基于2DPCA-SCN正则化的SAR图像目标识别方法

来源 :信号处理 | 被引量 : 0次 | 上传用户：juhaixu

【摘要】

：

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像解译是一项重大的科学应用挑战,SAR图像目标识别已成为该领域的主要研究方向之一。针对SAR图像识别算法训练参数较多的问题,

【作者】

：

王彦平张艺博李洋林赟

【机构】

：

北方工业大学

【出处】

：

信号处理

【发表日期】

：

2019年5期

【关键词】

：

合成孔径雷达目标识别二维主成分分析正则化

【基金项目】

：

国家自然科学基金重点国际合作研究项目(61860206013);国家自然科学基金青年基金(61601007)

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合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像解译是一项重大的科学应用挑战,SAR图像目标识别已成为该领域的主要研究方向之一。针对SAR图像识别算法训练参数较多的问题,本文提出一种二维主成分分析(two-dimensional principal component analysis,2DPCA)与L2正则化约束的随机配置网络(stochastic configuration network,SCN)进行集成学习的SAR图像目标识别方法。2DPCA不仅能够有效地提取出目标的特

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