, amelyek a radarrendszerekről és fenomenológiáról, a gépi tanulás alapelveiről és a gyakori mély neurális hálózati (DNN) architektúrák képzésének optimalizálásáról szólnak. Ezt követően a könyv összefoglalja a radar-specifikus kérdéseket, amelyek a különböző tartományi reprezentációkkal kapcsolatosak, amelyekben a radaradatok a DNN-ek számára bemutathatók, valamint a szintetikus adatok generálását a képzési adathalmaz bővítése céljából. A további fejezetek konkrét radaralkalmazásokra összpontosítanak, amelyek a mikrodoppler-elemzéshez, a SAR-alapú automatikus célfelismeréshez, a radaros távérzékeléshez és az olyan újonnan megjelenő területekhez kapcsolódó DNN-tervezéshez kapcsolódnak, mint az adatfúzió és a képrekonstrukció.

Az elismert szakértő által szerkesztett, nemzetközi szerzői csapat közreműködésével készült könyv alapos bevezetést nyújt a radar és a gépi tanulás alapjaiba, majd a fejlődő terület számos technológiáját, alkalmazását és kihívását vizsgálja. Ez a könyv értékes forrás mind a mélytanulásról többet megtudni kívánó radarmérnökök, mind pedig a gépi tanulás újszerű alkalmazásait felfedezni kívánó informatikusok számára.

Egy olyan korszakban, amikor a rádiófrekvenciás érzékelés alkalmazásai napról napra szaporodnak, ez a könyv könnyen hozzáférhető alapkönyvként szolgál a mélytanulás árnyalatainak megismeréséhez a radaralkalmazások számára.