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一种有效的SAR自动目标识别方法

AN EFFICIENT SAR AUTOMATIC TARGET RECOGNITION APPROACH

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【作者】 韩萍； 王蕴红； 吴仁彪； 王兆华；

【Author】 Han Ping(Institute of Electronic Information Engineering, Tianjin University, Tianjin 300174) (Institute of Communications and Information Processing, Civil Aviation University of China ,Tianjin 300300) Wang Yunhong(National Lab for Pattern Recognition , Institute of Automation , Chinese Academy of Sciences ,Beijing 100080)Wu Renbiao(Institute of Communications and Information Processing, Civil Aviation University of China ,Tianjin 300300)Wang Zhaohua( Institute of Electronic Information Engineering , Tianjin University, Tianjin 300174)

【机构】 天津大学电子信息工程学院； 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室； 中国民航学院通信与信息处理研究所；

【摘要】 本文给出了一种基于最优线性变换和支持矢量机(Support Vector Machine,SVM)的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)自动目标识别方法。该方法首先对目标图像做线性变换使目标的类间距加大,类内距减小,然后利用SVM分类器实现SAR目标的自动分类。实验结果表明该方法具有良好的识别率和推广性能。

【Abstract】 In this paper, an efficient SAR ATR (Synthetic Aperture Radar Automatic Target Recognition) approach based on optimal linear transform and SVM is proposed. First, linear transform of SAR images is performed to maximize the distance between classes and to minimize the distance within classes, then SVM is used to implement target classification. Experimental results illustrate the performance of the proposed approach.

【关键词】 合成孔径雷达； 自动目标识别； 线性变换； SVM分类器； 模板匹配；
【Key words】 Synthetic Aperture Radar； Automatic Target Recognition； Linear Transform； Support Vector Machine； Template Matching；
【基金】 国家自然科学基金(No.69902009);中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室开放课题资助项目
  • 【文献出处】 模式识别与人工智能 ,Pattern Recognition and Artificial Intelligence , 编辑部邮箱 ,2003年02期
  • 【分类号】TN957.52
  • 【被引频次】7
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