基于投影特征的SAR自動目標識別技術研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,簡稱SAR)技術的不斷發(fā)展,基于合成孔徑雷達的自動目標識別(Automatic Target Recognition,簡稱ATR)技術已成為國內(nèi)外研究的熱門課題。SAR的后向散射成像機制決定了SAR圖像中存在相干斑噪聲,這些相干斑噪聲降低了圖像質(zhì)量,掩蓋了圖像的細節(jié)結構,因此SAR圖像的特征提取是SAR ATR的關鍵技術之一。 本文深入研究了基于投影特征的SAR

2、圖像特征提取方法。首先分析了幾種典型的投影特征提取方法,如線性判別分析(Linear Discriminant Analysis,簡稱LDA),主分量分析(Primary Component Analysis,簡稱PCA)以及基于核函數(shù)的主分量分析(KernelPCA)。在此基礎上重點研究了基于最大方差投影(Maximum Variance Proiections,簡稱MVP)方法,MVP方法是一種線性判別方法,該方法通過捕捉樣本中流形

3、的局部幾何結構保留局部信息。以上這些特征提取方法都是在樣本的值空間進行特征提取。本文給出的另一種特征提取方法,即基于樣本正交子空間的方法,是利用樣本值空間的正交空間構造投影空間,對于結構相似,只存在較小差異的SAR圖像,該方法獲得的投影特征可以實現(xiàn)對目標的有效分類與識別。最后利用美國DARPA提供的MSTAR(Movingand Stationary Target Acquisition and Recognition)實測SAR地面目

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