【摘 要】
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基于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)的自动目标识别(Automatic Target Recognition,简称ATR)技术在军事和民用领域有着非常重要的应用,已成为国内外研究的
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基于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)的自动目标识别(Automatic Target Recognition,简称ATR)技术在军事和民用领域有着非常重要的应用,已成为国内外研究的热门课题。特征提取作为SAR ATR中的一个关键问题,其主要任务是将高维空间中的样本映射到低维特征空间,并从诸多样本特征中提取最有效的特征。本论文深入研究了基于投影空间的特征提取方法在SAR ATR中的应用。提出了线性最优投影空间方法,用于构造与本类目标相似性最大而与异类目标严格正交的投影空间,最大程度地消除了不同目标值空间的相似性,增大了异类目标的可分度。在分析方位角与SAR目标分布关系的基础上,提出了基于超球面投影空间的特征提取方法,通过超球面投影获得SAR样本的全方位分布特性,进而消除了方位角对SAR目标识别的影响。本文利用美国国防高级研究计划局和美国空军研究实验室联合开发的运动与静止目标的获取与识别项目(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition,简称MSTAR)实测数据对提出的两种方法进行验证和性能分析,实验结果表明了本文所提方法的有效性。
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