【摘 要】
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提出基于分块匹配的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别方法.对待识别SAR图像进行4分块处理,每个分块描述目标的局部区域.对于每个分块,基于单演信号构造特征矢量,描述其时频分布以及局部细节信息.单演信号从幅度、相位以及局部方位3个层次对图像进行分解,可有效描述图像的局部变化情况,对于扩展操作条件下的目标变化分析具有重要的参考意义.对于构造得到的4个特征矢量,分别采用稀疏表示分类(Sparse Representation-based Classification
【机 构】
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佳木斯大学信息电子技术学院,黑龙江佳木斯154000
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提出基于分块匹配的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别方法.对待识别SAR图像进行4分块处理,每个分块描述目标的局部区域.对于每个分块,基于单演信号构造特征矢量,描述其时频分布以及局部细节信息.单演信号从幅度、相位以及局部方位3个层次对图像进行分解,可有效描述图像的局部变化情况,对于扩展操作条件下的目标变化分析具有重要的参考意义.对于构造得到的4个特征矢量,分别采用稀疏表示分类(Sparse Representation-based Classification,SRC)分别进行分类,获得相应的重构误差矢量.在此基础上,按照线性加权融合的基本思想,通过构造随机权值矩阵进行分析.对于不同权值矢量下获得的结果,经统计分析构造有效的决策变量,通过比较不同训练类别的结果,判定测试样本的类别.所提方法在特征提取和分类决策过程中充分考虑SAR图像获取条件的不确定,通过统计分析获得最优决策结果.实验在MSTAR数据集上设置和开展,包含了 1类标准操作条件和3类扩展操作条件.通过与现有几类方法对比,有效证明了所提方法的有效性.
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