联合多特征的MSTAR数据集SAR目标识别方法.docx

合成孔径雷达（SAR）是一种利用雷达技术获取高分辨率二维图像的技术，广泛应用于军事和民用领域。在SAR目标识别中，关键在于提取能够准确描述目标特征的参数，以便通过分类算法判断图像中的目标类别。本文提出的联合多特征的SAR目标识别方法结合了Zernike矩、核主成分分析（KPCA）和单演信号特征，以增强对目标的描述能力。 Zernike矩是一种描述形状特征的有效工具，尤其适用于圆形或近似圆形的目标。它通过对目标区域的多项式展开，提供了一种定量表达目标形状的方式，可以捕获目标的几何形状信息。文献[2-3]利用Zernike矩来描述目标区域，帮助区分不同形状的目标。 核主成分分析（KPCA）是一种非线性降维技术，通过在高维特征空间内进行主成分分析来提取投影特征。KPCA可以揭示数据的内在结构，尤其是当目标的投影特征复杂且存在非线性关系时，它能有效地捕捉到这些特征。这有助于提高识别的准确性，特别是在面对SAR图像中的复杂场景时。 单演信号特征则关注于图像的分解特性，它综合了幅度、相位和导数信息，为SAR图像提供了更全面的描述。单演信号分析能捕获目标的局部信息，如边缘和细节，这对于识别不同类型的SAR目标至关重要。 在分类阶段，联合稀疏表示被用于构建测试样本的特征表示。这种方法通过寻找一组共享基来表示多个特征，使得它们在稀疏表示下具有共同的系数。这样，即使在特征空间较大时，也能有效地表征和区分目标。 为了优化分类性能，本文采用了多组权值矢量对三类特征的输出误差矢量进行加权融合。通过这种方式，可以综合考虑每类特征的重要性，减少单一特征的局限性，进一步提升识别的稳健性和准确性。根据融合后的误差判断测试样本所属的目标类别。 实验在MSTAR数据集上进行，该数据集包含了移动和静止目标的多种条件，如标准操作条件和扩展操作条件。结果表明，提出的识别方法不仅在常规情况下表现良好，而且在仅有少量训练样本的情况下仍能保持较高的识别率，体现了其对小样本的适应性。 总结起来，本文提出的SAR目标识别方法通过结合Zernike矩、KPCA和单演信号特征，增强了对目标的多维度描述，并通过联合稀疏表示和多权重融合优化了分类效果。这种方法在MSTAR数据集上的实验验证了其有效性、稳健性和对小样本的适应性，对于SAR目标识别的研究具有重要的参考价值。