基于核相关滤波器的SAR车辆目标检测与识别痧

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针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)目标检测与识别方法对目标方位角敏感的问题,该文基于相关滤波器理论与核特征分析方法,提出一种对SAR目标方位角具有较强鲁棒性的核相关滤波器.该滤波器使用特征向量降低了对训练图像的依赖性,利用目标在非线性空间的高维特征提高了识别能力,并利用核函数解决了高维矢量的内积计算问题.MSTAR实测SAR图像数据的对比实验结果表明,该文所提出的滤波器在低虚警概率下,能够保持较高的检测概率,并且对目标方位角失真具有较强的容忍性,不需要存储目标模板和估计目标方位角,就能够实现高准确率的目标检测与识别.
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