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结合二维内蕴模函数和贝叶斯多任务学习的SAR目标识别
被引量：
3
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作者
张宏武
康凯
《电讯技术》
北大核心
2020年第4期372-377,共6页
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...
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。
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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
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题名
结合二维内蕴模函数和贝叶斯多任务学习的SAR目标识别
被引量：
3
1
作者
张宏武
康凯
机构
宁夏师范学院数学与计算机科学学院
出处
《电讯技术》
北大核心
2020年第4期372-377,共6页
基金
宁夏高等学校科学研究项目(NGY2018-132,NGY2018-113)
宁夏师范学院2019校级重点科研项目(SFZD2019-19)。
文摘
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。
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
Keywords
synthetic aperture radar
target recognition
bidimensional intrinsic mode function
Bayesian multi-task learning
分类号
TN957 [电子电信—信号与信息处理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合二维内蕴模函数和贝叶斯多任务学习的SAR目标识别
张宏武
康凯
《电讯技术》
北大核心
2020
3
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