基于Boosting的SAR自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar，簡(jiǎn)稱(chēng)SAR)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別(AutomaticTarget Recognition，簡(jiǎn)稱(chēng)ATR)技術(shù)在軍事戰(zhàn)爭(zhēng)中起重要作用，已成為國(guó)內(nèi)外研究的熱門(mén)課題。近些年來(lái)，雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別在特征提取、目標(biāo)模式分類(lèi)、目標(biāo)識(shí)別算法的實(shí)現(xiàn)等技術(shù)領(lǐng)域取得了不同程度的進(jìn)步，已成功應(yīng)用于星載和機(jī)載合成孔徑雷達(dá)地面?zhèn)刹?、精確制導(dǎo)等領(lǐng)域。 本文概述了自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，簡(jiǎn)要介紹了SAR自動(dòng)

2、目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)成。重點(diǎn)在SAR目標(biāo)特征提取及分類(lèi)器設(shè)計(jì)上進(jìn)行了深入的研究。在特征提取方面，研究了獨(dú)立分量分析(Independent Component Analysis，簡(jiǎn)稱(chēng)ICA)的SAR目標(biāo)特征提取方法，并將其與主分量分析(Principal Component Analysis，簡(jiǎn)稱(chēng)PCA)方法進(jìn)行分析和比較。在分類(lèi)器設(shè)計(jì)方面，詳細(xì)分析了Boosting分類(lèi)器的設(shè)計(jì)原理，討論了Boosting的代表算法—Adaboost，分別給