局部流形学习在SAR目标分类中的应用

• 作者: 李鑫 杜敦伟 白艳萍 续婷 胡红萍
• 来源期刊: 现代雷达
• 学科: 工学
• 关键词: 合成孔径雷达 局部流形学习 局部线性嵌入 随机拉普拉斯特征映射 特征提取 目标分类
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 雷达系统与技术
• 页码范围: 33-36,40
• 页数: 5页
• 分类号: TN957.32
• 字数: 3576字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16592/j.cnki.1004-7859.2020.04.007

摘要

为了更好地对合成孔径雷达(SAR)图像进行分类,文中提出一种基于局部线性嵌入方法(LLE)和随机拉普拉斯特征映射方法(SLEM)相融合的算法.在拉普拉斯特征映射方法的基础上引入随机过程的概念,并将局部线性嵌入方法与随机拉普拉斯映射方法进行函数融合,两种方法的融合为提取高维空间中嵌入的低维特征提供了更详细的结构信息,保留了原始数据集的几何特征;将算法应用于MSTAR数据集,再通过KNN分类器进行分类;最后,实验结果证明了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白艳萍	中北大学理学院	124	639	13.0	19.0
2	胡红萍	中北大学理学院	79	243	9.0	12.0
3	李鑫	中北大学理学院	12	7	1.0	2.0
4	续婷	中北大学理学院	8	13	2.0	3.0
5	杜敦伟		4	13	2.0	3.0