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1、第43卷第4期电子科技大学学报Vol.43No.42014年7月JournalofUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaJul.2014稀疏表示框架下的SAR目标识别112程建,黎兰,王海旭(1.电子科技大学电子工程学院成都611731;2.中国人民解放军95438部队成都610100)【摘要】稀疏表示选择最佳线性表示重构信号,可避免合成孔径雷达(SAR)目标识别中的方位角估计难题,同时减轻强相干噪声影响。稀疏字典选择是稀疏表示中的关键问题之一,该文提出分别使用级联方式和并联方式构造稀疏
2、字典实现SAR目标识别。首先对训练样本进行对数归一化处理,使用主成分分析(PCA)特征提取和降维;然后对处理后的数据分别组成级联字典和并联字典,采用截断牛顿内点法(TNIPM)获得目标的稀疏表示;最后,在两种字典的稀疏表示框架下设计分类器对SAR目标识别。通过对比实验,验证了该文的字典构建方式在稀疏表示框架下对SAR目标识别的有效性。关键词级联字典;字典构建;并联字典;稀疏表示;SAR目标识别中图分类号TP751文献标志码Adoi:10.3969/j.issn.1001-0548.2014.04.009SARTargetRecognitionun
3、dertheFrameworkofSparseRepresentation112CHENGJian,LILan,andWANGHai-xu(1.SchoolofElectronicEngineering,UniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaChengdu611731;2.Unit95438ofPLAChengdu610100)AbstractSparserepresentationusesonlyafewcoefficientstolinearlyreconstructthesigna
4、l,whichcanavoidestimatingtheazimuthinsyntheticapertureradar(SAR)targetrecognitionaswellasmitigatetheimpactsofstrongcoherentnoises.TheconstructionofthedictionaryisacrucialissueinSARtargetrecognitionundertheframeworkofsparserepresentation.ToimprovetheperformanceofSARtargetrecog
5、nition,theconcatenatedwayandtheparallelwayareproposedtoconstructthedictionaryforsparserepresentation.Firstly,thetrainingsamplesareprocessedbythelogarithmictransformationandthentheyarenormalized.Moreover,principalcomponentsanalysis(PCA)isemployedtoextractfeatureandreducedimens
6、ion.Secondly,theconcatenateddictionaryandtheparalleldictionaryareconstructed,respectively.Atlast,thesparserepresentationoftheSARimageisobtainedbythetruncatedNewtoninterior-pointmethod(TNIPM)withtwodifferentdictionaries,respectively.Thetestingsamplebelongstotheclasswiththemini
7、mumreconstructionerrorundertheframeworkoftheparalleldictionarywhiletheclasswiththemaximumcoefficientssumundertheframeworkoftheconcatenateddictionary.Theexperimentalresultsdemonstratetheeffectivenessofourproposedalgorithms.Keywordsconcatenateddictionary;dictionaryconstruction;
8、paralleldictionary;sparserepresentation;SARtargetrecognition随着合成孔径雷达
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