ВВЕДЕНИЕ
1. ОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ
1.1. История дистанционного зондирования Земли из космоса
1.2. Техника получения материалов дистанционного зондирования
1.3. РЛС с синтезированной апертурой
1.4. Литература к главе 1
2. КЛАССИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
2.1. Проверка простых гипотез
2.2. Критерии минимума среднего риска (критерии Байеса)
2.3. Многоальтернативная проверка гипотез
2.4. Случай многих классов
2.5. Вероятности ошибок и интегралы ошибок
2.6. Правило принятия решения при нормальной плотности вероятностей признаков
2.7. Оценка параметров по максимуму правдоподобия. Обучение с учителем
2.8. Байесовский классификатор
2.9. Эффективность оценки. Нижняя граница дисперсии несмещенной оценки. Неравенство Крамера-Рао
2.10. Непараметрические методы
2.10.1. Оценка плотности распределения
2.10.2. Оценка методом kn ближайших соседей
2.10.3. Оценка апостериорных вероятностей. Правило ближайших соседей
2.10.4. Аппроксимации путем разложения в ряд
2.10.5. Линейный дискриминант Фишера
2.10.6. Множественный дискриминантный анализ
2.11. Основные положения радиолокации распределённых целей
2.12. Литература к главе
3. КЛАССИФИКАЦИЯ ПРЦ ПО ДАННЫМ КОСМИЧЕСКОЙ РЛС БОКОВОГО ОБЗОРА С СИНТЕЗИРОВАННОЙ АПЕРТУРОЙ
3.1. Математическая модель цели и отражённого сигнала при решении задач распознавания пространственно-распределённых целей в космических РЛС с синтезированной апертурой
3.2. Многоальтернативная проверка гипотез относительно различных классов ПРЦ при их наблюдении совокупностью космических радиолокационных средств
3.3. Квазиоптимальные и эмпирические алгоритмы классификации ПРЦ
3.4. Адаптивный алгоритм классификации пространственно-распределённых целей по данным радиолокатора с синтезированной апертурой
3.5. Литература к главе
4. АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ КЛАССИФИКАЦИИ ПРОСТРАНСТВЕННО-РАСПРЕДЕЛЁННЫХ ЦЕЛЕЙ ПО ДАННЫМ РЛС БО
4.1. Методика использования граничных соотношений Чернова и Кайлата для оценки эффективности классификации ПРЦ по вектору наблюдаемых данных
4.2. Анализ потенциальных характеристик классификации ПРЦ по вектору наблюдаемых данных
4.3. Методика расчета эффективности классификации ПРЦ по радиолокационному портрету
4.3.1. Проблема анализа эффективности алгоритмов классификации
4.3.2. Вывод расчетных выражений для оценки вероятностей правильных и ошибочных решений при классификации ПРЦ по РЛИ
4.3.3. Оценка эффективности классификации при корнях большой кратности
4.4. Анализ алгоритмов классификации по РЛИ ПРЦ
4.5. Сравнительный анализ алгоритмов классификации, основанных на векторе достаточных статистик, в условиях априорной неопределённости
4.6. Комплексное распознавание. Классификация ПРЦ по данным нескольких средств наблюдения
4.6.1. Процедуры комплексной классификации
4.6.2. Анализ эффективности классификации
4.7. Методика расчета вероятности правильного распознавания при объединении решений отдельных СН методом простого голосования
4.8. Литература к главе 3
5. ИЗМЕРЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ РЛИ
5.1. Измерение общегрупповых параметров распределенной цели. Измерение координат центра РЛИ
5.1.1. Синтез оптимального измерителя общегруппового параметра групповой цели
5.1.2. Анализ эффективности алгоритма измерения координаты центра ПРЦ
5.2. Оценка области, занимаемой целью на РЛИ
5.3. Оценка ракурса цели
5.4. Анализ алгоритмов оценки координат граничных точек между областями РЛИ с отличающимся контрастом
5.5. Межобзорная идентификация РЛИ ПРЦ
5.6. Оценка радиолокационного портрета ПРЦ
5.7. Компенсация отражений от источников помех
5.7.1. Разработка алгоритма
5.7.2. Анализ алгоритма
5.8. Интерферометрические РСА для измерения высот целей
5.9. Литература к главе 5