雷达成像技术是当今雷达领域中的热点，其中，运动补偿与聚焦方法又是该技术的关键。本书主要介绍运动补偿技术中的相位误差补偿，包括 外研究现状、基于加权 范数的相位误差补偿方法、方位空变的相位误差补偿方法、机动目标稀疏孔径成像及距离走动校正方法、群目标的非模糊高分辨成像及距离走动校正方法，以及未来展望等内容。 本书内容主要涉及雷达成像实际应用中的技术难点讲解，可以较好地与实际应用相结合。此外，书中有大量的实测数据处理与分析结果，能够较为直观地展现本书方法在实际中的应用过程，是一本以当今热点为牵引、理论与应用相结合，且具有一定创新性的基础入门书籍。
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本书主要讨论多极化合成孔径雷达图像的图像解译方法，重点是地物分类和识别展开方法，书中利用深度学习的 模型和方法解决少样本的地物分类问题，获得较高的分类 度。本书引入了作者团队 的科研成果，由浅入深地介绍了5个深度学习方法，包括稀疏滤波和近邻保持的深度学习方法、距离度量学习的深度学习方法、半监督卷积神经网络的深度学习方法、半监督生成对抗网络的深度学习方法和图卷积网络的深度学习方法以及相应的训练策略和分类方法，解决少样本的多极化合成孔径雷达图像的地物分类问题。介绍方法时均给出了真实的合成孔径雷达数据集上的实验结果，以验证所述方法能提升地物分类的正确率和效率。 (br)本书适合作为从事合成孔径雷达图像处理、识别、数据处理的研究生的教材，也适合作为相关专业的研究人员的参考书。 (br)
本书主要讨论多极化合成孔径雷达图像的图像解译方法，重点是地物分类和识别展开方法，书中利用深度学习的 模型和方法解决少样本的地物分类问题，获得较高的分类 度。本书引入了作者团队 的科研成果，由浅入深地介绍了5个深度学习方法，包括稀疏滤波和近邻保持的深度学习方法、距离度量学习的深度学习方法、半监督卷积神经网络的深度学习方法、半监督生成对抗网络的深度学习方法和图卷积网络的深度学习方法以及相应的训练策略和分类方法，解决少样本的多极化合成孔径雷达图像的地物分类问题。介绍方法时均给出了真实的合成孔径雷达数据集上的实验结果，以验证所述方法能提升地物分类的正确率和效率。 (br)本书适合作为从事合成孔径雷达图像处理、识别、数据处理的研究生的教材，也适合作为相关专业的研究人员的参考书。 (br)
