基于多特征核协同表示的SAR目标识别

Ordnance Industry Automation（2022）

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摘要

为利用合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)目标不同特征数据间的相关性与互补性,提出一种基于多特征的Tikhonov正则化核函数协同表示(multi-feature kernel collaborative representation-based classification with tikhonov regularization,MFKCRT)算法.采用美国运动和静止目标获取与识别(moving and stationary target acquisition and recognition,MSTAR)计划公开发布的SAR图像数据库进行实验,实现核函数变换空间上的多特征融合协同表示识别.实验结果表明:该算法相较于基本的协同表示,具有更优的可靠性与鲁棒性.

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