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摘要:
提出了一种结构化非相干字典学习算法(Structured incoherent dictionary learning, SIDL),并将该方法应用于极化SAR (Polarimetric synthetic aperture radar, PoLSAR) 图像舰船目标检测. 在字典学习阶段, 构建了一个新的目标函数, 为了降低子字典对交叉样本的稀疏表示能力, 将子字典对交叉样本的重构能量约束及子字典互相干性约束加入到字典学习目标函数中. 通过这两个约束,降低了子字典对交叉样本的表示能力,目标和杂波的极化特征矢量在学习获得的字典下具有良好的区分特性. 该方法不依赖于目标后向散射能量,只利用学习获得的极化字典,根据测试样本在极化字典下的稀疏表示进行目标的检测. 实验采用RADARSAT-2 数据进行了验证, 对比实验结果表明, 本文提出的方法可以更好地抑制杂波, 对弱小目标实现检测,获得了更好的检测效果.
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文献信息
篇名 基于监督非相干字典学习的极化SAR图像舰船目标检测
来源期刊 自动化学报 学科
关键词 极化合成孔径雷达 监督字典学习 结构非相干 能量独立 舰船检测
年,卷(期) 2015,(11) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 1926-1940
页数 15页 分类号
字数 11645字 语种 中文
DOI 10.16383/j.aas.2015.c140530
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 冯博 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 5 119 5.0 5.0
5 王英华 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 14 178 8.0 13.0
9 文伟 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 4 29 3.0 4.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
极化合成孔径雷达
监督字典学习
结构非相干
能量独立
舰船检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
出版文献量(篇)
4124
总下载数(次)
26
总被引数(次)
120705
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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