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噪声伪标签容忍的半监督SAR目标识别
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作者 张新征 闫梦可 朱晓林 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第6期1796-1805,共10页
针对标签训练样本稀缺时半监督合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)自动目标识别(automatic target recognition,ATR)中噪声伪标签导致识别精度受限的挑战,提出一种噪声伪标签容忍的半监督SAR ATR方法。该方法包括两个阶段:第... 针对标签训练样本稀缺时半监督合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)自动目标识别(automatic target recognition,ATR)中噪声伪标签导致识别精度受限的挑战,提出一种噪声伪标签容忍的半监督SAR ATR方法。该方法包括两个阶段:第一阶段通过残差网络(residual network,ResNet)和多分类器融合实现高可靠性伪标签的生成与选择,从而扩充标签训练数据集;第二阶段基于WideResNet骨干网络构建具有噪声伪标签容忍特性的鲁棒一致性学习网络,设计噪声伪标签平滑机制和噪声伪标签容忍的分段损失函数,实现高精度ATR。在运动和静止目标获取与识别(moving and stationary target acquisition and recognition,MSTAR)SAR数据集上开展实验。实验结果表明,所提方法在10类目标且每类目标仅有5个标签训练样本的情况下,能达到93.37%的平均识别准确率,显著提升了目标识别性能和泛化能力。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 自动目标识别 半监督 深度学习 伪标签
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A feature extraction method for synthetic aperture radar(SAR) automatic target recognition based on maximum interclass distance 被引量:2
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作者 WANG Bing HUANG YuLin +1 位作者 YANG JianYu WU JunJie 《Science China(Technological Sciences)》 SCIE EI CAS 2011年第9期2520-2524,共5页
Synthetic aperture radar(SAR) automatic target recognition is an important application in SAR.How to extract features has restricted the application of SAR technology seriously.In this paper,a new feature extraction m... Synthetic aperture radar(SAR) automatic target recognition is an important application in SAR.How to extract features has restricted the application of SAR technology seriously.In this paper,a new feature extraction method for SAR automatic target recognition based on maximum interclass distance is proposed,which integrates class and neighborhood information.This method can reinforce discriminative power using maximum interclass distance,so it can improve recognition rate effectively. 展开更多
关键词 synthetic aperture radar sar automatic target recognition (ATR) manifold learning feature extraction
原文传递
针对SAR目标识别的k均值增量学习法
3
作者 胡超 郝明 汪文英 《现代雷达》 北大核心 2025年第4期46-51,共6页
深度神经网络技术在为合成孔径雷达(SAR)自动目标识别领域带来了较高的识别精度的同时,也在持续进行样本训练的过程中产生了灾难性遗忘问题。目前,学界使用增量学习的方法来缓解深度神经网络持续学习过程中的灾难性遗忘问题。增量学习... 深度神经网络技术在为合成孔径雷达(SAR)自动目标识别领域带来了较高的识别精度的同时,也在持续进行样本训练的过程中产生了灾难性遗忘问题。目前,学界使用增量学习的方法来缓解深度神经网络持续学习过程中的灾难性遗忘问题。增量学习的关键问题在于提取并保留用于区分新类和旧类的特征,该问题也成为增量学习性能提升的主要瓶颈。主流的增量学习方法一般通过筛选并保留一定数量的旧样本,来保留关键的旧类特征。为了进一步提升增量学习方法的性能,增强增量学习的实用性,文中提出了一种新的增量学习样本保留方法,该方法保留的旧样本具有更强的旧类特征代表性;利用了k均值方法选择代表性旧样本,再利用蒸馏损失训练新模型;通过在MSTAR数据集上的实验可知,该方法能够进一步提升神经网络对SAR图像的增量学习能力。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 sar自动目标识别 深度神经网络 增量学习 灾难性遗忘
原文传递
ARWCGAN:一种高质量的多类别SAR图像生成方法
4
作者 郑洋 王榕旭 +1 位作者 郭开泰 梁继民 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第2期101-112,共12页
在合成孔径雷达(SAR)自动目标识别(ATR)领域,高质量的训练数据集通常十分匮乏。现有基于生成对抗网络(GANs)的SAR图像生成方法,常面临训练稳定性差、生成图像质量低的问题。为解决这些问题,提出了一种新的方法,称为注意力残差Wasserstei... 在合成孔径雷达(SAR)自动目标识别(ATR)领域,高质量的训练数据集通常十分匮乏。现有基于生成对抗网络(GANs)的SAR图像生成方法,常面临训练稳定性差、生成图像质量低的问题。为解决这些问题,提出了一种新的方法,称为注意力残差Wasserstein条件生成对抗网络(ARWCGAN),旨在生成高质量的多类别SAR图像。该方法设计了注意力残差层,以提升模型对SAR图像特征的提取能力,增强生成图像的目标细节和纹理特征。同时,采用了联合梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络(WGAN-GP)损失函数和分类损失函数,以改进训练稳定性并提高生成图像的多样性。在MSTAR数据集进行了生成实验,并从定性视觉检查、定量质量评估和ATR模型贡献三个方面对生成图像效果进行了评估。实验结果表明,ARWCGAN能够生成高质量的图像,显著提升了ATR模型的识别精度。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 图像生成 自动目标识别 生成对抗网络
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增强-检测级联SAR地面目标检测网络
5
作者 陈宝翔 行坤 《电子设计工程》 2025年第3期151-155,161,共6页
在合成孔径雷达地面目标检测任务中,传统检测方法因为在处理过程中采用固定模型假设而导致性能严重下降。卷积神经网络作为一种基于数据驱动的方法,在拥有足够的训练集时可以显著提高目标检测的准确性,但在检测陆地背景下的微小目标时... 在合成孔径雷达地面目标检测任务中,传统检测方法因为在处理过程中采用固定模型假设而导致性能严重下降。卷积神经网络作为一种基于数据驱动的方法,在拥有足够的训练集时可以显著提高目标检测的准确性,但在检测陆地背景下的微小目标时性能仍不稳定。为了应对这些挑战,提出了一种先增强后检测的地面目标检测框架。其中包括以Transformer为骨干网络的增强网络、增强目标特征区分度的跨特征空间注意力模块以及具有多尺度特征的检测网络。形成一个级联的目标检测网络架构,以实现更好的推理性能。使用MSTAR基准数据集对提出的网络进行实验,证明提出的级联网络在各项指标上超过其他现有方法,其精度最高可以达到93.6%。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 地面目标检测 自动目标识别 Transformer网络
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基于三维电磁散射参数化模型的SAR目标识别方法 被引量:66
6
作者 文贡坚 朱国强 +6 位作者 殷红成 邢孟道 杨虎 马聪慧 闫华 丁柏圆 钟金荣 《雷达学报(中英文)》 CSCD 2017年第2期115-135,共21页
合成孔径雷达目标识别是雷达数据解译中一个长期研究的难点问题。近年来,基于模型的SAR目标识别方法由于在扩展条件下的识别性能表现良好而备受关注。在联合国内多家研究单位进行攻关的基础上,该文简要阐述了对该问题的初步研究成果及... 合成孔径雷达目标识别是雷达数据解译中一个长期研究的难点问题。近年来,基于模型的SAR目标识别方法由于在扩展条件下的识别性能表现良好而备受关注。在联合国内多家研究单位进行攻关的基础上,该文简要阐述了对该问题的初步研究成果及思考。首先从3个方面出发梳理了散射部件模型发展的技术脉络并对其进行了补充完善;然后从正向推算和逆向反演两条技术途径提出了复杂目标电磁散射参数化建模方法;最后提出了基于复杂目标电磁散射参数化模型的目标识别新框架。论文最后对基于模型的SAR目标识别下一步研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 电磁散射 参数化模型 sar 自动目标识别
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深度学习在SAR目标识别与地物分类中的应用 被引量:85
7
作者 徐丰 王海鹏 金亚秋 《雷达学报(中英文)》 CSCD 2017年第2期136-148,共13页
深度卷积网络等深度学习算法变革了计算机视觉领域,在多种应用上的效果都超过了以往传统图像处理算法。该文简要回顾了将深度学习应用在SAR图像目标识别与地物分类中的工作。利用深度卷积网络从SAR图像中自动学习多层的特征表征,再利用... 深度卷积网络等深度学习算法变革了计算机视觉领域,在多种应用上的效果都超过了以往传统图像处理算法。该文简要回顾了将深度学习应用在SAR图像目标识别与地物分类中的工作。利用深度卷积网络从SAR图像中自动学习多层的特征表征,再利用学习到的特征进行目标检测与目标分类。将深度卷积网络应用于SAR目标分类数据集MSTAR上,10类目标平均分类精度达到了99%。针对带相位的极化SAR图像,该文提出了复数深度卷积网络,将该算法应用于全极化SAR图像地物分类,Flevoland 15类地物平均分类精度达到了95%。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 深度学习 自动目标识别 地物分类
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SAR图象自动目标识别研究 被引量:23
8
作者 匡纲要 计科峰 +1 位作者 粟毅 郁文贤 《中国图象图形学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2003年第10期1115-1120,共6页
目前,SAR已经成为一种不可或缺的对地观测和军事侦察手段.面对不断增长的SAR图象数据收集能力,如何对这些图象进行自动或半自动快速、准确地解译已经越来越引起人们的关注和重视.自动目标识别(ATR)是自动或半自动SAR图象解译研究的一个... 目前,SAR已经成为一种不可或缺的对地观测和军事侦察手段.面对不断增长的SAR图象数据收集能力,如何对这些图象进行自动或半自动快速、准确地解译已经越来越引起人们的关注和重视.自动目标识别(ATR)是自动或半自动SAR图象解译研究的一个重要方面.SAR ATR过程可概述为:从观测得到的SAR图象中,找到感兴趣的区域(ROI),并计算出每个ROI的种类.为此,介绍了SAR ATR的含义及其一般流程,对SAR ATR系统按照它所采用的分类方法进行了归纳分类,分析了SAR ATR的难点,介绍了国内外SAR ATR的研究现状和发展趋势. 展开更多
关键词 sar图象 自动目标识别 ATR 合成孔径雷达 主动传感器
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基于卷积神经网络的SAR图像目标识别研究. 被引量:75
9
作者 田壮壮 占荣辉 +1 位作者 胡杰民 张军 《雷达学报(中英文)》 CSCD 2016年第3期320-325,共6页
针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的图像目标识别应用,该文提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的SAR图像目标识别方法。首先通过在误差代价函数中引入类别可分性度量,提高了卷积神经网络的... 针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的图像目标识别应用,该文提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的SAR图像目标识别方法。首先通过在误差代价函数中引入类别可分性度量,提高了卷积神经网络的类别区分能力;然后利用改进后的卷积神经网络对SAR图像进行特征提取;最后利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对特征进行分类。使用美国运动和静止目标获取与识别(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition,MSTAR)SAR图像数据进行实验,识别结果证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 自动目标识别 卷积神经网络 支持向量机 BP算法
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一种高分辨率SAR图像快速目标检测算法 被引量:7
10
作者 张翠 邹涛 王正志 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期45-49,共5页
目标检测是自动目标识别(ATR)的第一个阶段。研究合成孔径雷达(SAR)图像目标检测问题,提出了一种基于Rayleigh分布的CFAR快速检测算法,将CFAR检测分成水平和垂直CFAR检测两步进行。利用相邻点参考窗口的重合及图像的分布特性,提高了参... 目标检测是自动目标识别(ATR)的第一个阶段。研究合成孔径雷达(SAR)图像目标检测问题,提出了一种基于Rayleigh分布的CFAR快速检测算法,将CFAR检测分成水平和垂直CFAR检测两步进行。利用相邻点参考窗口的重合及图像的分布特性,提高了参数估计的效率。算法同时利用目标方差特性以减少虚警率。对MSTAR数据进行实验,结果表明该算法具有较好的性能。 展开更多
关键词 sar图像 自动目标识别 目标检测 CFAR检测 局部方差
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一种应用峰值特征匹配的SAR图象自动目标识别方法 被引量:6
11
作者 张翠 郦苏丹 +1 位作者 邹涛 王正志 《中国图象图形学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2002年第7期729-734,共6页
针对合成孔径雷达 (SAR)图象自动目标识别问题 ,在对SAR图象的特征提取问题进行分析的基础上 ,提出了一种特征点匹配算法 .该算法根据Birkhoff vonNeumann定理 ,首先将广义置换矩阵约束松弛为广义双随机矩阵约束 ;然后利用拉格朗日乘子... 针对合成孔径雷达 (SAR)图象自动目标识别问题 ,在对SAR图象的特征提取问题进行分析的基础上 ,提出了一种特征点匹配算法 .该算法根据Birkhoff vonNeumann定理 ,首先将广义置换矩阵约束松弛为广义双随机矩阵约束 ;然后利用拉格朗日乘子和障碍函数法 ,把约束加到目标函数中 ,从而将点集匹配问题转化为非线性最优化问题 ;最后利用确定性退火和软分配技术求解该问题 ,将得到的匹配代价用特征点数目的比值进行修正后 ,用于目标的识别 .实验结果表明 ,该算法非常有效 . 展开更多
关键词 峰值 特征匹配 sar图象 自动目标识别 确定性退火 软分配 合成孔径雷达 特征提取
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基于线性回归的SAR目标方位角估计方法 被引量:6
12
作者 计科峰 匡纲要 郁文贤 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2004年第11期26-29,共4页
方位角估计是合成孔径雷达(SAR)图像自动目标识别研究中的一个重要问题。一般而言,基于SAR图像的目标方位角估计方法应满足精度高、速度足够快、对目标部署条件的变化具有一定的稳健性。文中在分析现有的SAR图像目标方位角估计方法优缺... 方位角估计是合成孔径雷达(SAR)图像自动目标识别研究中的一个重要问题。一般而言,基于SAR图像的目标方位角估计方法应满足精度高、速度足够快、对目标部署条件的变化具有一定的稳健性。文中在分析现有的SAR图像目标方位角估计方法优缺点的基础上,给出了一种有效的基于线性回归的SAR图像目标方位角估计方法,并通过对大量实测MSTARSAR图像目标方位角的估计试验,详细分析了该方法对SAR图像目标方位角的估计性能。 展开更多
关键词 目标方位 sar图像 估计方法 MSTAR 合成孔径雷达(sar) 自动目标识别 稳健性 部署 细分 速度
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基于二维子分类鉴别分析的SAR图像识别方法研究 被引量:12
13
作者 张静 王国宏 +1 位作者 杨智勇 刘福太 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期798-803,797,共7页
本文在分析传统二维鉴别分析方法局限性的基础上,提出了一种基于二维子分类鉴别分析的合成孔径雷达图像识别方法.该方法首先对SAR图像进行图像预处理,然后利用图像欧氏距离对每类目标进行子类划分,并由图像的行信息和列信息提出了两种... 本文在分析传统二维鉴别分析方法局限性的基础上,提出了一种基于二维子分类鉴别分析的合成孔径雷达图像识别方法.该方法首先对SAR图像进行图像预处理,然后利用图像欧氏距离对每类目标进行子类划分,并由图像的行信息和列信息提出了两种二维子分类鉴别分析方法,最后利用最近邻分类器对提取的特征投影矩阵进行分类识别.本文利用美国实测的MSTAR数据对算法进行了仿真验证,实验结果表明了本文方法的正确性和有效性. 展开更多
关键词 sar 自动目标识别 二维子分类鉴别分析 图像欧氏距离 特征提取
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基于目标CSAR回波模型的SAR自动目标识别算法 被引量:6
14
作者 张锐 洪峻 明峰 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期27-32,共6页
基于模板的SAR目标识别需要存储海量的目标模板,给识别系统的设计和算法效率的提高都造成了严重的困难,而基于模型的方法克服了上述问题,并已成为下一代目标识别算法研究的热点。该文提出的基于圆周SAR(CSAR)回波模型的识别算法,从目标... 基于模板的SAR目标识别需要存储海量的目标模板,给识别系统的设计和算法效率的提高都造成了严重的困难,而基于模型的方法克服了上述问题,并已成为下一代目标识别算法研究的热点。该文提出的基于圆周SAR(CSAR)回波模型的识别算法,从目标的3维CAD模型出发,利用弹射线原理构建目标的CSAR回波,并通过在线实时预测目标聚束SAR图像来完成识别。同传统的基于散射中心模型的算法相比,利用CSAR回波的算法不仅预测结果准确,而且算法简单高效。仿真实验验证了算法的有效性,并比较了相关算法的优缺点。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 自动目标识别 圆周合成孔径雷达 弹射线法 3维模型
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SAR图像的特征提取与目标识别 被引量:4
15
作者 吴晓红 谢明 +3 位作者 干可 张杰 夏昕 余艳梅 《四川大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2007年第6期1275-1280,共6页
针对已有的SAR图像自动目标识别方法效果不太好的问题,提出了SAR图像的自动目标识别三种方法,即采用灰度特征的目标识别,采用栅格特征的目标识别,和采用模版特征的目标识别.理论和实验表明,采用模版特征的目标识别效果比较好.
关键词 sar视觉系统 自动目标识别 特征提取 灰度特征 栅格特征 模版特征
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基于贝叶斯压缩感知的SAR目标识别 被引量:20
16
作者 张新征 黄培康 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期40-44,共5页
针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)目标识别问题,提出一种基于贝叶斯压缩感知(Bayesian compressive sensing,BCS)的图像域SAR目标识别方法。该方法首先对SAR图像进行分割预处理,得到目标区图像数据;然后基于BCS模型,根... 针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)目标识别问题,提出一种基于贝叶斯压缩感知(Bayesian compressive sensing,BCS)的图像域SAR目标识别方法。该方法首先对SAR图像进行分割预处理,得到目标区图像数据;然后基于BCS模型,根据训练样本构造传感矩阵;求解测试样本相应的稀疏系数矢量,根据稀疏系数矢量中对应训练样本类别元素的L2范数判定目标类型。采用美国运动和静止目标获取与识别(movingand stationary target acquisition and recognition,MSTAR)计划公开发布的SAR目标数据库进行实验,结果表明该方法具有良好的识别效果。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 自动目标识别 压缩感知 稀疏
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一种有效的SAR图象典型目标特征提取和识别方法 被引量:5
17
作者 夏昕 罗代升 +1 位作者 罗峰 林宏津 《四川大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第5期969-973,共5页
在合成孔径雷达(SAR)图象中,需要对其中的人工和自然目标进行识别和分类,目标的特征提取是自动目标识别系统中的关键部分.一般图象的特征会采用颜色、纹理、形状等特征量.在SAR图象中,由于存在大量的背景噪声、目标边界模糊等问题,造成... 在合成孔径雷达(SAR)图象中,需要对其中的人工和自然目标进行识别和分类,目标的特征提取是自动目标识别系统中的关键部分.一般图象的特征会采用颜色、纹理、形状等特征量.在SAR图象中,由于存在大量的背景噪声、目标边界模糊等问题,造成以上特征量在分类时往往不能达到很好的分类效果.作者提出了一种典型目标特征提取和分类识别方法.这种方法基于SAR成像的原理,在图象灰度阈值分割后做粗搜索分别提取灰度特征,椭圆矢量特征,以及栅格特征,然后进行SAR图象典型目标的分类识别.实验表明,这种方法效果较好. 展开更多
关键词 SAX成像 特征提取 自动目标识别 图象预处理 粗搜索 图象匹配
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基于FCNN和ICAE的SAR图像目标识别方法 被引量:10
18
作者 喻玲娟 王亚东 +2 位作者 谢晓春 林赟 洪文 《雷达学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2018年第5期622-631,共10页
近年来,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像目标识别得到深入研究。全卷积神经网络(Fully Convolutional Neural Network, FCNN)是CNN结构上的改进,它比CNN能获得... 近年来,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像目标识别得到深入研究。全卷积神经网络(Fully Convolutional Neural Network, FCNN)是CNN结构上的改进,它比CNN能获得更高的识别率,但在训练过程中仍需要大量的带标签训练样本。该文提出一种基于FCNN和改进的卷积自编码器(Improved Convolutional Auto-Encoder, ICAE)的SAR图像目标识别方法,即先用ICAE无监督训练方式获得的编码器网络参数初始化FCNN的部分参数,后用带标签训练样本对FCNN进行训练。基于MSTAR数据集的十类目标分类实验结果表明,在不扩充带标签训练样本的情况下,该方法不仅能获得98.14%的平均正确识别率,而且具有较强的抗噪声能力。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 自动目标识别 全卷积神经网络 卷积自编码器 改进的卷积自编码器
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基于极化相似度的全极化SAR自动目标识别算法 被引量:17
19
作者 张锐 洪峻 明峰 《国外电子测量技术》 2010年第5期24-27,46,共5页
提出了一种基于极化相似度的全极化SAR自动目标识别算法,并利用仿真得到的全极化SAR数据进行了识别实验。该方法将极化相似度量引入到局部极大值匹配算法中,有机地结合了散射中心特征点的空间域和极化域的信息。针对目标绕雷达视线的旋... 提出了一种基于极化相似度的全极化SAR自动目标识别算法,并利用仿真得到的全极化SAR数据进行了识别实验。该方法将极化相似度量引入到局部极大值匹配算法中,有机地结合了散射中心特征点的空间域和极化域的信息。针对目标绕雷达视线的旋转,以及系统极化测量误差引起的极化倾角变化,给出了极化倾角估计和补偿算法,并实验研究了极化倾角对识别结果的影响。仿真识别结果表明,全极化数据的平均识别率明显优于单极化,证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 自动目标识别 极化相似度 极化倾角
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基于模糊聚类视区划分的SAR目标识别方法 被引量:10
20
作者 李娜 刘方 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期394-399,共6页
现有基于模板匹配的SAR目标识别技术,多通过姿态遍历来构建和存储基础模板库.为降低计算消耗和存储开销,借鉴计算机视觉中视区概念,提出了一种基于非均匀视区划分的模板库精简方法.结合关键特征矢量,基于Gustafson-Kessel(GK)算法对视... 现有基于模板匹配的SAR目标识别技术,多通过姿态遍历来构建和存储基础模板库.为降低计算消耗和存储开销,借鉴计算机视觉中视区概念,提出了一种基于非均匀视区划分的模板库精简方法.结合关键特征矢量,基于Gustafson-Kessel(GK)算法对视区作模糊聚类,以识别概率最优控制视区划分策略并提炼原型模板.采用典型舰船目标的SAR仿真图像集,验证了方法在精简模板库、实现高效SAR自动目标识别方面具有可行性. 展开更多
关键词 合成孔径雷达 自动目标识别 视区 模糊聚类
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