结合二维内蕴模函数和贝叶斯多任务学习的SAR目标识别

• 作者: 康凯 张宏武
• 来源期刊: 电讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: 合成孔径雷达 目标识别 二维内蕴模函数 贝叶斯多任务学习
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 应用基础与前沿技术
• 页码范围: 372-377
• 页数: 6页
• 分类号: TN957
• 字数: 4857字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2020.04.002

摘要

为了提高合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别性能,提出了结合二维内蕴模函数(Bidimensional Intrinsic Mode Function,BIMF)与贝叶斯多任务学习的SAR目标识别方法.采用二维经验模态分解获得SAR图像的多层次BIMF,从而更好地描述原始图像的细节信息.为了获得稳健的决策,采用贝叶斯多任务学习对原始SAR图像及其多层次的BIMF进行联合稀疏表示.最后,通过比较各个类别对于测试样本的重构误差判定目标类别.基于MSTAR数据集在多种条件下对提出方法进行了验证实验,结果证明了方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	康凯	宁夏师范学院数学与计算机科学学院	11	14	2.0	3.0
2	张宏武	宁夏师范学院数学与计算机科学学院	6	5	1.0	2.0