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《系统工程与电子技术》 2015年06期
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基于多信息字典学习及稀疏表示的SAR目标识别

齐会娇  王英华  丁军  刘宏伟  
【摘要】:为了提高合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中目标变体的识别性能,在鉴别字典学习及联合动态稀疏表示模型的基础上,提出一种基于多信息字典学习及稀疏表示的SAR目标识别方法。在训练阶段,采用鉴别字典学习LC-KSVD方法分别对目标图像域幅度信息及目标频域幅度信息进行字典学习。在测试阶段,结合训练阶段学到的2种信息的字典及测试目标的2种信息,采用联合动态稀疏表示模型求解2种信息下的稀疏表示系数。最后,根据2种信息下的重构误差实现对测试目标的识别。使用MSTAR数据集对算法进行验证,结果表明,新方法相对于现有的方法能够达到更好的识别性能。

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前3条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 尹奎英;SAR图像处理及地面目标识别技术研究[D];西安电子科技大学;2011年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 冯蕾;基于最优投影支持张量机的多分类算法研究[D];西安电子科技大学;2011年
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【二级参考文献】
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7 韩萍,吴仁彪,王兆华,王蕴红;基于KPCA准则的SAR目标特征提取与识别[J];电子与信息学报;2003年10期
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前6条
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2 蒋运辉;SAR图像中的道路检测技术研究[D];电子科技大学;2005年
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5 邹英;水上桥梁目标识别算法研究[D];南京理工大学;2006年
6 胡丹;基于SVM的SAR图像地物分类研究[D];中南大学;2008年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 郑轶;蔡体健;;稀疏表示的人脸识别及其优化算法[J];华东交通大学学报;2012年01期
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3 李仲生;李仁发;蔡则苏;赵乘麟;;稀疏表示下的非监督显著对象提取[J];电子学报;2012年06期
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5 胡正平;李静;白洋;;基于样本-扩展差分模板的联合双稀疏表示人脸识别[J];信号处理;2012年12期
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10 陈才扣;喻以明;史俊;;一种快速的基于稀疏表示分类器[J];南京大学学报(自然科学版);2012年01期
中国重要会议论文全文数据库 前3条
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3 葛凤翔;任岁玲;郭鑫;郭良浩;孙波;;微弱信号处理及其研究进展[A];中国声学学会水声学分会2013年全国水声学学术会议论文集[C];2013年
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1 李小薪;稀疏表示的分段匹配寻踪方法[D];华南理工大学;2009年
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3 宋相法;基于稀疏表示和集成学习的若干分类问题研究[D];西安电子科技大学;2013年
4 匡金骏;基于稀疏表示的图像分类与目标跟踪研究[D];重庆大学;2013年
5 李海山;基于稀疏表示理论的地震信号处理方法研究[D];中国石油大学(华东);2013年
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7 路锦正;基于稀疏表示的图像超分辨率重构技术研究[D];电子科技大学;2013年
8 尹海涛;面向图像融合和图像复原的稀疏表示研究[D];湖南大学;2012年
9 谢成军;图像稀疏表示模型在可视化追踪中的应用研究[D];合肥工业大学;2014年
10 魏丹;基于稀疏表示和特征选择的人脸识别方法研究[D];湖南大学;2012年
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1 张琨雨;在线字典训练及加权差异性稀疏表示的研究[D];大连理工大学;2011年
2 王勇;基于稀疏表示的人脸识别研究[D];五邑大学;2013年
3 李义真;基于词包与稀疏表示的场景分类[D];华南理工大学;2013年
4 孙丽花;基于稀疏表示的人脸识别方法研究[D];河南科技大学;2013年
5 陈天娇;基于分组稀疏和权重稀疏表示的人脸识别研究[D];安徽大学;2014年
6 刘自成;基于稀疏表示的雷达目标角度与距离估计[D];西安电子科技大学;2014年
7 李立;基于稀疏表示的人脸图像识别方法研究[D];南京理工大学;2012年
8 满江月;基于稀疏表示的代价敏感性人脸识别算法研究[D];南京邮电大学;2012年
9 赵广銮;稀疏表示在图像识别中的应用[D];北京邮电大学;2013年
10 罗燕龙;基于局部稀疏表示模型的在线字典学习跟踪算法研究[D];厦门大学;2014年
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