基于二维随机投影特征典型相关分析融合的SAR ATR方法

作     者：李正伟 黄孝斌 胡尧 Li Zhengwei;Huang Xiaobin;Hu Yao

作者机构：成都理工大学地球科学学院四川成都610059 成都理工大学工程技术学院四川乐山614000 

出 版 物：《红外与激光工程》 (Infrared and Laser Engineering)

年 卷 期：2022年第51卷第10期

页      面：356-363页

核心收录：

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 0701[理学-数学] 

基　　金：四川旅游发展研究中心项目(2021SCLV-06) 四川省乐山市科技局重点项目(19GZD025)。 

主　　题：合成孔径雷达 自动目标识别 二维随机投影 多重集典型相关分析 稀疏表示分类 

摘      要：合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)自动目标识别(Automatic target recognition,ATR)是现代战场情报侦察、精确打击的重要支撑技术。为提升SAR ATR整体性能,提出基于二维投影特征多重集典型相关分析(Multiset canonical correlations analysis,MCCA)的方法。首先,采用若干二维随机投影矩阵对SAR图像进行特征提取,获得多层次特征描述。考虑到这些结果之间的相关性和可能存在的冗余及干扰,进一步通过MCCA对它们进行融合处理,获取单一特征矢量。基于稀疏表示分类器(Sparse representation-based classification,SRC)对融合特征矢量进行处理,判决目标类别。实验基于MSTAR数据集开展,对方法性能进行检验确认,结果能够验证其有效性。