基于最大异类距离特征提取的SAR目标识别方法

摘要：

合成孔径雷达自动目标识别是合成孔径雷达的一个重要的应用方面,如何在高维SAR图像中提取有效分类信息是制约自动目标识别的瓶颈问题.本文基于流形结构假设,提出了一种新的特征提取方法—最大异类距离特征提取,该方法融入了样本集类别信息和邻域信息,通过最大化异类样本的距离实现特征提取,以提高特征的可鉴别性.基于MSTAR数据库的实验已验证了本文提出的方法能够有效提高目标识别率.

关键词：合成孔径雷达、自动目标识别、流形学习、特征提取

所属期刊栏目：41

分类号：TN958

在线出版日期：2012-02-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1388-1392