特征变换方法及其在sar目标鉴别上的应用

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1、特征变换方法及其在SAR目标鉴别上的应用作者姓名王斐导师姓名、职称杜兰教授一级学科信息与通信工程二级学科信号与信息处理申请学位类别工学硕士提交学位论文日期2014年12月学校代码107011202121116学号分类号TN82TN95公开密级西安电子科技大学硕士学位论文特征变换方法及其在SAR目标鉴别上的应用作者姓名：王斐一级学科：信息与通信工程二级学科：信号与信息处理学位类别：工学硕士指导教师姓名、职称：杜兰教授2014提交日期：年12月FeatureTransformationwithApplicationstoSA

2、RTargetDiscriminationAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinInformationandCommunicationEngineeringByWangfeiSupervisor:Prof.DulanDecember2014西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及

3、取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文若有不实之处，本人承担一切法律责任。本人签名：日期：西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，

4、允许查阅、借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，获得学位后结合学位论文研究成果撰写的文章，署名单位为西安电子科技大学。保密的学位论文在年解密后适用本授权书。本人签名：导师签名：日期：日期：摘要摘要在合成孔径雷达（SAR）目标鉴别问题中，好的特征集是分类鉴别的关键。现有文献提出大量SAR目标鉴别特征，但是并不是每个特征都具有较强的可鉴别性，甚至有些特征联合使用反而会取得较差的鉴别结果。因此，合理对鉴别特征进行特征变换至关重要。本文主要研究基于Fisher准则的特

5、征降维变换方法及其在SAR图像目标鉴别上的应用。Fisher线性判决分析（FLDA）是经典的降维判决方法，以其准则函数构造简单、求解方便而被广为应用。但是，FLDA并不能在所有数据上找到最优投影方向。本文第二章首先以仿真数据为例，详细分析了FLDA不适用的数据类型，然后提出一种结合序列假设检验的降维判决方法，最后以多组UCI数据集和SAR图像集验证其分类判决效果。该方法具体描述为：首先利用FLDA得到投影方向，然后通过序列假设检验引入迭代，在迭代中更新未知样本的先验信息，重新寻找投影方向，最终确定对未知样本最合适的投影判

6、决空间。为了在降维判决的同时达到特征选择的目的，本文第三章在FLDA的回归模型上增加范数约束，提出了一种结合稀疏特征选择的降维判决方法。该方法利用投影判决矩阵中各行向量和数据中各个特征的一一对应关系，通过对投影判决矩阵进行稀疏约束，在确定最优投影方向的同时令投影判决矩阵的部分行为零，使得在投影变换后，投影判决矩阵为零行对应的特征不参与最终判决，屏蔽了特征集中无效特征、冗余特征对投影方向的影响，在降维判决的同时实现了特征选择。在多组UCI数据集和SAR图像集中，融合特征选择的降维判决方法取得了优于同类方法的结果。关键词：特

7、征变换，Fisher线性判决，序列假设检验，特征选择，SAR目标鉴别论文类型：基础研究类I西安电子科技大学硕士学位论文IIABSTRACTABSTRACTInSARtargetdiscrimination,awell-formedfeaturesetisthekeytoachievehighpredictionperformance.Asaclassicalandvaluablefeaturetransformationtool,Fisherlineardiscriminationanalysis(FLDA)hasbee

8、nwidelystudiedduetoitssimplicity,robustness,andpredictiveaccuracy.Inthisthesis,weproposetwonewalgorithmsbasedonFisher’sdiscriminationcriterion.Inchapter2,werev