基于非负矩阵分解的SAR图像目标识别

• 作者: 曹宗杰 皮亦鸣 龙泓琳
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 合成孔径雷达 目标识别 非负矩阵分解 Fisher线性判别
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 1425-1429
• 分类号: TN957.52
• 字数: 4497字
• 语种: 中文

摘要

特征提取是合成孔径雷达自动目标识别的关键技术,同时也是难点问题之一.本文提出了一种基于非负矩阵分解算法与Fisher线性判别方法的合成孔径雷达图像日标识别的方法,通过基于基向最非负加权组合的形式构建SAR目标图像,能充分利用目标的局部空间结构信息提取日标特征信息实现目标识别.首先将水平集分割预处理后的SAR目标图像样本构成初始矩阵,然后利用非负矩阵分解后得到的权向量作为目标图像的特征向量,再通过依据Fisher线性判别构成的分类器,实现对MSTAR数据中3类目标的识别,并与目前已有的几种典型方案进行对比.试验结果表明该方法是可行且有效的,并能够明显提高对目标识别的稳定性和正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	皮亦鸣	电子科技大学电子工程系	103	1158	17.0	26.0
2	龙泓琳	电子科技大学电子工程系	1	42	1.0	1.0
3	曹宗杰	电子科技大学电子工程系	21	298	10.0	17.0