基于PCA特征的快速SAR图像目标识别方法

• 作者: 王世晞 贺志国
• 来源期刊: 国防科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 目标识别 特征提取 PCA 合成孔径雷达 神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 电子工程·机电工程·应用数学
• 页码范围: 136-140
• 页数: 5页
• 分类号: TN957
• 字数: 3580字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2486.2008.03.027

摘要

目标识别是SAR图像解译的重要一环,受到广泛的关注,而实时性又是评估目标识别系统性能的主要指标之一.从实时的角度出发,提出了一种快速的SAR目标识别方法.该方法采用基于Hebb学习规则的主分量分析(PCA)进行特征提取,使用多层感知器神经网络(MLP NN)进行目标分类.实验结果表明,在维持较好识别性能的前提下,该方法具有内存需求少、运行速度快的特点,能用于实时处理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺志国	国防科技大学电子科学与工程学院	9	156	6.0	9.0
2	王世晞	国防科技大学电子科学与工程学院	3	54	3.0	3.0