公开(公告)号：CN105373809B

公开(公告)日：2018-10-09

申请号：CN201510752844.6

申请日：2015-11-06

Applicant: 重庆大学

Inventor： 张新征 ,  刘周勇 ,  刘书君 ,  唐明春 ,  刘苗苗 ,  杨秋月

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明提供了一种基于非负最小二乘稀疏表示的SAR目标识别方法，其基于SAR图像的频谱特征作为识别特征，通过将测试样本投影到训练集上，在稀疏投影的过程中添加了非负约束，避免了因稀疏表示中的稀疏系数有正有负导致稀疏表示的数学描述不符合实际而对雷达目标识别造成干扰，同时使得稀疏解能更有效的反映目标在高维空间中的低维结构，通过稀疏重构过程来确定测试样本的类别，实现对雷达目标的识别，从而提高识别率，同时避免了对SAR图像目标进行方位角估计以及散焦或者信噪比等因素对目标识别造成的干扰，具有很好的噪声鲁棒性，能够有效提升雷达目标识别的准确性。

公开(公告)号：CN105373809A

公开(公告)日：2016-03-02

申请号：CN201510752844.6

申请日：2015-11-06

Applicant: 重庆大学

Inventor： 张新征 ,  刘周勇 ,  刘书君 ,  唐明春 ,  刘苗苗 ,  杨秋月

IPC: G06K9/62

CPC classification number: G06K9/6256

Abstract: 本发明提供了一种基于非负最小二乘稀疏表示的SAR目标识别方法，其基于SAR图像的频谱特征作为识别特征，通过将测试样本投影到训练集上，在稀疏投影的过程中添加了非负约束，避免了因稀疏表示中的稀疏系数有正有负导致稀疏表示的数学描述不符合实际而对雷达目标识别造成干扰，同时使得稀疏解能更有效的反映目标在高维空间中的低维结构，通过稀疏重构过程来确定测试样本的类别，实现对雷达目标的识别，从而提高识别率，同时避免了对SAR图像目标进行方位角估计以及散焦或者信噪比等因素对目标识别造成的干扰，具有很好的噪声鲁棒性，能够有效提升雷达目标识别的准确性。