本文選題：SAR圖像 + 型號識別�。� 參考：《模式識別與人工智能》2014年07期

【摘要】：對樣本進行稀疏描述,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目標型號識別算法.首先,對目標SAR圖像進行特征提取,以抑制斑點噪聲的影響.然后,利用全體訓(xùn)練樣本構(gòu)造字典矩陣,將測試樣本在字典矩陣上進行投影得到其稀疏向量.最后,根據(jù)擁有相同標號且方位角最接近的樣本之間差異最小的特點,構(gòu)造單個樣本重構(gòu)誤差最小準則,實現(xiàn)SAR目標的型號識別.在MSTAR數(shù)據(jù)上的實驗驗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)雷達信號處理國防科技重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(No.61272281,61271297) 航空科學(xué)基金項目(No.2011018106) 高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金項目(No.20110203110001) 國防預(yù)研基金項目(No.9140C0103071003)資助
【分類號】：TN957.52

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4 池明e，

本文編號：1835724