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一种基于间隙度特征的SAR图像车辆目标鉴别算法被引量：4: 1; 作者王世晞李禹 +2 位作者刘军计科峰粟毅《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第8期1944-1948,共5页; 该文提出一种新的基于间隙度(lacunarity)特征的高分辨率SAR图像车辆目标鉴别算法,用以去除检测阶段的自然杂波虚警。文中着重分析了高频区车辆目标和自然地物后向散射强度不规则性的差异,其中与自然地物相比,车辆目标像素集合在灰度图... 展开更多; 关键词 SAR图像目标鉴别散射中心分形间隙度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于PCA特征的快速SAR图像目标识别方法被引量：16: 2; 作者王世晞贺志国《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期136-140,共5页; 目标识别是SAR图像解译的重要一环,受到广泛的关注,而实时性又是评估目标识别系统性能的主要指标之一。从实时的角度出发,提出了一种快速的SAR目标识别方法。该方法采用基于Hebb学习规则的主分量分析(PCA)进行特征提取,使用多层感知器... 展开更多; 关键词目标识别特征提取 PCA 合成孔径雷达神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种新的高分辨率SAR图像目标自动鉴别方法被引量：7: 3; 作者李禹王世晞 +1 位作者计科峰粟毅《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期81-84,共4页; 目标鉴别是SAR图像目标识别系统的关键环节,用以消除预筛选阶段因异常检测产生的大量虚假的感兴趣区域切片。针对目标鉴别问题,提出了一种新的目标自动鉴别方法,首先对CFAR检测的结果做基于面积特征的预鉴别处理,而后对获得的ROI目标切... 展开更多; 关键词 SAR图像 ROI 目标检测序贯鉴别聚类; 在线阅读下载PDF 职称材料

分布信号源的DOA估计被引量：1: 4; 作者陈洪光王世晞沈振康《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期67-71,共5页; 由于信号模型的偏差,传统的点目标假设下的DOA估计算法对分布信号源的估计误差较大,为此建立了分布信号源的模型,提出适用于分布源信号的DIS-MUSIC算法,并分析了该算法的估计性能。仿真结果表明,所提算法对分布信号源的DOA估计性能远优... 展开更多; 关键词 DOA DIS-MUSIC 分布信号源; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于间隙度特征的SAR图像车辆目标鉴别算法被引量：4: 1; 作者王世晞李禹刘军计科峰粟毅; 机构国防科技大学电子科学与工程学院西安武警工程学院通信工程系; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第8期1944-1948,共5页; 文摘该文提出一种新的基于间隙度(lacunarity)特征的高分辨率SAR图像车辆目标鉴别算法,用以去除检测阶段的自然杂波虚警。文中着重分析了高频区车辆目标和自然地物后向散射强度不规则性的差异,其中与自然地物相比,车辆目标像素集合在灰度图像上表现为较强的不规则性和较大的间隙尺寸。基于这一特点,利用分形理论提取间隙度特征来定量估算待鉴别目标像素强度分布的不规则性和间隙大小,并以此实现鉴别处理。最后,采用X波段的两种实测图像数据验证了该文算法,结果显示该特征具有较好的鉴别性能。; 关键词 SAR图像目标鉴别散射中心分形间隙度; Keywords SAR imagery Target discrimination Scattering center Fractal Lacunarity; 分类号 TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于PCA特征的快速SAR图像目标识别方法被引量：16: 2; 作者王世晞贺志国; 机构国防科技大学电子科学与工程学院; 出处《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期136-140,共5页; 文摘目标识别是SAR图像解译的重要一环,受到广泛的关注,而实时性又是评估目标识别系统性能的主要指标之一。从实时的角度出发,提出了一种快速的SAR目标识别方法。该方法采用基于Hebb学习规则的主分量分析(PCA)进行特征提取,使用多层感知器神经网络(MLP NN)进行目标分类。实验结果表明,在维持较好识别性能的前提下,该方法具有内存需求少、运行速度快的特点,能用于实时处理。; 关键词目标识别特征提取 PCA 合成孔径雷达神经网络; Keywords target recognition feature extraction PCA SAR neural network; 分类号 TN957 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种新的高分辨率SAR图像目标自动鉴别方法被引量：7: 3; 作者李禹王世晞计科峰粟毅; 机构国防科技大学电子科学与工程学院; 出处《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期81-84,共4页; 文摘目标鉴别是SAR图像目标识别系统的关键环节,用以消除预筛选阶段因异常检测产生的大量虚假的感兴趣区域切片。针对目标鉴别问题,提出了一种新的目标自动鉴别方法,首先对CFAR检测的结果做基于面积特征的预鉴别处理,而后对获得的ROI目标切片提取鉴别特征,并在特征分析的基础上设定特征判决阈值,实现序贯鉴别处理。利用X波段SAR图像数据检验了上述方法,给出了鉴别输出的ROI切片。; 关键词 SAR图像 ROI 目标检测序贯鉴别聚类; Keywords SAR imagery ROI（region of interest） target detection sequential discrimination clustering; 分类号 TN958 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名分布信号源的DOA估计被引量：1: 4; 作者陈洪光王世晞沈振康; 机构国防科技大学ATR重点实验室; 出处《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期67-71,共5页; 文摘由于信号模型的偏差,传统的点目标假设下的DOA估计算法对分布信号源的估计误差较大,为此建立了分布信号源的模型,提出适用于分布源信号的DIS-MUSIC算法,并分析了该算法的估计性能。仿真结果表明,所提算法对分布信号源的DOA估计性能远优于MUSIC算法。; 关键词 DOA DIS-MUSIC 分布信号源; Keywords direction of arrival dIstributed-source-MUSIC distributed source; 分类号 TN911 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料