【摘 要】
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为提高合成孔径雷达图像车辆目标的识别性能,本文提出一种SAR图像车辆目标多模态联合协同表示分类(Joint Multimode Cooperative Representation Classification,JMCRC)方法
【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,国防科技大学电子科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(62001480)。
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为提高合成孔径雷达图像车辆目标的识别性能,本文提出一种SAR图像车辆目标多模态联合协同表示分类(Joint Multimode Cooperative Representation Classification,JMCRC)方法。首先采用二维变分模态分解技术将SAR图像分解为分别表征全局信息和边缘信息的多个子模态分量,接着提取各子模态的二维双向主成分分析((2D)2PCA)特征;其次将协同表示分类扩展为多模态联合协同表示分类,联合原始图像和各子模态的特征完成分类任务。在MSTAR数据集和实测数据集上对所提
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