本文關(guān)鍵詞： SAR目標(biāo)識別 稀疏表示 小波多尺度分析 稀疏字典　出處：《火力與指揮控制》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對合成孔徑雷達(dá)目標(biāo)識別問題,提出一種基于多尺度稀疏字典的SAR圖像目標(biāo)識別方法。稀疏字典選擇是稀疏表示中的關(guān)鍵問題之一,該方法利用小波多尺度分析構(gòu)造過完備稀疏字典,將訓(xùn)練樣本圖像在小波解析域中進(jìn)行小波多層分解,充分利用小波多尺度分析突出圖像局部特征的特點(diǎn),并和過完備稀疏表示有效結(jié)合組成級聯(lián)字典。通過求解測試樣本相應(yīng)的稀疏系數(shù)矢量并根據(jù)系數(shù)矢量中對應(yīng)訓(xùn)練樣本類別的重構(gòu)誤差判定目標(biāo)類型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在識別前無需對SAR圖像進(jìn)行預(yù)處理,具有良好的識別效果。
[Abstract]:In order to solve the problem of SAR target recognition, a method of target recognition based on multi-scale sparse dictionary for SAR images is proposed. Sparse dictionary selection is one of the key problems in sparse representation. In this method, wavelet multiscale analysis is used to construct an overcomplete sparse dictionary, and the training sample image is decomposed into wavelet multilayer in wavelet analytic domain, which fully utilizes wavelet multiscale analysis to highlight the local features of the image. By solving the sparse coefficient vector of the test sample and judging the target type according to the reconstruction error of the corresponding training sample class in the coefficient vector, the experimental results show that, This method does not need to preprocess SAR image before recognition, and has good recognition effect.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)訓(xùn)練部;空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61471386) 陜西省統(tǒng)籌創(chuàng)新工程-特色產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新鏈基金資助項(xiàng)目(S2015TDGY0045)
【分類號】：TN957.52

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前6條

1 丁軍;劉宏偉;王英華;王正玨;齊會嬌;時(shí)荔蕙;;一種聯(lián)合陰影和目標(biāo)區(qū)域圖像的SAR目標(biāo)識別方法[J];電子與信息學(xué)報(bào);2015年03期

2 齊會嬌;王英華;丁軍;劉宏偉;;基于多信息字典學(xué)習(xí)及稀疏表示的SAR目標(biāo)識別[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2015年06期

3 程建;黎蘭;王海旭;;稀疏表示框架下的SAR目標(biāo)識別[J];電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2014年04期

4 王振宇;秦立龍;黃振和;;基于稀疏表示的數(shù)字調(diào)制模式識別[J];火力與指揮控制;2014年04期

5 柯麗,黃廉卿;適于遙感圖像實(shí)時(shí)壓縮的小波基的選擇[J];光學(xué)技術(shù);2005年01期

6 韓萍,吳仁彪,王兆華,王蘊(yùn)紅;基于KPCA準(zhǔn)則的SAR目標(biāo)特征提取與識別[J];電子與信息學(xué)報(bào);2003年10期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 雷磊;楊秋;李開明;;基于多尺度稀疏字典的SAR圖像目標(biāo)識別方法[J];火力與指揮控制;2017年04期

2 李君寶;楊文慧;許劍清;彭宇;;基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像目標(biāo)檢測識別[J];導(dǎo)航定位與授時(shí);2017年01期

3 向衛(wèi)力;李曉輝;周勇勝;李傳榮;唐伶俐;;一種魯棒的多尺度稀疏表示SAR目標(biāo)識別方法[J];中國科學(xué)院大學(xué)學(xué)報(bào);2017年01期

4 郭丹丹;陳渤;叢玉來;文偉;;基于PGBN模型的SAR圖像目標(biāo)識別方法[J];電子與信息學(xué)報(bào);2016年12期

5 代翱;張海劍;孫洪;;聯(lián)合時(shí)域和時(shí)頻域特征的數(shù)字調(diào)制信號自動(dòng)分類[J];信號處理;2016年11期

6 劉磊;;基于Gabor變換和KPCA的SAR圖像艦船目標(biāo)鑒別[J];艦船電子工程;2016年11期

7 呂杰;汪康寧;李崇貴;馬婷;;基于小波變換和隨機(jī)森林的森林類型分類研究[J];西北林學(xué)院學(xué)報(bào);2016年06期

8 曲娜;楊峰;劉金海;王東東;;火災(zāi)自動(dòng)報(bào)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)性能評價(jià)方法研究[J];安全與環(huán)境工程;2016年04期

9 張利平;邵宗凱;吳建德;;基于改進(jìn)KSVD和極限學(xué)習(xí)機(jī)的車型識別方法研究[J];計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程;2016年06期

10 田壯壯;占榮輝;胡杰民;張軍;;基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像目標(biāo)識別研究.[J];雷達(dá)學(xué)報(bào);2016年03期

【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 丁軍;劉宏偉;王英華;;基于非負(fù)稀疏表示的SAR圖像目標(biāo)識別方法[J];電子與信息學(xué)報(bào);2014年09期

2 孫志軍;薛磊;許陽明;孫志勇;;基于多層編碼器的SAR目標(biāo)及陰影聯(lián)合特征提取算法[J];雷達(dá)學(xué)報(bào);2013年02期

3 何曉琴;白勇;冉啟陽;;基于支持向量機(jī)的Freegate軟件流量檢測研究[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2012年11期

4 尹奎英;金林;李成;劉宏偉;;融合目標(biāo)輪廓和陰影輪廓的SAR圖像目標(biāo)識別[J];空軍工程大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年01期

5 張銳;洪峻;明峰;;基于目標(biāo)CSAR回波模型的SAR自動(dòng)目標(biāo)識別算法[J];電子與信息學(xué)報(bào);2011年01期

6 楊榮根;任明武;楊靜宇;;基于稀疏表示的人臉識別方法[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2010年09期

7 馮燕;何明一;宋江紅;魏江;;基于獨(dú)立成分分析的高光譜圖像數(shù)據(jù)降維及壓縮[J];電子與信息學(xué)報(bào);2007年12期

8 胡利平;劉宏偉;吳順君;;一種新的SAR圖像目標(biāo)識別預(yù)處理方法[J];西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2007年05期

9 郭黎利,齊琳,王東凱;軟件無線電中基于譜相關(guān)理論的調(diào)制模式識別技術(shù)[J];哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào);2004年06期

10 呂新正,魏平,肖先賜;利用高階累積量實(shí)現(xiàn)數(shù)字調(diào)制信號的自動(dòng)識別[J];電子對抗技術(shù);2004年06期

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 徐勝榮，，李忠興;自然景物中橋梁目標(biāo)識別方法的研究[J];浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1995年03期

2 董慧穎;基于模糊理論的地面三維目標(biāo)識別方法[J];信息與控制;2001年S1期

3 黨宏社,韓崇昭;一種基于證據(jù)推理的目標(biāo)識別方法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2003年10期

4 ;雷達(dá)總論、雷達(dá)理論與技術(shù)[J];電子科技文摘;2006年02期

5 郭聯(lián)金;陳健;;基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的目標(biāo)識別方法[J];廣東有色金屬學(xué)報(bào);2006年03期

6 王琰;楊大為;;小波系數(shù)特征的目標(biāo)識別方法[J];小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng);2008年03期

7 王剛;賀偉;董衛(wèi)斌;陳遵田;崔東森;;一種基于形態(tài)點(diǎn)特征的目標(biāo)識別方法[J];探測與控制學(xué)報(bào);2010年06期

8 廖蘇鵬;李興國;;一種新的目標(biāo)識別方法[J];制導(dǎo)與引信;1992年02期

9 李飚,李吉成,沈振康;一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外目標(biāo)識別方法[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);1999年02期

10 鮑溪清;實(shí)時(shí)二維多尺度目標(biāo)識別方法及其應(yīng)用[J];大連鐵道學(xué)院學(xué)報(bào);2005年02期

相關(guān)會議論文 前9條

1 張艷寧;趙榮椿;梁怡;;一種有效的圖像目標(biāo)識別方法[A];加入WTO和中國科技與可持續(xù)發(fā)展——挑戰(zhàn)與機(jī)遇、責(zé)任和對策（下冊）[C];2002年

2 肖懷鐵;郭雷;付強(qiáng);;一種新的模糊支持矢量機(jī)多目標(biāo)識別方法[A];第十二屆全國信號處理學(xué)術(shù)年會（CCSP-2005）論文集[C];2005年

3 任文君;蘇開娜;;一種復(fù)雜背景下基于知識的目標(biāo)識別方法的研究[A];中國圖象圖形科學(xué)技術(shù)新進(jìn)展——第九屆全國圖象圖形科技大會論文集[C];1998年

4 張純;許楓;;基于運(yùn)動(dòng)特征的水下蛙人目標(biāo)識別方法[A];中國聲學(xué)學(xué)會水聲學(xué)分會2011年全國水聲學(xué)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2011年

5 陶志國;姜一暉;柳鵬;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛機(jī)目標(biāo)識別方法研究[A];'2006系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會論文集[C];2006年

6 張峰;薛青;;基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的戰(zhàn)場目標(biāo)識別方法研究[A];圖像圖形技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)展——第三屆圖像圖形技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文集[C];2008年

7 張冬英;洪津;王峰;駱冬根;邱成峰;;基于灰度直方圖的暗目標(biāo)識別方法[A];光子科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)化——長三角光子科技創(chuàng)新論壇暨2006年安徽博士科技論壇論文集[C];2006年

8 晉朝勃;胡剛強(qiáng);史廣智;李玉陽;;一種采用支持向量機(jī)的水中目標(biāo)識別方法[A];中國聲學(xué)學(xué)會水聲學(xué)分會2011年全國水聲學(xué)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2011年

9 何心怡;蔣興舟;;基于脈寬延伸與多普勒效應(yīng)的目標(biāo)識別方法[A];中國聲學(xué)學(xué)會2001年青年學(xué)術(shù)會議[CYCA'01]論文集[C];2001年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前5條

1 白剛浩;基于視覺注意和局部不變性特征相結(jié)合的目標(biāo)識別技術(shù)研究[D];浙江大學(xué);2015年

2 湯曉;基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的圖像目標(biāo)識別方法研究[D];廣東工業(yè)大學(xué);2013年

3 王光偉;基于非對稱逆布局模型的目標(biāo)識別方法研究[D];華中科技大學(xué);2012年

4 邢學(xué)敏;CRInSAR與PSInSAR聯(lián)合監(jiān)測礦區(qū)時(shí)序地表形變研究[D];中南大學(xué);2011年

5 陳振學(xué);基于特征顯著性的目標(biāo)識別方法及其應(yīng)用研究[D];華中科技大學(xué);2007年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 羅飛揚(yáng);基于局部相似結(jié)構(gòu)統(tǒng)計(jì)匹配模型的紅外目標(biāo)識別方法[D];南京理工大學(xué);2015年

2 武俊;復(fù)雜環(huán)境中特定目標(biāo)識別方法研究[D];上海交通大學(xué);2015年

3 楊紅葉;基于圖像差異性特征描述的目標(biāo)識別方法及其應(yīng)用[D];華北電力大學(xué);2015年

4 楊慧;融合RGB特征和Depth特征的3D目標(biāo)識別方法研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2015年

5 卜定欣;基于LabVIEW的靜電信號采集和目標(biāo)識別方法的實(shí)現(xiàn)[D];江蘇大學(xué);2016年

6 胡大盟;圖像輪廓的特征描述及其單目標(biāo)識別方法研究[D];蘇州大學(xué);2016年

7 薛陶蓓;基于LARK和近鄰結(jié)構(gòu)匹配的紅外目標(biāo)識別方法[D];南京理工大學(xué);2016年

8 朱閃閃;基于超聲陣列聲場仿真平臺的目標(biāo)識別方法研究[D];西南科技大學(xué);2016年

9 鄭藝惟;高分辨率遙感影像近海岸承災(zāi)體目標(biāo)識別方法研究[D];西安科技大學(xué);2016年

10 楊文秀;基于雙光楔激光雷達(dá)的地面目標(biāo)識別方法研究[D];華中科技大學(xué);2015年

本文編號：1527265