激光与光电子学进展, 2020, 57 (4): 041004, 网络出版: 2020-02-20   

基于二维经验模态分解的合成孔径雷达目标识别方法 下载: 1065次

Synthetic Aperture Radar Target-Recognition Method Based on Bidimensional Empirical Mode Decomposition
作者单位
1 邵阳学院信息工程学院, 湖南 邵阳 422000
2 湖南第一师范学院信息科学与工程学院, 湖南 长沙 410205
摘要
提出一种基于二维经验模态分解(BEMD)的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法。BEMD可以从原始SAR图像提取多层次的二维固态模函数(BIMF),它们可以更好地描述目标的细节信息,因此联合原始SAR图像及其多层次BIMF,可以为后续的分类决策提供更多有益信息。采用支持向量机(SVM)对原始SAR图像以及各个层次的BIMF进行决策,然后基于Bayesian理论对各个SVM输出的结果进行有效融合,从而获得更为稳健的识别结果。基于MSTAR数据集设置几种典型的实验条件,对本文方法进行性能测试,结果验证本文方法相比几类现有SAR目标识别方法更具有性能优势。
Abstract
This work proposes a synthetic aperture radar (SAR) target-recognition algorithm based on bidimensional empirical mode decomposition (BEMD). BEMD can extract multilevel bidimensional intrinsic mode functions (BIMFs) from the original image, which facilitates a more accurate description of target details. Therefore, a combination of the original SAR images and BIMFs can provide more useful information for further classification. Support vector machines (SVMs) are employed to classify the original SAR images and BIMFs. Afterwards, the outputs from all SVMs are fused using Bayesian theory to obtain more robust recognition results. Some typical experimental setups are designed based on the MSTAR dataset to test the performance of the proposed method. The results validate the superiority of the proposed method over several current SAR target-recognition algorithms.

柳小文, 雷军程, 伍雁鹏. 基于二维经验模态分解的合成孔径雷达目标识别方法[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(4): 041004. Xiaowen Liu, Juncheng Lei, Yanpeng Wu. Synthetic Aperture Radar Target-Recognition Method Based on Bidimensional Empirical Mode Decomposition[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020, 57(4): 041004.

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