【摘 要】
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随着激光技术的发展,激光成像雷达在现代战争复杂战场环境中逐渐获得了广泛的应用,目前激光成像雷达自动目标识别技术已成为国内外研究的热点问题。提出了基于组合矩的激光成
【机 构】
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国防科学技术大学自动目标识别实验室,
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随着激光技术的发展,激光成像雷达在现代战争复杂战场环境中逐渐获得了广泛的应用,目前激光成像雷达自动目标识别技术已成为国内外研究的热点问题。提出了基于组合矩的激光成像雷达目标识别算法,从激光成像雷达目标的距离像中提取低阶的Zernike矩、Hu矩和中心矩构成组合矩特征,该特征对距离像噪声不敏感,应用径向基函数(RBF)神经网络对三种地面目标进行分类识别。实验结果表明,该算法与应用Zernike矩和Hu矩特征进行分类识别相比,对三种激光成像雷达地面目标的平均识别率在高载噪比(20dB)下分别提高了1.0%和3.7%;在低载噪比(10dB)下分别提高了11.8%和42.5%;当载噪比高于17dB时,该算法的平均识别率达到100%。因此该算法取得了比较好的识别效果。
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