隋金坪，男，博士，海軍大連艦艇學院助理研究員，國防科技大學2022年度優秀博士學位論文獲得者，2017-2019年受國家留學基金委資助赴芬蘭阿爾托大學計算機科學繫進行博士聯合培養。以/通信作者發表學術論文13篇（SCI檢索4篇，EI檢索9篇），已獲批國家發明專利2項。主要研究方向為雷達信號分選、數據流挖掘、智能輔助決策等。
劉振，國防科技大學教授，副繫主任。研究方向：研究方向為雷達目標識別與對抗，主要涉及雷達成像與識別、雷達有源對抗、模式識別與機器學習等研究領域。國防科技大學領軍人纔培養對像，國家自然科學基金優秀青年科學基金獲得者。2006年獲浙江大學工學學士學位，2008年和2013年分別獲國防科技大學工學碩士和工學博士學位。先後主持/承擔國家自然科學基金青年項目/優青項目、武器裝備型號項目/預研項目等20餘項，擔任軍委科技委某重點項目總體組成員、173計劃重點項目專家組成員。出版學術專著2部，發表學術論文60多篇（其中IEEE/IET期刊論文20餘篇），授權/受理專利10餘項。獲國家科技進步二等獎1項（排名4）、軍隊科技進步一等獎1項（排名8）。
黎湘，國防科技大學教授，校長，中國科學院院士。研究方向：雷達目標識別。長期從事空天目標識別方向的科研工作，提出雷達目標微動特征反演與識別理論方法，在我國中段反導和導彈突防兩類重大任務中研制了核心裝備，取得繫統性、創造性成果。獲國家科技獎勵3項，包括國家技術發明二等獎1項、國家科技進步二等獎2項，省部級科技一等獎勵6項，在IEEE彙刊、中國科學等期刊發表學術論文300餘篇，出版專著6部，授權發明專利100餘項。國家傑青、長江學者特聘教授、國家自然科學基金委創新群體帶頭人、國防973項目技術首席。

第1章緒論

1.1研究背景和意義

1.1.1復雜電磁環境給雷達輻射源分選帶來的挑戰

1.1.2基於數據流聚類的雷達輻射源在線分選方法的研究意義

1.2國內外研究現狀

1.2.1雷達輻射源分選研究現狀

1.2.2數據流聚類技術研究現狀

1.3基於數據流聚類的雷達輻射源在線分選的關鍵問題

1.4本書主要工作及內容安排

第2章基於數據流聚類的雷達輻射源在線分選統一框架

2.1引言

2.2雷達輻射源在線分選問題抽像與建模

2.3數據流聚類算法與靜態聚類算法

2.3.1靜態聚類算法

2.3.2數據流聚類算法

2.3.3數據流聚類算法與靜態聚類算法的區別

2.4基於數據流聚類的信號在線分選框架

本章小結

第3章基於PDW參數的雷達輻射源在線分選

3.1引言

3.2問題分析與建模

3.3基於ISTRAP的雷達輻射源在線分選算法

3.3.1ISTRAP概要

3.3.2ISTRAP概要初始化及更新

3.3.3ISTRAP演化檢測

3.3.4算法參數敏感度分析

3.3.5ISTRAP算法框架

3.4仿真實驗與分析

3.4.1數據集介紹

3.4.2實驗結果及分析

本章小結

第4章基於脈內信息的雷達輻射源在線分選

4.1引言

4.2問題分析與建模

4.2.1高維數據的聚類分析

4.2.2在線子空間聚類問題的數學模型

4.3基於EDSSC的雷達輻射源在線分選算法

4.3.1基於子空間聚類的靜態學習

4.3.2基於稀疏表示的動態聚類

4.3.3子空間演化的在線檢測

4.3.4算法流程與復雜度分析

4.4仿真實驗與分析

4.4.1數據集及實驗設置

4.4.2參數敏感度分析

4.4.3具有演化性質的雷達輻射源數據流的在線子空間聚類

4.4.4具有演化性質的面部數據流的在線子空間聚類

4.4.5具有演化性質的手寫數字和字母數據流的在線子空間聚類

4.4.6對MNIST30K數據流的子空間個數的實時監測

本章小結

第5章類不均衡條件下基於脈內信息的雷達輻射源在線分選

5.1引言

5.2問題分析與建模

5.2.1雷達輻射源非均衡演化脈衝流在線分選問題建模

5.2.2雷達輻射源非均衡演化脈衝流在線分選問題分析

5.3面向非均衡數據的靜態聚類算法——ESC算法

5.4基於DIESC的雷達輻射源在線分選算法

5.4.1Improved ESC算法

5.4.2Dynamic Improved ESC算法

5.5仿真實驗與分析

5.5.1數據集及實驗設置

5.5.2IESC算法性能驗證與分析

5.5.3DIESC算法性能驗證與分析

5.5.4DIESC算法參數敏感度分析

本章小結

參考文獻

在現代戰爭中，雷達輻射源信號分選是雷達電子偵察的關鍵環節，是感知電子戰場態勢的核心步驟之一，直接關繫到對戰場態勢的認知判斷以及對抗作戰的決策指揮。因此，雷達輻射源信號分選始終是該領域研究人員重點關注的課題。近年來，電磁信號環境持續復雜惡化； 同時，在敏捷快速作戰的客觀要求下，戰場對雷達輻射源信號分選的實時性要求也持續增強，這些因素迫切需要實現在線式雷達輻射源信號分選。
多年來，我們以解決雷達輻射源信號在線分選為核心研究課題，率先將數據流聚類思想成功引入雷達輻射源信號分選領域，並且首次較為完整地構建了基於數據流聚類思想的雷達輻射源在線分選理論統一框架，取得了一繫列具有一定開創性的代表性成果。為了更加深入繫統地反映我們對該課題的研究成果，以作者多年圍繞雷達輻射源在線分選的研究工作和原始論文為基礎，著成本書。
本書全面介紹了基於數據流聚類理論的雷達輻射源在線分選工作研究成果，全書共分為5章。第1章闡述挖掘數據流聚類理論和雷達輻射源分選之間的內在聯繫，並總結相關發展現狀及趨勢； 第2章詳細闡述基於數據流聚類的雷達輻射源在線分選框架，為後續章節相關算法的提出給予合理的底層架構支撐； 第3章針對可獲取或脈內特征維度較低的情況提出ISTRAP(Improved Stream Affinity Propagation)算法，在低維空間實現對雷達輻射源信號的在線分選； 第4章針對脈內特征維度較高，從而導致大部分基於傳統距離度量的數據流聚類算法失效的情況提出EDSSC(Evolutionary Dynamic Sparse Subspace Clustering)算法，在高維空間實現對脈衝流的分選； 第5章針對現實中普遍存在的非均衡脈衝流，提出可實現類不均衡條件下雷達輻射源信號在線分選的DIESC(Dynamic Improved Exemplarbased Subspace Clustering)算法。
本書同時涉及雷達信號在線分選和數據流聚類兩個研究領域。一方面，研究成果以無監督、在線式處理方式成功對雷達輻射源信號實現在線分選，較為完整地構建了一種新的雷達輻射源信號在線分選理論體繫； 另一方面，研究成果也是對數據流聚類算法理論的豐富與完善，從一定程度上突破了目前無法對高維數據流、不均衡數據流的在線處理難題，促進了數據流聚類理論研究自身的發展。希望本書的出版能促進我國雷達信號在線分選及數據流聚類理論研究。

感謝海軍大連艦艇學院對本書出版的資助支持(2021年度學院科研發展基金)，同時感謝國家自然科學基金優秀青年科學基金（NSFC 62022091）對本書相關內容研究提供的支持。衷心感謝海軍大連艦艇學院王義濤研究員、史紅權研究員、馬政偉研究員、孫永侃研究員、陳行軍副研究員、蘇琦助理研究員、徐建志助理研究員、張浩助理研究員，國防科技大學劉麗研究員，芬蘭阿爾托大學Alex Jung助理教授對本書的幫助與建議，特別感謝清華大學出版社文怡編輯促成本書的問世，感謝所有在本書編著過程中給予幫助和支持的專家學者！
還要感謝妻子劉天雯與（嶽）父母隋剛勛、劉加紅、代相霞、劉延江對我科研工作的長期支持與鼓勵。
由於作者視野和水平有限，疏漏和不妥之處在所難免，懇請廣大讀者批評指正。
隋金坪2022年3月