基于稀疏表示和多特征融合的SAR图像识别

• 作者: 彭冬亮 徐英 谷雨
• 来源期刊: 指挥信息系统与技术
• 学科: 工学
• 关键词: SAR目标识别 稀疏表示 卷积特征 随机投影 字典学习
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 新一代指挥信息系统知识中心专题
• 页码范围: 29-35
• 页数: 7页
• 分类号: TP753
• 字数: 6210字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15908/j.cnki.cist.2020.03.005

摘要

为了提高基于稀疏表示的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别准确率,提出了一种基于多特征决策级融合的SAR图像目标识别算法.首先,考虑基于邻域信息提取的局部特征具有判别力强但易受俯仰角影响的特点,分别提取了归一化灰度特征和多尺度随机卷积特征作为识别特征;然后,为了提高识别算法的计算效率,采用稀疏随机投影矩阵对提取的随机卷积特征进行降维,并采用在线字典学习算法分别对基于上述2种特征的字典进行优化;最后,利用L1范数约束分别进行稀疏系数优化求解,并将重构误差转化为目标识别概率,基于贝叶斯融合规则进行决策级融合识别.采用运动和静止目标获取与识别计划(MSTAR)获取的数据集在标准和扩展操作条件下进行了目标识别试验,试验结果表明,该算法可在多种操作条件下取得与已有算法相当的识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭冬亮	杭州电子科技大学自动化学院	70	406	11.0	17.0
2	谷雨	杭州电子科技大学自动化学院	42	201	7.0	12.0
3	徐英	杭州电子科技大学自动化学院	13	55	5.0	7.0