基于稀疏描述的SAR目标型号识别算法

发布时间：2018-05-02 22:20

  本文选题：SAR图像 + 型号识别　； 参考：《模式识别与人工智能》2014年07期

【摘要】：对样本进行稀疏描述,可获得充分描述样本特征且具备区分能力的稀疏向量.提出一种基于稀疏描述的SAR目标型号识别算法.首先,对目标SAR图像进行特征提取,以抑制斑点噪声的影响.然后,利用全体训练样本构造字典矩阵,将测试样本在字典矩阵上进行投影得到其稀疏向量.最后,根据拥有相同标号且方位角最接近的样本之间差异最小的特点,构造单个样本重构误差最小准则,实现SAR目标的型号识别.在MSTAR数据上的实验验证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.
【作者单位】： 西安电子科技大学电子工程学院;西安电子科技大学雷达信号处理国防科技重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(No.61272281,61271297) 航空科学基金项目(No.2011018106) 高等学校博士学科点专项科研基金项目(No.20110203110001) 国防预研基金项目(No.9140C0103071003)资助
【分类号】：TN957.52

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本文编号：1835724