Proiectarea rețelelor neuronale profunde pentru aplicații radar

Titlul original:

Deep Neural Network Design for Radar Applications

Conținutul cărții:

Noile abordări de învățare profundă ating o precizie de ultimă oră în domeniul recunoașterii țintelor radar, permițând aplicații care depășesc performanța la nivel uman. Această carte oferă o introducere în aspectele unice ale învățării automate pentru procesarea semnalelor radar pe care orice om de știință sau inginer care dorește să aplice aceste tehnologii ar trebui să le cunoască.

Cartea începe cu trei capitole introductive privind sistemele radar și fenomenologia, principiile învățării automate și optimizarea pentru formarea arhitecturilor comune de rețele neuronale adânci (DNN). Ulterior, cartea rezumă problemele specifice radarului referitoare la diferitele reprezentări ale domeniului în care datele radar pot fi prezentate DNN-urilor și la generarea de date sintetice pentru creșterea setului de date de formare. Alte capitole se concentrează pe aplicații radar specifice, care se referă la proiectarea DNN pentru analiza micro-Doppler, recunoașterea automată a țintelor bazată pe SAR, teledetecția radar și domenii emergente, cum ar fi fuziunea datelor și reconstrucția imaginilor.

Editată de un expert recunoscut și cu contribuții din partea unei echipe internaționale de autori, această carte oferă o introducere solidă la elementele fundamentale ale radarului și ale învățării automate, continuând apoi cu explorarea unei game de tehnologii, aplicații și provocări în acest domeniu în dezvoltare. Această carte este, de asemenea, o resursă valoroasă atât pentru inginerii radar care doresc să afle mai multe despre învățarea profundă, cât și pentru informaticienii care doresc să exploreze aplicații noi ale învățării automate.

Într-o epocă în care aplicațiile de detectare RF se înmulțesc pe zi ce trece, această carte servește ca o introducere ușor accesibilă asupra nuanțelor învățării profunde pentru aplicații radar.