【摘 要】
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提出基于多元模态分解的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法.多元模态分解是传统模态分解的多元扩展,能够有效避免传统算法中的模态混叠问题.采用多元模态分解对SAR图像进行处理,
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提出基于多元模态分解的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法.多元模态分解是传统模态分解的多元扩展,能够有效避免传统算法中的模态混叠问题.采用多元模态分解对SAR图像进行处理,获得的多层次固有模式函数(IMF)能够更为有效地反映目标的时频特性.不同IMF之间具有良好互补性,同时它们描述同一目标因而具有内在关联性.分类阶段,采用联合稀疏表示对分解得到的IMF进行表征.联合稀疏表示在多任务学习的理念下,对多个关联稀疏表示问题进行求解,可获得更为可靠的估计结果.在获得各层次IMF对应的稀疏表示系数矢量的基础上,计算不同类别对于当前测试样本多层次IMF的重构误差之和,进而判定测试样本的目标类别.基于MSTAR数据集开展实验,通过在标准操作条件、俯仰角差异、噪声干扰以及目标遮挡条件下进行对比分析,验证了提出方法的有效性.
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