【摘 要】
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同一类合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)车辆目标往往存在不同型号的变体,这些型号变体整体结构相似仅在目标配置存在差异,如坦克是否装备油箱,天线是否展开;装甲车是否装备炮筒等.在战场感知、精确打击等领域,实现精准的车辆目标型号识别有重要的研究价值.为提高SAR车辆目标型号的识别性能,本文提出了一种基于协同表示的高分辨率SAR车辆目标型号识别算法.首先利用所有型号
【机 构】
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国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室 湖南长沙410073;国防科技大学电子科学学院 湖南长沙4100731
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同一类合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)车辆目标往往存在不同型号的变体,这些型号变体整体结构相似仅在目标配置存在差异,如坦克是否装备油箱,天线是否展开;装甲车是否装备炮筒等.在战场感知、精确打击等领域,实现精准的车辆目标型号识别有重要的研究价值.为提高SAR车辆目标型号的识别性能,本文提出了一种基于协同表示的高分辨率SAR车辆目标型号识别算法.首先利用所有型号车辆目标的训练样本协同编码测试样本.接着通过寻求最优重构测试样本的训练样本表示系数,减少了测试样本与同型号训练样本之间的不一致性,提高了型号识别的鲁棒性.最后依据测试样本与各型号训练样本的重构误差判定测试样本型号.在MSTAR数据集上对所提方法进行了验证,结果表明本文提出的方法在SAR车辆目标型号识别上的有效性.
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