火力与指挥控制
火力與指揮控製
화력여지휘공제
FIRE CONTROL & COMMAND CONTROL
2013年
10期
149-153
,共5页
SAR%目标识别%稀疏表示%e1范数最优化
SAR%目標識彆%稀疏錶示%e1範數最優化
SAR%목표식별%희소표시%e1범수최우화
SAR%target recognition%sparse representation%e1-minimization
为了准确地进行SAR图像目标识别,提出一种基于Randomfaces与稀疏表示的SAR目标识别方法,该方法首先利用Randomfaces进行训练样本的降维处理,然后利用降维后的训练样本构建稀疏线性模型,通过e1范数最优化求解测试样本的稀疏系数解x,最后利用系数的稀疏性分布进行目标的分类识别.基于MSTAR数据进行了仿真验证,实验证明:基于Randomfaces与稀疏表示的SAR目标识别方法,在目标方位角未知的情况下识别率仍可达到98％以上,且Randomfaces的降维方式降低了在特征提取过程中对训练样本的要求.
為瞭準確地進行SAR圖像目標識彆,提齣一種基于Randomfaces與稀疏錶示的SAR目標識彆方法,該方法首先利用Randomfaces進行訓練樣本的降維處理,然後利用降維後的訓練樣本構建稀疏線性模型,通過e1範數最優化求解測試樣本的稀疏繫數解x,最後利用繫數的稀疏性分佈進行目標的分類識彆.基于MSTAR數據進行瞭倣真驗證,實驗證明:基于Randomfaces與稀疏錶示的SAR目標識彆方法,在目標方位角未知的情況下識彆率仍可達到98％以上,且Randomfaces的降維方式降低瞭在特徵提取過程中對訓練樣本的要求.
위료준학지진행SAR도상목표식별,제출일충기우Randomfaces여희소표시적SAR목표식별방법,해방법수선이용Randomfaces진행훈련양본적강유처리,연후이용강유후적훈련양본구건희소선성모형,통과e1범수최우화구해측시양본적희소계수해x,최후이용계수적희소성분포진행목표적분류식별.기우MSTAR수거진행료방진험증,실험증명:기우Randomfaces여희소표시적SAR목표식별방법,재목표방위각미지적정황하식별솔잉가체도98％이상,차Randomfaces적강유방식강저료재특정제취과정중대훈련양본적요구.
