Deep Neural Network Design for Radar Applications -

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Livre Technologie - 01/02/2021 - Relié - Langue : Anglais

Editeur : Institution Of Engineering & Technology

Langue : Anglais

Parution : 01/02/2021

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 420

Expédition : 836

Dimensions : 24.0 x 16.2 x 2.5

ISBN : 9781785618529

Résumé :

Novel deep learning models are achieving state-of-the-art accuracy in the area of radar target recognition, sometimes exceeding human-level performance. The book provides an introduction to the key aspects of machine learning that any radar engineer seeking to apply deep learning to radar signal processing ought to be aware of.

Sommaire:

Prologue: perspectives on deep learning of RF data
Part I: Fundamentals
- Chapter 1: Radar systems, signals, and phenomenology
- Chapter 2: Basic principles of machine learning
- Chapter 3: Theoretical foundations of deep learning
Part II: Special topics
- Chapter 4: Radar data representation for classification of activities of daily living
- Chapter 5: Challenges in training DNNs for classification of radar micro-Doppler signatures
- Chapter 6: Machine learning techniques for SAR data augmentation
- Part III: Applications
  - Chapter 7: Classifying micro-Doppler signatures using deep convolutional neural networks
  - Chapter 8: Deep neural network design for SAR/ISAR-based automatic target recognition
  - Chapter 9: Deep learning for passive synthetic aperture radar imaging
  - Chapter 10: Fusion of deep representations in multistatic radar networks
  - Chapter 11: Application of deep learning to radar remote sensing
  - Epilogue: looking toward the future

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