基于最大异类距离特征提取的SAR目标识别方法  

作　　者：王兵[1] 黄钰林[1] 杨建宇[1] 武俊杰[1] 

机构地区：[1]电子科技大学电子工程系,成都611731

出　　处：《中国科学：技术科学》2011年第10期1388-1392,共5页Scientia Sinica(Technologica)

基　　金：国家高技术研究发展计划("863"计划)(批准号:2009AA12Z106)资助项目

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 

分 类 号：TN958[电子电信—信号与信息处理]