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复数二维经验模态分解在SAR目标识别中的应用
被引量:
2
1
作者
刘志超
屈百达
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2021年第5期237-244,共8页
提出基于复数二维经验模态分解(C-BEMD)的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别。C-BEMD作为传统BEMD的复数域推广,能直接处理原始SAR图像(包含幅度和相位信息)。采用C-BEMD对原始SAR图像进行分解,获得多层次复数内蕴模函数(BIMF),反映目标时...
提出基于复数二维经验模态分解(C-BEMD)的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别。C-BEMD作为传统BEMD的复数域推广,能直接处理原始SAR图像(包含幅度和相位信息)。采用C-BEMD对原始SAR图像进行分解,获得多层次复数内蕴模函数(BIMF),反映目标时频二维特性。各层次BIMF既有独立描述能力,反映目标不同类型的特征;同时也具有内在关联性,即反映同一目标的固有属性。为此,分类算法基于联合稀疏表示设计,可利用内在关联性约束提高各层次BIMF的表征精度。利用MSTAR数据集中的多类目标SAR图像对方法进行测试验证,结果反映其在标准操作条件(SOC)和扩展操作条件(EOC)均可保持可靠的识别性能。
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关键词
合成孔径雷达
目标识别
复数二维经验模态分解
联合稀疏表示
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职称材料
题名
复数二维经验模态分解在SAR目标识别中的应用
被引量:
2
1
作者
刘志超
屈百达
机构
江南大学物联网工程学院
无锡太湖学院物联网工程学院
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2021年第5期237-244,共8页
基金
江苏省自然科学基金(BK20161142)
江苏省高校自然科学面上项目(19KJB470033)。
文摘
提出基于复数二维经验模态分解(C-BEMD)的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别。C-BEMD作为传统BEMD的复数域推广,能直接处理原始SAR图像(包含幅度和相位信息)。采用C-BEMD对原始SAR图像进行分解,获得多层次复数内蕴模函数(BIMF),反映目标时频二维特性。各层次BIMF既有独立描述能力,反映目标不同类型的特征;同时也具有内在关联性,即反映同一目标的固有属性。为此,分类算法基于联合稀疏表示设计,可利用内在关联性约束提高各层次BIMF的表征精度。利用MSTAR数据集中的多类目标SAR图像对方法进行测试验证,结果反映其在标准操作条件(SOC)和扩展操作条件(EOC)均可保持可靠的识别性能。
关键词
合成孔径雷达
目标识别
复数二维经验模态分解
联合稀疏表示
Keywords
syntheti
c
aperture
radar(SAR)
target
re
c
ognition
complex
bidimensional
empirical mode decomposition
(
c
-
bemd
)
joint
sparse
representation
分类号
TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复数二维经验模态分解在SAR目标识别中的应用
刘志超
屈百达
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2021
2
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