【摘 要】
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提出组合多决策准则的稀疏表示分类(Sparse Representation-based Classification,SRC)并在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别中进行应用.传统SRC通常在全局字典上对测试样本进行重构,分别计算不同训练类别对于测试样本的重构误差,最终根据最小重构误差的原则进行分类决策.然而,由于SAR目标识别问题的复杂性,单一决策准则往往对扩展操作条件的适应性不强,导致整体性能下降.为此,文中基于稀疏表示求解的系数矢量,分别采用最小重构误
【机 构】
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安康学院电子信息技术研究中心,陕西安康725000
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提出组合多决策准则的稀疏表示分类(Sparse Representation-based Classification,SRC)并在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别中进行应用.传统SRC通常在全局字典上对测试样本进行重构,分别计算不同训练类别对于测试样本的重构误差,最终根据最小重构误差的原则进行分类决策.然而,由于SAR目标识别问题的复杂性,单一决策准则往往对扩展操作条件的适应性不强,导致整体性能下降.为此,文中基于稀疏表示求解的系数矢量,分别采用最小重构误差原则、最大系数能量原则以及局部最小重构误差原则分别进行分类.最小重构误差准则直接采用传统算法.最大系数能量准则分别计算不同训练类别系数能量,按照能量最大的原则进行判决.局部最小重构误差原则在局部字典上对测试样本进行表征和分析,充分体现SAR图像的视角敏感性.对于三个准则获取的决策变量,通过适当转换统一采用概率分布形式进行表达.最终,基于线性加权融合对三个准则的结果进行分析,判决测试样本所属目标类别.基于MSTAR数据集对方法进行测试,分别验证了提出方法在标准操作条件、俯仰角差异、噪声干扰及目标遮挡等情形的性能.实验结果表明:所提方法通过结合多决策准则能够有效提升SAR目标识别性能.
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针对红外辐射计标定中的数据拟合问题,提出了一种基于PSO-AMLS算法的数据拟合方法.该方法结合了粒子群算法(PSO)和自适应移动最小二乘法(AMLS).采用的PSO算法可以实现自适应移动最小二乘法中参数的最优化,提高了红外辐射计的校准精度.区别于传统的应用于红外辐射计校准中的数据拟合方法,文中提出的基于局部近似的PSO-AMLS数据拟合方法,不仅可以得到红外辐射计输出电压与准直辐射源辐射之间的对应关系,而且在数据处理中通过灵活的数据处理机制,可以降低因拟合数据不均匀分布对拟合结果产生的不利影响.实验结果
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