一种基于主分量特征的快速SAR目标识别方法

• 作者: 匡纲要 贺志国 陆军
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 目标识别 特征提取 主分量分析 合成孔径雷达 神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（10）
• 所属期刊栏目: 防御电子技术
• 页码范围: 1855-1859,1943
• 页数: 6页
• 分类号: TN957
• 字数: 5407字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.2008.10.011

摘要

实时性和识别率是评估SAR图像目标识别系统性能的两个主要指标.分析了影响这两个指标的关键因素,并以此为基础,提出了一种快速的SAR图像目标识别方法.该方法采用基于Hebb学习规则的自组织神经网络提取主分量特征,使用多层感知器神经网络(MLP NN)进行目标分类.实验对比分析表明,在识别率较高的同时,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	匡纲要	国防科技大学电子科学与工程学院	112	2486	24.0	46.0
2	贺志国	国防科技大学电子科学与工程学院	9	156	6.0	9.0
3	陆军	国防科技大学电子科学与工程学院	25	267	10.0	15.0