基于变分模态分解的SAR图像目标识别方法

• 作者: 刘邦权 周光宇 张亶
• 来源期刊: 国土资源遥感
• 学科: 工学
• 关键词: 合成孔径雷达 目标识别 变分模态分解 联合稀疏表示
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 33-39
• 页数: 7页
• 分类号: TP753
• 字数: 5754字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6046/gtzyyg.2020.02.05

摘要

为提升合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)目标识别性能,提出基于变分模态分解算法(variationalmode decomposition,VMD)的SAR图像目标识别方法.首先采用二维变分模态分解算法(bidimensional VMD,BVMD)对SAR图像进行分解,从而获得多模态的表示;然后采用联合稀疏表示对SAR图像的多模态特征进行同时表征;最后基于最小重构误差的原则判定目标类别.在MSTAR数据集上对提出方法进行性能测试,结果显示,在标准操作条件(standard operating condition,SOC)下对10类目标的识别率达到99.24％,在型号差异、俯仰角差异、噪声干扰条件下的性能也优于现有几类方法,证实了方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张亶	浙江大学计算机科学与技术学院	21	240	6.0	15.0
2	周光宇	宁波财经学院数字技术与工程学院	3	0	0.0	0.0
3	刘邦权	宁波财经学院数字技术与工程学院	1	0	0.0	0.0