基于核稀疏保持投影的SAR目标特征提取方法研究OA
Research on SAR Target Feature Extraction Method Based On Kernel Sparsity Preserving Projections
文章提出一种新的特征提取方法,将核稀疏保持投影(KSPP)方法运用到合成孔径雷达(SAR)目标识别中.该方法将原始目标函数投影到高维特征空间,在高维特征空间求得样本的稀疏系数,将所有样本的稀疏系数组成稀疏重构矩阵,利用稀疏重构矩阵构造目标函数求得样本的特征向量,最后利用SVM分类器对目标进行分类识别.基于MSTAR提供的实测SAR数据对方法进行验证,结果表明该方法能够有效地提高目标识别结果,且对目标的方位角不敏感,是一种有效的SAR目标特征提取方法.
王欢;熊水金;陈荣华
江西财经职业学院,江西 九江 332000江西财经职业学院,江西 九江 332000江西财经职业学院,江西 九江 332000
电子信息工程
核稀疏保持投影特征提取SARSVM分类器MSTAR
KSPPfeature extractionSARSVM classifierMSTAR
《现代信息科技》 2023 (21)
20-23,27,5
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ2204914)
评论