基于多尺度稀疏字典的SAR图像目标识别方法

针对合成孔径雷达目标识别问题,提出一种基于多尺度稀疏字典的SAR图像目标识别方法。稀疏字典选择是稀疏表示中的关键问题之一,该方法利用小波多尺度分析构造过完备稀疏字典,将训练样本图像在小波解析域中进行小波多层分解,充分利用小波多尺度分析突出图像局部特征的特点,并和过完备稀疏表示有效结合组成级联字典。通过求解测试样本相应的稀疏系数矢量并根据系数矢量中对应训练样本类别的重构误差判定目标类型。实验结果表明,该方法在识别前无需对SAR图像进行预处理,具有良好的识别效果。     

含旋转部件目标微多普勒特征提取方法

旋转和振动是目标微动中最常见的两种运动形式,目标微动会产生微多普勒现象,而微多普勒特征被认为是微动目标所具有的独一无二的特征,可以用来确定目标的性质,实现对目标的自动识别与分类.在线性调频信号体制下,运动补偿后利用含旋转部件目标在谱图域中的特殊表现形式,针对旋转半径的不同,分别使用不同的方法,有效地分离并提取目标的微多...