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题名联合核稀疏表示和增强字典的SAR目标识别方法
被引量：1
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作者
李振汕
丁柏圆
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机构
广西警察学院信息技术学院
中国人民解放军
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出处
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2024年第8期44-49,共6页
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基金
国家自然科学基金(62001501)
广西新工科研究与实践项目(XGK202329)。
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文摘
为提高合成孔径雷达(SAR)图像目标识别性能,以传统稀疏表示分类(SRC)为基础,提出联合核稀疏表示分类(KSRC)和增强字典的方法。KSRC在SRC的基础上引入非线性核函数,从而提升分类器对于非线性数据关系的表征能力。增强字典在原始训练样本的基础上,通过噪声添加和部分遮挡扩展原始字典,提升其对典型扩展操作条件的适应能力。同时,增强字典在KSRC的作用下,可以进一步提升对其他相关扩展操作条件的覆盖程度,从而提升识别方法对于多类扩展操作条件的有效性。以MSTAR数据集为基础开展实验,设置了标准操作条件以及噪声干扰、部分遮挡、型号差异等扩展操作条件,实验结果显示了本文方法的优势性能。
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关键词
合成孔径雷达
目标识别
核稀疏表示分类
增强字典
扩展操作条件
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Keywords
SAR
target recognition
kernel sparse representation-based classification
augmented dictionary
extended operating condition
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分类号
TN957
[电子电信—信号与信息处理]
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