基于仿真SAR和SVM分类器的目标识别技术研究

• 作者: 刘长清 唐晓斌 潘舟浩 王卫红 陈博
• 来源期刊: 中国电子科学研究院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 合成孔径雷达 目标识别 仿真SAR 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 基础理论
• 页码范围: 257-262
• 页数: 6页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 3830字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5692.2016.03.008

摘要

SAR图像目标识别具有重要的军事应用价值,是目标自动识别领域中热点方向.传统的基于模板的识别方法随着识别种类的不断增多,其识别速度将不断降低;以基于支持向量机为代表的机器学习等新的识别技术,需要大量的真实SAR图像作为训练样本.针对以上问题,本文提出了一种基于仿真SAR和SVM分类器的目标识别方法.该方法首先通过电磁计算软件获得目标的大量仿真.SAR数据构建训练样本集,然后利用样本集训练获得所需的识别分类器.本文通过实验验证了该方法对运输机、地面车辆分类识别的有效性,为SAR图像目标识别的应用推广提供了一条解决途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐晓斌		12	53	4.0	7.0
2	陈博		9	20	3.0	4.0
3	潘舟浩		5	9	2.0	3.0
4	刘长清		6	10	2.0	3.0
5	王卫红		7	18	3.0	4.0