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基于卷积神经网络的SAR图像目标识别研究. 被引量：72
1
作者 田壮壮 占荣辉 +1 位作者 胡杰民 张军 《雷达学报（中英文）》 CSCD 2016年第3期320-325,共6页
针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的图像目标识别应用,该文提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的SAR图像目标识别方法。首先通过在误差代价函数中引入类别可分性度量,提高了卷积神经网络的... 针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的图像目标识别应用,该文提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的SAR图像目标识别方法。首先通过在误差代价函数中引入类别可分性度量,提高了卷积神经网络的类别区分能力;然后利用改进后的卷积神经网络对SAR图像进行特征提取;最后利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对特征进行分类。使用美国运动和静止目标获取与识别(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition,MSTAR)SAR图像数据进行实验,识别结果证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 自动目标识别 卷积神经网络 支持向量机 BP算法
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深度学习在SAR目标识别与地物分类中的应用 被引量：72
2
作者 徐丰 王海鹏 金亚秋 《雷达学报（中英文）》 CSCD 2017年第2期136-148,共13页
深度卷积网络等深度学习算法变革了计算机视觉领域,在多种应用上的效果都超过了以往传统图像处理算法。该文简要回顾了将深度学习应用在SAR图像目标识别与地物分类中的工作。利用深度卷积网络从SAR图像中自动学习多层的特征表征,再利用... 深度卷积网络等深度学习算法变革了计算机视觉领域,在多种应用上的效果都超过了以往传统图像处理算法。该文简要回顾了将深度学习应用在SAR图像目标识别与地物分类中的工作。利用深度卷积网络从SAR图像中自动学习多层的特征表征,再利用学习到的特征进行目标检测与目标分类。将深度卷积网络应用于SAR目标分类数据集MSTAR上,10类目标平均分类精度达到了99%。针对带相位的极化SAR图像,该文提出了复数深度卷积网络,将该算法应用于全极化SAR图像地物分类,Flevoland 15类地物平均分类精度达到了95%。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 深度学习 自动目标识别 地物分类
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基于三维电磁散射参数化模型的SAR目标识别方法 被引量：63
3
作者 文贡坚 朱国强 +6 位作者 殷红成 邢孟道 杨虎 马聪慧 闫华 丁柏圆 钟金荣 《雷达学报（中英文）》 CSCD 2017年第2期115-135,共21页
合成孔径雷达目标识别是雷达数据解译中一个长期研究的难点问题。近年来,基于模型的SAR目标识别方法由于在扩展条件下的识别性能表现良好而备受关注。在联合国内多家研究单位进行攻关的基础上,该文简要阐述了对该问题的初步研究成果及... 合成孔径雷达目标识别是雷达数据解译中一个长期研究的难点问题。近年来,基于模型的SAR目标识别方法由于在扩展条件下的识别性能表现良好而备受关注。在联合国内多家研究单位进行攻关的基础上,该文简要阐述了对该问题的初步研究成果及思考。首先从3个方面出发梳理了散射部件模型发展的技术脉络并对其进行了补充完善;然后从正向推算和逆向反演两条技术途径提出了复杂目标电磁散射参数化建模方法;最后提出了基于复杂目标电磁散射参数化模型的目标识别新框架。论文最后对基于模型的SAR目标识别下一步研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 电磁散射 参数化模型 SAR 自动目标识别
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卷积神经网络在雷达自动目标识别中的研究进展 被引量：45
4
作者 贺丰收 何友 +1 位作者 刘准钆 徐从安 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期119-131,共13页
自动目标识别(ATR)是雷达信息处理领域的重要研究方向。由于卷积神经网络(CNN)无需进行特征工程,图像分类性能优越,因此在雷达自动目标识别领域研究中受到越来越多的关注。该文综合论述了CNN在雷达图像处理中的应用进展。首先介绍了雷... 自动目标识别(ATR)是雷达信息处理领域的重要研究方向。由于卷积神经网络(CNN)无需进行特征工程,图像分类性能优越,因此在雷达自动目标识别领域研究中受到越来越多的关注。该文综合论述了CNN在雷达图像处理中的应用进展。首先介绍了雷达自动目标识别相关知识,包括雷达图像的特性,并指出了传统的雷达自动目标识别方法局限性。给出了CNN卷积神经网络原理、组成和在计算机视觉领域的发展历程。然后着重介绍了CNN在雷达自动目标识别中的研究现状,其中详细介绍了合成孔径雷达(SAR)图像目标的检测与识别方法。接下来对雷达自动目标识别面临的挑战进行了深入分析。最后对CNN新理论、新模型,以及雷达新成像技术和未来复杂环境下的应用进行了展望。 展开更多
关键词 自动目标识别 目标检测 合成孔径雷达 卷积神经网络
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深度卷积神经网络在迁移学习模式下的SAR目标识别 被引量：33
5
作者 李松 魏中浩 +1 位作者 张冰尘 洪文 《中国科学院大学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2018年第1期75-83,共9页
合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)自动目标识别过程主要包括目标特征提取和分类器训练两个步骤。提出一种基于深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks,DNNs)的SAR自动目标识别方法,使用一类优化的DNNs网络结构... 合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)自动目标识别过程主要包括目标特征提取和分类器训练两个步骤。提出一种基于深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks,DNNs)的SAR自动目标识别方法,使用一类优化的DNNs网络结构对SAR图像目标进行分类训练。该网络结构自动提取目标类别特征,避免人工预选取特征方法带来的不标准性。在DNNs网络模型训练过程中引入迁移学习的概念,以防止结果陷入局部最优解和加快模型参数的训练。最后使用美国运动和静止目标获取与识别MSTAR数据集进行试验,给出该方法与其他分类方法结果的对比,证明其取得较高的分类正确率。 展开更多
关键词 合成孔径雷达(SAR) 自动目标识别 深度卷积神经网络 迁移学习
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SAR图象自动目标识别研究 被引量：23
6
作者 匡纲要 计科峰 +1 位作者 粟毅 郁文贤 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2003年第10期1115-1120,共6页
目前,SAR已经成为一种不可或缺的对地观测和军事侦察手段.面对不断增长的SAR图象数据收集能力,如何对这些图象进行自动或半自动快速、准确地解译已经越来越引起人们的关注和重视.自动目标识别(ATR)是自动或半自动SAR图象解译研究的一个... 目前,SAR已经成为一种不可或缺的对地观测和军事侦察手段.面对不断增长的SAR图象数据收集能力,如何对这些图象进行自动或半自动快速、准确地解译已经越来越引起人们的关注和重视.自动目标识别(ATR)是自动或半自动SAR图象解译研究的一个重要方面.SAR ATR过程可概述为:从观测得到的SAR图象中,找到感兴趣的区域(ROI),并计算出每个ROI的种类.为此,介绍了SAR ATR的含义及其一般流程,对SAR ATR系统按照它所采用的分类方法进行了归纳分类,分析了SAR ATR的难点,介绍了国内外SAR ATR的研究现状和发展趋势. 展开更多
关键词 SAR图象 自动目标识别 atr 合成孔径雷达 主动传感器
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自动目标识别(ATR)技术发展述评 被引量：11
7
作者 李补莲 《现代防御技术》 2000年第2期10-14,20,共6页
能够自动进行目标识别 ( ATR)是现代武器装备力争具备的先进性能之一。从历史回顾、当前状态及未来发展等几个方面对自动目标识别的研究历程、技术现状和发展前景进行了较为详细的论述 。
关键词 自动目标识别 图像处理 技术展望+
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基于闭合轮廓提取和部分特征匹配的飞机识别 被引量：20
8
作者 张名成 吴秀清 王鹏伟 《计算机仿真》 CSCD 2006年第11期193-197,共5页
飞机识别在军事遥感中具有重大意义。该文针对以往飞机识别方法的不足,为更准确地对高分辨率可见光机场区域图像进行飞机目标的定位和型号判别,提出了一种基于闭合轮廓提取,并通过部分特征匹配进行机型识别的方法。首先对图像进行各向... 飞机识别在军事遥感中具有重大意义。该文针对以往飞机识别方法的不足,为更准确地对高分辨率可见光机场区域图像进行飞机目标的定位和型号判别,提出了一种基于闭合轮廓提取,并通过部分特征匹配进行机型识别的方法。首先对图像进行各向异性扩散处理,提取闭合轮廓并进行几何特征分析,定位飞机目标,提取目标的关键特征参数,实现机型判别。实验证明,该方法具定位准确、识别率高,可准确识别飞机型号,能得到比较精确的飞机外形描述,可有效对抗阴影、遮挡等干扰,具有很好的稳健性。随着遥感成像技术不断发展,图像分辨率越来越高,能够获得更准确、更完整的飞机轮廓,因此,这种方法具有很好的发展趋势。 展开更多
关键词 自动目标识别 飞机识别 各向异性扩散 闭合轮廓 特征匹配
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SAR图像目标识别的可解释性问题探讨 被引量：23
9
作者 郭炜炜 张增辉 +1 位作者 郁文贤 孙效华 《雷达学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2020年第3期462-476,共15页
合成孔径雷达(SAR)图像目标识别是实现微波视觉的关键技术之一。尽管深度学习技术已被成功应用于解决SAR图像目标识别问题,并显著超越了传统方法的性能,但其内部工作机理不透明、解释性不足,成为制约SAR图像目标识别技术可靠和可信应用... 合成孔径雷达(SAR)图像目标识别是实现微波视觉的关键技术之一。尽管深度学习技术已被成功应用于解决SAR图像目标识别问题,并显著超越了传统方法的性能,但其内部工作机理不透明、解释性不足,成为制约SAR图像目标识别技术可靠和可信应用的瓶颈。深度学习的可解释性问题是目前人工智能领域的研究热点与难点,对于理解和信任模型决策至关重要。该文首先总结了当前SAR图像目标识别技术的研究进展和所面临的挑战,对目前深度学习可解释性问题的研究进展进行了梳理。在此基础上,从模型理解、模型诊断和模型改进等方面对SAR图像目标识别的可解释性问题进行了探讨。最后,以可解释性研究为切入点,从领域知识结合、人机协同和交互式学习等方面进一步讨论了未来突破SAR图像目标识别技术瓶颈有可能的方向。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 自动目标识别 深度学习 可解释性 可解释机器学习
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基于贝叶斯压缩感知的SAR目标识别 被引量：18
10
作者 张新征 黄培康 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期40-44,共5页
针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)目标识别问题,提出一种基于贝叶斯压缩感知(Bayesian compressive sensing,BCS)的图像域SAR目标识别方法。该方法首先对SAR图像进行分割预处理,得到目标区图像数据;然后基于BCS模型,根... 针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)目标识别问题,提出一种基于贝叶斯压缩感知(Bayesian compressive sensing,BCS)的图像域SAR目标识别方法。该方法首先对SAR图像进行分割预处理,得到目标区图像数据;然后基于BCS模型,根据训练样本构造传感矩阵;求解测试样本相应的稀疏系数矢量,根据稀疏系数矢量中对应训练样本类别元素的L2范数判定目标类型。采用美国运动和静止目标获取与识别(movingand stationary target acquisition and recognition,MSTAR)计划公开发布的SAR目标数据库进行实验,结果表明该方法具有良好的识别效果。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 自动目标识别 压缩感知 稀疏
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多模式遥感智能信息与目标识别：微波视觉的物理智能 被引量：18
11
作者 金亚秋 《雷达学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2019年第6期710-716,共7页
多模式高分辨率合成孔径雷达(SAR)的发展,对天空地海环境目标信息感知与特征获取提出了新的挑战,空间遥感大数据与人工智能信息技术的交叉是自动目标识别(ATR)一个新的研究方向与重大应用领域。该文提出,在电磁波与目标相互作用的物理... 多模式高分辨率合成孔径雷达(SAR)的发展,对天空地海环境目标信息感知与特征获取提出了新的挑战,空间遥感大数据与人工智能信息技术的交叉是自动目标识别(ATR)一个新的研究方向与重大应用领域。该文提出,在电磁波与目标相互作用的物理背景下进行人工智能信息技术的研究,即“物理智能”,以发展在人眼不能识别的电磁频谱上形成信息感知的“微波视觉”,实现多模式遥感智能信息与目标识别。该文主要内容基于作者2019年8月15日在“雷达学报第五届青年科学家论坛”上的学术报告。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 微波视觉 物理智能 多模式遥感 自动目标识别
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深度卷积神经网络在SAR自动目标识别领域的应用综述 被引量：17
12
作者 许强 李伟 Pierre Loumbi 《电讯技术》 北大核心 2018年第1期106-112,共7页
深度卷积神经网络(DCNN)可自动学习目标层次化特征,在合成孔径雷达(SAR)自动目标识别(SAR-ATR)领域具有广泛应用前景。首先,介绍了DCNN的基本原理以及DCNN在光学图像上的应用与发展;然后,介绍了SAR-ATR的基本概念,综述了DCNN在SAR图像... 深度卷积神经网络(DCNN)可自动学习目标层次化特征,在合成孔径雷达(SAR)自动目标识别(SAR-ATR)领域具有广泛应用前景。首先,介绍了DCNN的基本原理以及DCNN在光学图像上的应用与发展;然后,介绍了SAR-ATR的基本概念,综述了DCNN在SAR图像语义特征提取、片段级SAR图像分类、基于数据增强技术的SAR自动目标识别、异质图像变化检测等领域中的前沿应用研究及代表性网络架构;最后,总结并讨论了DCNN在SAR-ATR应用中存在的参数设置经验化、算法泛化能力较弱等不足,并对未来研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 自动目标识别 深度卷积神经网络 应用综述
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SAR图像目标方位角估计方法综述 被引量：15
13
作者 高贵 何鹃 +2 位作者 匡纲要 黄纪军 李德仁 《信号处理》 CSCD 北大核心 2008年第3期438-443,共6页
目标方位角估计是进行SAR图像自动目标识别(ATR)的重要步骤。由于目标SAR图像对目标方位角的敏感性,在目标识别之前进行方位角估计能够提高系统的效率,增强系统的实时性。本文在分析SAR目标模型的基础上,对目标方位角估计算法进行了全... 目标方位角估计是进行SAR图像自动目标识别(ATR)的重要步骤。由于目标SAR图像对目标方位角的敏感性,在目标识别之前进行方位角估计能够提高系统的效率,增强系统的实时性。本文在分析SAR目标模型的基础上,对目标方位角估计算法进行了全面系统的研究,总结了目前存在的目标方位角估计方法的主要研究思路,即:提取目标主轴、提取目标主导边界、最小外接矩形获取,并介绍了有代表性的算法,指出了这些算法的优缺点,展望了今后的发展方向。 展开更多
关键词 最小外接矩形 主导边界 主轴 线性回归 自动目标识别
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基于极化相似度的全极化SAR自动目标识别算法 被引量：15
14
作者 张锐 洪峻 明峰 《国外电子测量技术》 2010年第5期24-27,46,共5页
提出了一种基于极化相似度的全极化SAR自动目标识别算法,并利用仿真得到的全极化SAR数据进行了识别实验。该方法将极化相似度量引入到局部极大值匹配算法中,有机地结合了散射中心特征点的空间域和极化域的信息。针对目标绕雷达视线的旋... 提出了一种基于极化相似度的全极化SAR自动目标识别算法,并利用仿真得到的全极化SAR数据进行了识别实验。该方法将极化相似度量引入到局部极大值匹配算法中,有机地结合了散射中心特征点的空间域和极化域的信息。针对目标绕雷达视线的旋转,以及系统极化测量误差引起的极化倾角变化,给出了极化倾角估计和补偿算法,并实验研究了极化倾角对识别结果的影响。仿真识别结果表明,全极化数据的平均识别率明显优于单极化,证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 自动目标识别 极化相似度 极化倾角
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智能全站仪ATR实测三维精度分析 被引量：11
15
作者 邓标 黄腾 +1 位作者 陈建华 程栋 《水电自动化与大坝监测》 2006年第6期57-60,共4页
简述了智能型全站仪TCA2003的自动目标识别(ATR)功能,以琅琊山抽水蓄能电站大坝变形监测网应用ATR功能三维测量实例,基于对其测量成果精度的评定,分析了ATR三维测量的精度,运用数理统计原理探讨了ATR测量的可靠性,对比了常规的人工测量... 简述了智能型全站仪TCA2003的自动目标识别(ATR)功能,以琅琊山抽水蓄能电站大坝变形监测网应用ATR功能三维测量实例,基于对其测量成果精度的评定,分析了ATR三维测量的精度,运用数理统计原理探讨了ATR测量的可靠性,对比了常规的人工测量与ATR测量的工效,给出了有益的结论,为同类工程的应用以及拓展ATR应用领域提供了技术依据。 展开更多
关键词 全站仪 自动目标识别 精度 可靠性
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加权KNN分类器在HRRP库外目标拒判中的应用 被引量：11
16
作者 柴晶 刘宏伟 保铮 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第4期718-723,共6页
针对雷达自动目标识别中的库外目标拒判问题,提出了一种人工生成库外样本的方法和一种加权k最邻近(knearest neighbors,KNN)分类器。通过人工生成库外高分辨距离像样本,解决了在训练阶段无法获取库外样本的难题。加权KNN分类器同时满足... 针对雷达自动目标识别中的库外目标拒判问题,提出了一种人工生成库外样本的方法和一种加权k最邻近(knearest neighbors,KNN)分类器。通过人工生成库外高分辨距离像样本,解决了在训练阶段无法获取库外样本的难题。加权KNN分类器同时满足了基于问题和基于数据两大设计要求,能够很好地处理拒判问题。通过基于接收机工作特性(receiver operating characteristic,ROC)准则和基于损失函数准则的仿真实验,证明了加权KNN分类器具备优良的拒判性能。 展开更多
关键词 自动目标识别 拒判 分类器 高分辨距离像 接收机工作特性 损失函数
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红外成象型空空导弹目标识别与跟踪算法研究 被引量：10
17
作者 王宏波 庄志洪 +1 位作者 郑华利 张清泰 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2003年第4期1-6,共6页
根据红外成象制导型空空导弹图象传感器在目标识别与跟踪过程中获得的图象序列的特点。提出了一种基于红外图像序列的弹道终端红外图象跟踪时的跟踪算法,实现了目标特征点的自动识别与跟踪。文中以最大距离法对目标图象进行分割,以机头... 根据红外成象制导型空空导弹图象传感器在目标识别与跟踪过程中获得的图象序列的特点。提出了一种基于红外图像序列的弹道终端红外图象跟踪时的跟踪算法,实现了目标特征点的自动识别与跟踪。文中以最大距离法对目标图象进行分割,以机头部位为局部图象跟踪时的跟踪部位,分析了导引头投影成象模型以及弹目距离、相对速度对目标图象变化情况的影响,研究了中段形心跟踪模式与末端局部图象跟踪模式的转换时机,定义了确定目标充满视场程度以及阻塞视场与否的两个判据。最后,以实测的飞机红外图象对文中提出的算法进行了仿真,结果表明本文的算法是可行和有效的。 展开更多
关键词 红外成象 空空导弹 自动目标识别(atr) 图象序列 局部图象跟踪
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复杂环境大场景SAR图像飞机目标快速检测 被引量：10
18
作者 赵琰 赵凌君 匡纲要 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期594-602,共9页
随着人工智能与合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)技术的发展,基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的SAR图像自动目标识别技术取得了一定的突破.然而,由于飞机自身结构以及SAR成像机制的复杂性,在复杂环境大... 随着人工智能与合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)技术的发展,基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的SAR图像自动目标识别技术取得了一定的突破.然而,由于飞机自身结构以及SAR成像机制的复杂性,在复杂环境大场景SAR图像中对飞机目标进行快速准确的检测依然存在挑战.为提升算法的检测能力,本文对现有检测算法的处理流程进行了分析与总结,并提出了一种复杂环境大场景SAR图像飞机目标快速检测算法.算法优化了整体检测流程,设计了基于灰度特征的机场区域精细化提取和基于CNN的飞机目标粗检测两大子模块,并采用了YOLOv3网络对机场区域以及飞机目标分别进行初步的提取与检测.实验结果表明,本文算法对复杂环境大场景SAR图像中的飞机目标具有高效的检测能力. 展开更多
关键词 飞机目标快速检测 复杂场景 合成孔径雷达(SAR) 自动目标识别(atr) YOLOv3 卷积神经网络(CNN)
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基于深度学习的雷达自动目标识别架构研究 被引量：10
19
作者 李士国 张瑞国 +1 位作者 孙晶明 孙俊 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2019年第11期57-61,84,共6页
针对深度学习运用于雷达目标识别时存在的数据量欠缺和数据人工标注难等问题,提出将传统目标识别方法与人工智能技术结合,建立面向应用的新的目标识别架构,通过融合处理以及基于传统方法的机器自动标注,获得更优越的识别效果,大幅减少... 针对深度学习运用于雷达目标识别时存在的数据量欠缺和数据人工标注难等问题,提出将传统目标识别方法与人工智能技术结合,建立面向应用的新的目标识别架构,通过融合处理以及基于传统方法的机器自动标注,获得更优越的识别效果,大幅减少人工标注的工作量,确保系统在低数据量、低标注数据下仍可维持一定的识别效果。雷达实测数据证明了该识别框架的有效性。 展开更多
关键词 雷达 自动目标识别 深度学习 架构
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一种新的雷达HRRP自适应划分角域建模方法 被引量：10
20
作者 陈凤 侯庆禹 +1 位作者 刘宏伟 保铮 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期410-417,共8页
基于雷达方位渐变高分辨距离像(HRRP)的连续性,提出了一种自适应递归划分角域的建模方法,利用自适应高斯分类器和高斯过程分类器,从雷达数据中提取连续HRRP序列中包含的非线性结构信息;提出了一种判定角域边界的准则,递归地对雷达数据... 基于雷达方位渐变高分辨距离像(HRRP)的连续性,提出了一种自适应递归划分角域的建模方法,利用自适应高斯分类器和高斯过程分类器,从雷达数据中提取连续HRRP序列中包含的非线性结构信息;提出了一种判定角域边界的准则,递归地对雷达数据自适应划分角域.实测数据仿真试验证明了该方法优于传统的等间隔划分角域建模法. 展开更多
关键词 高分辨距离像 自动目标识别 等间隔划分角域 自适应划分角域 自适应高斯分类器 高斯过程分类器
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