现代雷达
現代雷達
현대뢰체
MODERN RADAR
2011年
6期
32-36
,共5页
合成孔径雷达目标识别%低频子带图像%Gabor滤波器%独立分量分析%支持向量机
閤成孔徑雷達目標識彆%低頻子帶圖像%Gabor濾波器%獨立分量分析%支持嚮量機
합성공경뢰체목표식별%저빈자대도상%Gabor려파기%독립분량분석%지지향량궤
提出了一种基于Gabor滤波器和独立分量分析(ICA)技术对合成孔径雷达(SAR)目标识别的算法.该方法提取预处理后SAR图像的低频子带图像,利用Gabor滤波器组对该低频子带图像在不同方向和尺度上滤波,再用主成分分析(PCA)+ICA方法对Gabor滤波后图像提取有效特征向量作为目标识别特征,最后用支持向量机(SVM)对该特征进行分类完成目标识别.使用MSTAR数据库中3类SAR目标数据对该方法进行目标识别的仿真实验,平均识别率最高可达96.56%.通过与其他识别方法对比实验,验证了文中方法的有效性.
提齣瞭一種基于Gabor濾波器和獨立分量分析(ICA)技術對閤成孔徑雷達(SAR)目標識彆的算法.該方法提取預處理後SAR圖像的低頻子帶圖像,利用Gabor濾波器組對該低頻子帶圖像在不同方嚮和呎度上濾波,再用主成分分析(PCA)+ICA方法對Gabor濾波後圖像提取有效特徵嚮量作為目標識彆特徵,最後用支持嚮量機(SVM)對該特徵進行分類完成目標識彆.使用MSTAR數據庫中3類SAR目標數據對該方法進行目標識彆的倣真實驗,平均識彆率最高可達96.56%.通過與其他識彆方法對比實驗,驗證瞭文中方法的有效性.
제출료일충기우Gabor려파기화독립분량분석(ICA)기술대합성공경뢰체(SAR)목표식별적산법.해방법제취예처리후SAR도상적저빈자대도상,이용Gabor려파기조대해저빈자대도상재불동방향화척도상려파,재용주성분분석(PCA)+ICA방법대Gabor려파후도상제취유효특정향량작위목표식별특정,최후용지지향량궤(SVM)대해특정진행분류완성목표식별.사용MSTAR수거고중3류SAR목표수거대해방법진행목표식별적방진실험,평균식별솔최고가체96.56%.통과여기타식별방법대비실험,험증료문중방법적유효성.
