相关性约束下SAR图像动态重构的目标识别方法

• 作者: 冯冬艳 王海晖
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 合成孔径雷达 目标识别 相关性约束 线性加权融合
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 100-106
• 页数: 7页
• 分类号: TN957
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.B1902252

摘要

研究合成孔径雷达(SAR)图像目标识别问题,提出在相关性约束下目标动态重构的方法.通过多层次的目标重构及决策融合提高整体识别性能.考虑到SAR图像的方位角敏感性,根据测试样本的估计方位角在测试样本中选取高相关性样本对其进行最优重构.通过调整相关性约束,获得测试样本在不同相关性下的重构误差,反映了训练样本与测试样本在不同层次的关联.采用线性加权融合的策略综合各个相关性下的重构误差,并根据最终融合的结果进行目标识别.基于MSTAR数据集设置了10类目标标准操作条件、俯仰角差异以及噪声干扰3种典型实验条件.结果 表明,该方法在标准操作条件下对10类目标的平均识别率达到98.24％,在俯仰角差异及噪声干扰条件下的性能也优于对比方法,验证了方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯冬艳		10	4	1.0	1.0
2	王海晖		1	0	0.0	0.0