基于隨機觀測向量與混合因子分析的SAR圖像目標識別.pdf

1、SAR作為一種主動式微波遙感裝備，可以全天時全天候成像，具有高分辨率等多種優(yōu)勢?；赟AR的目標識別技術(shù)在國防領(lǐng)域具有重要的價值，成為軍事偵察方面的有力工具，但是SAR作為一種超寬帶通信應(yīng)用設(shè)備，受奈奎斯特采樣定理制約，面臨采樣率過高，數(shù)據(jù)量過大，用目前識別方法難以實現(xiàn)快速有效處理等問題。而壓縮感知理論的出現(xiàn)為解決這一問題提供了很好的理論依據(jù)，指出在降低采樣率的同時，可以高概率地將信號完全重構(gòu)出來。
　　 本文將壓縮感知理論應(yīng)用

2、于SAR目標識別中，并根據(jù)MSTAR數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)位于流形這一個特點，提出三個創(chuàng)新點：⑴采用混合因子分析對數(shù)據(jù)進行流形建模，通過無參數(shù)的貝葉斯估計方法，從模型中學習出一個能夠很好表示目標流形的字典，然后利用稀疏表示的框架進行了目標分類，并且取得了很好的分類效果。該算法并沒有對帶有方位角旋轉(zhuǎn)的MSTAR圖像進行復雜的預處理，使得識別框架在一定程度上得到了簡化，而且對噪聲有很強的魯棒性。⑵針對壓縮感知雷達系統(tǒng)，本文直接對其觀測向量進行識別。

3、通過挖掘其結(jié)構(gòu)特征信息，并根據(jù)其結(jié)構(gòu)信息進行建模，構(gòu)建出可以準確描述各類觀測向量特征的字典，使得待測的觀測向量能夠在該字典下稀疏表示，最后利用稀疏表示分類器對目標的觀測向量進行識別，并取得了較好的識別效果。⑶為了滿足實際軍事需求，實現(xiàn)快速準確識別目標，在前文針對壓縮感知系統(tǒng)的算法基礎(chǔ)上，提出一種快速識別的方法，由于前一算法時間大部分消耗在重構(gòu)算法的優(yōu)化迭代過程，本文在字典滿足列滿秩的情況下，采用一種不迭代的重構(gòu)算法并結(jié)合QR分解來尋求問