本文選題：SAR圖像 + 型號(hào)識(shí)別��； 參考：《模式識(shí)別與人工智能》2014年07期

【摘要】：對(duì)樣本進(jìn)行稀疏描述,可獲得充分描述樣本特征且具備區(qū)分能力的稀疏向量.提出一種基于稀疏描述的SAR目標(biāo)型號(hào)識(shí)別算法.首先,對(duì)目標(biāo)SAR圖像進(jìn)行特征提取,以抑制斑點(diǎn)噪聲的影響.然后,利用全體訓(xùn)練樣本構(gòu)造字典矩陣,將測(cè)試樣本在字典矩陣上進(jìn)行投影得到其稀疏向量.最后,根據(jù)擁有相同標(biāo)號(hào)且方位角最接近的樣本之間差異最小的特點(diǎn),構(gòu)造單個(gè)樣本重構(gòu)誤差最小準(zhǔn)則,實(shí)現(xiàn)SAR目標(biāo)的型號(hào)識(shí)別.在MSTAR數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文算法的有效性.
[Abstract]:Sparse representation of samples can obtain sparse vectors which can fully describe the characteristics of samples and have the ability to distinguish. A sparse description based model recognition algorithm for SAR targets is proposed. Firstly, the target SAR images are extracted to suppress the speckle noise. Then, the dictionary matrix is constructed by using all the training samples, and the sparse vector is obtained by projecting the test samples on the dictionary matrix. Finally, according to the characteristics of minimum difference between samples with the same label and closest azimuth, the minimum criterion of reconstruction error of single sample is constructed to realize the model recognition of SAR target. Experiments on MSTAR data show the effectiveness of the proposed algorithm.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)電子工程學(xué)院;西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號(hào)處理國(guó)防科技重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.61272281,61271297) 航空科學(xué)基金項(xiàng)目(No.2011018106) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金項(xiàng)目(No.20110203110001) 國(guó)防預(yù)研基金項(xiàng)目(No.9140C0103071003)資助
【分類號(hào)】：TN957.52

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4 池明e，

本文編號(hào)：1835724