雷达目标分类 · 深度学习

📘 30章 完整目录
雷达工作原理 目标分类的意义 深度学习应用现状
连续波雷达 脉冲雷达 线性调频信号 雷达距离方程
距离-时间图 距离-多普勒图 微多普勒特征 时频分析
神经网络原理 CNN RNN Transformer简介
公开雷达数据集 数据采集与标注 数据增强技术 数据集划分策略
IQ数据读取 归一化与标准化 去噪滤波 脉冲压缩
手工特征提取 自动编码器特征学习 特征选择方法 特征可视化
1D-CNN架构设计 2D-CNN用于时频图 经典CNN迁移学习
LSTM网络设计 GRU网络 序列建模技巧 双向RNN
自注意力机制 位置编码 ViT在雷达中的应用 轻量化Transformer
雷达与红外融合 雷达与激光雷达融合 特征级融合 决策级融合
原型网络 匹配网络 MAML 数据生成方法
预训练策略 域自适应 微调技巧 跨场景迁移
知识蒸馏 网络剪枝 量化技术 轻量化网络设计
混淆矩阵 精确率/召回率/F1 ROC曲线 交叉验证
Grad-CAM可视化 SHAP值分析 特征重要性排序 注意力图可视化
嵌入式平台部署 TensorRT加速 ONNX模型转换 边缘计算方案
对抗样本生成 对抗训练 防御蒸馏 鲁棒性评估
YOLO系列在雷达中应用 Faster R-CNN 单阶段检测器 检测分类一体化
雷达资源调度 自适应波形选择 目标跟踪与分类协同
对比学习框架 SimCLR MoCo BYOL在雷达特征学习
图结构数据构建 GCN/GAT模型 雷达点云分类 关系推理
数据增强GAN 超分辨率重建 域转换 异常检测
不确定性估计 贝叶斯神经网络 蒙特卡洛Dropout 模型校准
隐私保护 分布式训练 聚合策略 通信效率优化
灾难性遗忘 弹性权重巩固 记忆重放 动态架构扩展
系统架构设计 模块化开发 流水线优化 端到端方案
Docker容器化 Kubernetes编排 模型版本管理 A/B测试
神经符号系统 物理信息神经网络 量子机器学习 类脑计算
从数据到部署全流程 项目文档撰写 结果分析与汇报 未来展望