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基于B(2D)~2PGNMF的ISAR像目标识别
被引量：
2
1
作者
王芳
盛卫星
+1 位作者
马晓峰
王昊
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期863-868,901,共7页
为了更好地利用逆合成孔径雷达(ISAR)像目标的局部空间结构信息和类别信息实现目标识别,该文提出了一种基于分块双向二维投影梯度非负矩阵分解(B(2D)2PGNMF)的ISAR像目标识别方法。采用基向量非负加权组合的形式构建目标像。将B(2D)2PG...
为了更好地利用逆合成孔径雷达(ISAR)像目标的局部空间结构信息和类别信息实现目标识别,该文提出了一种基于分块双向二维投影梯度非负矩阵分解(B(2D)2PGNMF)的ISAR像目标识别方法。采用基向量非负加权组合的形式构建目标像。将B(2D)2PGNMF分解得到的权向量作为特征,通过最近邻分类器完成五类飞机目标的识别。仿真结果表明:在相同的压缩率或相同的基矩阵维数下,二维投影梯度非负矩阵分解(PGNMF)算法比一维PGNMF算法具有更高的识别精度,分块投影梯度非负矩阵分解(BPGNMF)算法的识别结果优于PGNMF算法,B(2D)2PGNMF算法的识别结果优于双向二维投影梯度非负矩阵分解((2D)2PGNMF)算法。在相同的基矩阵维数下,二维PGNMF算法的压缩率高于一维PGNMF算法,BPGNMF算法所需的运行时间最长,(2D)2PGNMF算法的运行时间最短。该文方法在不影响运算效率的同时能获得较好的识别结果。
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关键词
逆合成孔径雷达
分块双向二维投影梯度非负矩阵分解
目标识别
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职称材料
题名
基于B(2D)~2PGNMF的ISAR像目标识别
被引量：
2
1
作者
王芳
盛卫星
马晓峰
王昊
机构
南京理工大学电子工程与光电技术学院
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期863-868,901,共7页
文摘
为了更好地利用逆合成孔径雷达(ISAR)像目标的局部空间结构信息和类别信息实现目标识别,该文提出了一种基于分块双向二维投影梯度非负矩阵分解(B(2D)2PGNMF)的ISAR像目标识别方法。采用基向量非负加权组合的形式构建目标像。将B(2D)2PGNMF分解得到的权向量作为特征,通过最近邻分类器完成五类飞机目标的识别。仿真结果表明:在相同的压缩率或相同的基矩阵维数下,二维投影梯度非负矩阵分解(PGNMF)算法比一维PGNMF算法具有更高的识别精度,分块投影梯度非负矩阵分解(BPGNMF)算法的识别结果优于PGNMF算法,B(2D)2PGNMF算法的识别结果优于双向二维投影梯度非负矩阵分解((2D)2PGNMF)算法。在相同的基矩阵维数下,二维PGNMF算法的压缩率高于一维PGNMF算法,BPGNMF算法所需的运行时间最长,(2D)2PGNMF算法的运行时间最短。该文方法在不影响运算效率的同时能获得较好的识别结果。
关键词
逆合成孔径雷达
分块双向二维投影梯度非负矩阵分解
目标识别
Keywords
inverse synthetic aperture radar
block two-directional and two-dimensional non-negative matrix factorization with projected gradient
target recognition
分类号
N55 [自然科学总论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于B(2D)~2PGNMF的ISAR像目标识别
王芳
盛卫星
马晓峰
王昊
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
2
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