基于贝叶斯压缩感知的SAR目标识别

被引：16

作者：

张新征 ^{[1
]}

黄培康 ^{[2
]}

机构：

[1] 重庆大学通信工程学院

[2] 中国航天科工集团科技委

来源：

系统工程与电子技术 | 2013年 / 35卷 / 01期

关键词：

合成孔径雷达; 自动目标识别; 压缩感知; 稀疏;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN957.52 [数据、图像处理及录取];

学科分类号：

摘要：

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)目标识别问题,提出一种基于贝叶斯压缩感知(Bayesian compressive sensing,BCS)的图像域SAR目标识别方法。该方法首先对SAR图像进行分割预处理,得到目标区图像数据;然后基于BCS模型,根据训练样本构造传感矩阵;求解测试样本相应的稀疏系数矢量,根据稀疏系数矢量中对应训练样本类别元素的L2范数判定目标类型。采用美国运动和静止目标获取与识别(movingand stationary target acquisition and recognition,MSTAR)计划公开发布的SAR目标数据库进行实验,结果表明该方法具有良好的识别效果。

引用

页码：40 / 44

页数：5

共 4 条

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