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稀疏表示系数相关性筛选多视角SAR目标识别方法
1
作者
陈婕
《探测与控制学报》
北大核心
2025年第2期48-54,共7页
合成孔径雷达(SAR)图像处理是获取侦察信息的重要手段,当前SAR目标识别能力不高已成为制约其有效获取侦察信息的问题。针对这一问题,通过稀疏表示分类(SRC)对单一视角进行处理,获取相应的稀疏表示系数矢量。以不同视角稀疏表示系数矢量...
合成孔径雷达(SAR)图像处理是获取侦察信息的重要手段,当前SAR目标识别能力不高已成为制约其有效获取侦察信息的问题。针对这一问题,通过稀疏表示分类(SRC)对单一视角进行处理,获取相应的稀疏表示系数矢量。以不同视角稀疏表示系数矢量为基础,定义他们之间的相关性并构建相关性矩阵;基于非线性相关信息熵获取内在相关性最强的多视角子集;最后采用联合稀疏表示模型对选取得到的多视角进行分类,判定他们所属的目标类别。经选择得到的多视角在稀疏表示空间具有良好相关性,从而保证了联合稀疏表示分类的精度和可靠性。实验依托MSTAR数据集开展并进行分析,结果验证了所提方法的有效性。
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关键词
合成孔径雷达
多视角
稀疏表示系数
联合
稀疏
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职称材料
题名
稀疏表示系数相关性筛选多视角SAR目标识别方法
1
作者
陈婕
机构
桂林信息科技学院机电工程学院
出处
《探测与控制学报》
北大核心
2025年第2期48-54,共7页
文摘
合成孔径雷达(SAR)图像处理是获取侦察信息的重要手段,当前SAR目标识别能力不高已成为制约其有效获取侦察信息的问题。针对这一问题,通过稀疏表示分类(SRC)对单一视角进行处理,获取相应的稀疏表示系数矢量。以不同视角稀疏表示系数矢量为基础,定义他们之间的相关性并构建相关性矩阵;基于非线性相关信息熵获取内在相关性最强的多视角子集;最后采用联合稀疏表示模型对选取得到的多视角进行分类,判定他们所属的目标类别。经选择得到的多视角在稀疏表示空间具有良好相关性,从而保证了联合稀疏表示分类的精度和可靠性。实验依托MSTAR数据集开展并进行分析,结果验证了所提方法的有效性。
关键词
合成孔径雷达
多视角
稀疏表示系数
联合
稀疏
表示
Keywords
synthetic aperture radar
multi perspective
sparse representation coefficient
joint sparse representation
分类号
TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
稀疏表示系数相关性筛选多视角SAR目标识别方法
陈婕
《探测与控制学报》
北大核心
2025
0
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