【摘 要】
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同一目标在不同方位角下的SAR图像有很大变化,这使得基于单视角图像进行SAR图像目标识别具有很大难度。针对这一问题,提出了一种基于多个独立分量分析特征空间及神经网络集成
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同一目标在不同方位角下的SAR图像有很大变化,这使得基于单视角图像进行SAR图像目标识别具有很大难度。针对这一问题,提出了一种基于多个独立分量分析特征空间及神经网络集成的SAR图像目标识别系统。通过独立分量分析构造若干个方位角的SAR图像特征空间,为每一特征空间各训练一个模糊极小极大神经网络用于分类,然后利用D-S证据理论集成各个神经网络的输出。仿真结果表明,与利用精确的方位角估计预处理选择最佳单一神经网络相比,该方法可以获得更高的识别精度,且不需要进行方位角估计预处理。
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