【摘 要】
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合成孔径雷达(SAR)目标分类一般通过特征提取和分类决策具体实施。采用3维块匹配滤波(BM3D)去噪算法对SAR图像进行处理,减轻噪声干扰的影响。在此基础上,采用极限学习机(ELM)
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,无锡太湖学院物联网工程学院
【基金项目】
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江苏省自然科学基金(BK20161142),江苏省高校自然科学面上项目(19KJB470033)。
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合成孔径雷达(SAR)目标分类一般通过特征提取和分类决策具体实施。采用3维块匹配滤波(BM3D)去噪算法对SAR图像进行处理,减轻噪声干扰的影响。在此基础上,采用极限学习机(ELM)对去噪后的图像进行决策分类。ELM具有很高的分类效率和分类精度,其对噪声的敏感性可通过BEMD去噪算法克服。因此,通过结合BM3D以及ELM的优势可提高目标分类的整体性能。基于MSTAR数据集对提出方法进行测试,结果表明了所提方法的有效性和稳健性。
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