基于协同编码分类器的SAR目标识别方法

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)自动目标识别(Automatic Target Recognition,ATR)是SAR图像解译的关键技术之一。本文提出了基于协同编码分类器的SAR目标识别方法。协同编码采用所有类别训练样本构建的全局字典最优重构测试样本,并根据各类别的重构误差判定目标类别。相比稀疏表示的方法,协同编码的策略可以提升少量训练样本对于测试样本的表示能力。针对SAR目标识别,训练样本的资源十分有限。因此,协同编码表示更为适用。采用MSTAR十类目标数据集在多种条件下进行了目标识别实验并与其它分类器进行了对比。实验结果表明,本文方法在标准操作条件、型号变化、俯仰角变化以及少量训练样本等条件下均可以觉得优越的识别性能,证明了其有效性。