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SAR目标鉴别中的变化特征提取算法研究
  • ISSN号:1003-0530
  • 期刊名称:《信号处理》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国人民解放军九四三二六部队,山东济南250023, [2]国防科学技术大学电子科学与工程学院超宽带室,湖南长沙410073
  • 相关基金:本文为国家自然科学基金资助课题研究内容(60402034)
中文摘要:

合成孔径雷达自动目标识别(SARATR)算法一般分为三个步骤:预筛选、鉴别和分类,其中鉴别部分将基于预筛选提供的感兴趣区域(ROI)进行特征提取,根据提取的特征消除虚假目标,变化特征是用于消除固定强杂波形成虚假目标的重要特征。本文介绍了两种常用的变化检测算法,并对其在基于ROI变化特征提取中的适用性进行了分析,针对存在的问题,本文提出了三种适用的变化特征提取算法并进行了仿真试验,试验结果表明,本文提出的三种变化特征提取算法在不同检测条件下均保持了较好的稳健性,且滑窗平均相减法性能最优。

英文摘要:

The synthetic aperture radar (SAR) automatic target recognition (ATR) algorithm is divided into three steps:a prescreener, a discriminator and a classifier. The discriminator extracts the features based on ROIs provided by the prescreener that are used to remove the false targets. The change feature is important to remove the false targets resulted from the strong stationary clutter. We introduce two change detection algorithms and analyze their inapplicabilities in change feature extraction based on ROI. In order to solve the inapplicabilities of above two algorithms,we propose three applicable algorithms of change feature extraction and make a simulation experiment based the proposed three algorithms. The experiment results indicate that the proposed algorithms are robust to extract the change feature in different experiment conditions where the subtraction algorithm of slip-window average.

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期刊信息
  • 《信号处理》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国电子学会
  • 主编:谢维信
  • 地址:北京鼓楼西大街41号
  • 邮编:100009
  • 邮箱:xhclfh@sohu.com
  • 电话:010-64010656
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-0530
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2406/TN
  • 邮发代号:80-531
  • 获奖情况:
  • 国家一级科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:10219