基于随机加权的SAR图像多特征联合目标分类

• 作者: 陈岭
• 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 目标分类 多特征 联合稀疏表示 随机权值
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 187-192
• 页数: 6页
• 分类号: TP753
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.B1902029

摘要

提出随机加权的合成孔径雷达(SAR)图像多特征联合目标分类方法,多特征决策融合是提高SAR目标分类性能的重要手段之一,然而,不同决策融合机制得到的结果往往大相径庭.首先采用联合稀疏表示对SAR图像中提取的多类特征进行表示,这一步骤主要是在单独表示各类特征的同时挖掘它们之间的关联性;对于各个特征输出的重构误差,并不是采用传统的简单相加而是利用多组随机权值矢量对所有的重构误差进行分析;最后,基于加权后的结果定义决策变量,完成目标类别的判断.在MSTAR数据集上对提出方法进行验证,结果表明其有效性.