【摘 要】
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提出了一种结合KPCA(Kernel Principal Component Analysis)和稀疏表示的合成孔径雷达(Synthetic ApertureRader,SAR)目标识别方法.该方法首先利用KPCA方法提取样本特征,然后
【机 构】
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中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室,天津300300
【出 处】
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第十六届全国信号处理学术年会及产业发展大会
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提出了一种结合KPCA(Kernel Principal Component Analysis)和稀疏表示的合成孔径雷达(Synthetic ApertureRader,SAR)目标识别方法.该方法首先利用KPCA方法提取样本特征,然后在特征空间内构造稀疏表示模型,通过梯度投影法(Gradient Projection for Sparse Reconstruction,GPSR)求得测试样本的稀疏系数,最后根据稀疏系数的能量特征实现分类识别.利用美国运动和静止目标获取与识别(Moving and Stationary Target Acquisitionand Recognition,MSTAR)实测SAR数据进行实验,实验结果表明该方法在方位角未知的情况下平均识别率达到96.78％,能够明显地提高目标的识别结果,是一种有效的SAR目标识别方法.
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