典型文献
结合多特征联合表征和自适应加权的SAR图像目标识别方法
文献摘要：
针对合成孔径雷达(SAR)目标识别问题,提出结合多特征联合表征和自适应加权的方法.分别采用主成分分析(PCA)、单演信号以及Zernike矩特征描述原始SAR图像,获得3个对应的特征矢量.基于联合稀疏表示模型对3类特征进行联合表征.针对不同特征条件下的重构误差矢量,采用自适应加权算法进行融合处理,即在线性融合的框架下自适应获得权值,达到良好的决策融合效果.最终,根据融合后的误差对目标类别进行判定.实验基于MSTAR数据集开展,针对10类目标识别问题分别在标准操作条件、噪声干扰和部分遮挡条件下进行测试,结果验证了方法的有效性.
文献关键词：
合成孔径雷达;目标识别;多特征;联合稀疏表示;自适应加权
中图分类号：
作者姓名：
王源源;王小芳
作者机构：
电子科技大学成都学院,成都 611000
文献出处：
引用格式：
[1]王源源;王小芳-.结合多特征联合表征和自适应加权的SAR图像目标识别方法)[J].电光与控制,2022(11):97-101,117
A类：
单演信号
B类：
多特征联合,联合表征,SAR,目标识别方法,合成孔径雷达,Zernike,矩特征,特征描述,特征矢量,联合稀疏表示,表示模型,特征条件,重构误差,自适应加权算法,融合处理,线性融合,下自,权值,决策融合,融合效果,MSTAR,类目,操作条件,噪声干扰,部分遮挡
AB值：
0.348966
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