基于联合动态稀疏表示的SAR自动目标识别

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为了提高合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR)的目标识别性能,文章通过联合多种特征的信息,提出了一种基于联合动态稀疏表示模型的SAR自动目标识别方法.首先,根据原始SAR图像提取两种特征,即图像域幅度特征和尺度不变特征变换(Scale-InvariantFeatureTransform,SIFT)特征,基于两种特征的互补性对两种特征信息进行联合利用.其次,结合训练目标的两种特征及测试目标的两种特征,采用联合动态稀疏表示模型对两种特征进行融合,求出两种特征下的稀疏表示系数.最后,依据两种特征下的重构误差实现对测试目标的识别任务.在MSTAR3类和10类数据集上进行了目标识别实验,实验结果验证了文章方法相对于现有的方法能够取得更好的识别性能.
作者：杜兰李晨孙永光
作者单位：西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室陕西西安710071
母体文献：第五届高分辨率对地观测学术年会论文集
会议名称：第五届高分辨率对地观测学术年会  
会议时间：2018年10月17日
会议地点：西安
主办单位：高分辨率对地观测学术联盟
语种：chi
分类号：
关键词：合成孔径雷达图像  自动目标识别  特征融合  动态稀疏表示
在线出版日期：2019年8月12日
基金项目：
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2024-12-3 20:09 上传 基于联合动态稀疏表示的SAR自动目标识别.pdf

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