基于最大异类距离特征提取的SAR目标识别方法

• 作者: 杨建宇 武俊杰 王兵 黄钰林
• 来源期刊: 中国科学（技术科学）
• 关键词: 合成孔径雷达 自动目标识别 流形学习 特征提取
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 1388-1392
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.1007/s11431-011-4430-0

摘要

合成孔径雷达自动目标识别是合成孔径雷达的一个重要的应用方面,如何在高维SAR图像中提取有效分类信息是制约自动目标识别的瓶颈问题.本文基于流形结构假设,提出了一种新的特征提取方法—最大异类距离特征提取,该方法融入了样本集类别信息和邻域信息,通过最大化异类样本的距离实现特征提取,以提高特征的可鉴别性.基于MSTAR数据库的实验已验证了本文提出的方法能够有效提高目标识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨建宇		94	1314	21.0	31.0
2	武俊杰		7	30	3.0	5.0
3	王兵		8	10	2.0	3.0
4	黄钰林		9	102	6.0	9.0