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SAR目标多尺度概率密度估计与识别
被引量:
2
1
作者
张新征
黄培康
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2008年第6期999-1004,共6页
针对SAR目标识别问题,提出了一种基于核非线性映射的SAR目标多尺度概率密度特征的估计方法,并利用该特征进行目标识别。首先将SAR目标图像在多尺度域中分解,按一定规则建立多尺度根矢量;将多尺度根矢量经非线性映射到另一空间中,在该空...
针对SAR目标识别问题,提出了一种基于核非线性映射的SAR目标多尺度概率密度特征的估计方法,并利用该特征进行目标识别。首先将SAR目标图像在多尺度域中分解,按一定规则建立多尺度根矢量;将多尺度根矢量经非线性映射到另一空间中,在该空间中利用基于核函数的技术结合parzen窗非参数估计得到概率密度函数。通过这一途径得到的多尺度概率密度分布挖掘了目标散射在尺度之间的相互关系,分布特征之间的相对熵测度可以用与目标分类识别。以MSTAR实测SAR目标数据集进行了多尺度概率密度估计和目标识别试验和分析,试验结果表明了提出方法的有效性。
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关键词
合成孔径雷达
多尺度
核非线性映射
概率密度估计
目标识别
下载PDF
职称材料
题名
SAR目标多尺度概率密度估计与识别
被引量:
2
1
作者
张新征
黄培康
机构
目标与环境电磁散射辐射国防科技重点实验室
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2008年第6期999-1004,共6页
基金
国防科技重点实验室基金资助课题(9140C620202702)
文摘
针对SAR目标识别问题,提出了一种基于核非线性映射的SAR目标多尺度概率密度特征的估计方法,并利用该特征进行目标识别。首先将SAR目标图像在多尺度域中分解,按一定规则建立多尺度根矢量;将多尺度根矢量经非线性映射到另一空间中,在该空间中利用基于核函数的技术结合parzen窗非参数估计得到概率密度函数。通过这一途径得到的多尺度概率密度分布挖掘了目标散射在尺度之间的相互关系,分布特征之间的相对熵测度可以用与目标分类识别。以MSTAR实测SAR目标数据集进行了多尺度概率密度估计和目标识别试验和分析,试验结果表明了提出方法的有效性。
关键词
合成孔径雷达
多尺度
核非线性映射
概率密度估计
目标识别
Keywords
SAR
multi-scale, kernel non-linear mapping~ probability density estimate
recognition
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
SAR目标多尺度概率密度估计与识别
张新征
黄培康
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2008
2
下载PDF
职称材料
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