| 基于多特征联合稀疏表示的SAR舰船目标识别方法 |
| |
| 引用本文： | 聂丰英. 基于多特征联合稀疏表示的SAR舰船目标识别方法[J]. 火力与指挥控制, 2020, 45(10): 34-38. DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2020.10.007 |
| |
| 作者姓名： | 聂丰英 |
| |
| 作者单位： | 南昌工学院人工智能学院,南昌330108 |
| |
| 基金项目： | 江西省教育科学十三五规划一般课题;江西省教育厅科技项目 |
| |
| 摘 要： | 针对合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像舰船目标识别问题,提出一种基于多特征联合稀疏表示的方法。分别采用几何尺寸特征矢量、主成分分析(Principal component analysis,PCA)和核主成分分析(Kernel PCA,KPCA)特征矢量描述SAR舰船目标的特性,基于以上特征,采用联合稀疏表示进行分类。根据散射特征的重构误差之和对测试样本的目标类别进行决策。实验中,采用RADARSAT-2 4类典型舰船目标的SAR图像进行性能测试。结果表明,此方法在标准操作条件下可以取得92.5%的平均识别率,高于现有的几类对比方法。另外,此方法在噪声干扰以及少量训练样本的条件下也能保持更强的稳健性,获得优于现有方法的性能。
|
| 关 键 词： | 合成孔径雷达 舰船目标识别 多特征 联合稀疏表示 |
SAR Ship Target Recognition Method Using Joint Sparse Representation of Multiple Features |
| |
| NIE Feng-ying. SAR Ship Target Recognition Method Using Joint Sparse Representation of Multiple Features[J]. Fire Control & Command Control, 2020, 45(10): 34-38. DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2020.10.007 |
| |
| Authors: | NIE Feng-ying |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
