典型文献
一种基于属性散射中心的SAR遮挡目标识别方法
文献摘要：
针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像遮挡目标识别问题,提出基于属性散射中心局部最优匹配的方法.综合考虑匹配对数量以及匹配对之间的差异,采用粒子群算法构建测试样本和模板样本的属性散射中心集之间的局部最优匹配关系.在此基础上,引入SAR遮挡目标带来的散射中心变化特性,定义稳健的相似度准则.基于散射中心匹配结果计算测试样本与各类模板的相似度进而判定其目标类别.在MSTAR数据集上的实验结果表明,所提方法在标准操作条件下对10类目标取得98.72％的平均识别率,在随机缺失、方向缺失两种遮挡模型下也取得优于对比方法的性能,证明了所提方法对于SAR遮挡目标识别的有效性.
文献关键词：
合成孔径雷达;遮挡目标识别;属性散射中心;最优局部匹配
中图分类号：
作者姓名：
郑秋菊;邓华阳;陈欣
作者机构：
重庆移通学院通信与信息工程学院,重庆 401520
文献出处：
引用格式：
[1]郑秋菊;邓华阳;陈欣-.一种基于属性散射中心的SAR遮挡目标识别方法)[J].电讯技术,2022(08):1125-1130
A类：
最优局部匹配
B类：
属性散射中心,SAR,遮挡目标识别,目标识别方法,合成孔径雷达,Synthetic,Aperture,Radar,中心局,局部最优,粒子群算法,匹配关系,变化特性,结果计算,MSTAR,操作条件,类目,识别率,随机缺失,比方
AB值：
0.235734
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