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结合多模态筛选和联合协同表示的SAR图像目标识别方法
1
作者
李瑞芳
许洋洋
+1 位作者
杨若璞
郭光立
《火力与指挥控制》
2025年第10期81-87,共7页
针对合成孔径雷达目标识别问题,为提升特征和分类器的有效性,在特征提取阶段,基于二维经验模态分解获取SAR图像多层次描述,即二维内蕴模态函数;以原始图像为参照,采用非线性相关信息熵筛选最优的BIMF子集。进入分类阶段,采用联合协同表...
针对合成孔径雷达目标识别问题,为提升特征和分类器的有效性,在特征提取阶段,基于二维经验模态分解获取SAR图像多层次描述,即二维内蕴模态函数;以原始图像为参照,采用非线性相关信息熵筛选最优的BIMF子集。进入分类阶段,采用联合协同表示对选取的BIMF子集进行编码表征,获取最优重构条件下的线性表示系数矢量。根据不同类别的编码误差,确定测试样本的目标归属。以MSTAR数据集为基础设置实验条件,经对比验证证明了提出方法的有效性。
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关键词
合成孔径雷达
目标识别
二维经验模态分解
非线性相关信息熵
联合协同表示
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职称材料
题名
结合多模态筛选和联合协同表示的SAR图像目标识别方法
1
作者
李瑞芳
许洋洋
杨若璞
郭光立
机构
郑州工业应用技术学院
出处
《火力与指挥控制》
2025年第10期81-87,共7页
基金
河南省2024年科技攻关基金资助项目(242102220015)。
文摘
针对合成孔径雷达目标识别问题,为提升特征和分类器的有效性,在特征提取阶段,基于二维经验模态分解获取SAR图像多层次描述,即二维内蕴模态函数;以原始图像为参照,采用非线性相关信息熵筛选最优的BIMF子集。进入分类阶段,采用联合协同表示对选取的BIMF子集进行编码表征,获取最优重构条件下的线性表示系数矢量。根据不同类别的编码误差,确定测试样本的目标归属。以MSTAR数据集为基础设置实验条件,经对比验证证明了提出方法的有效性。
关键词
合成孔径雷达
目标识别
二维经验模态分解
非线性相关信息熵
联合协同表示
Keywords
synthetic aperture radar
target recognition
bidimensional empirical mode decomposition
non-linear correlation information entropy
joint collaborative representation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合多模态筛选和联合协同表示的SAR图像目标识别方法
李瑞芳
许洋洋
杨若璞
郭光立
《火力与指挥控制》
2025
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