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      基于改進(jìn)的子類判決分析的SAR目標(biāo)特征提取與識別

      2009-11-09 | rar | 223 | 次下載 | 2積分

      資料介紹

      針對大多文獻(xiàn)中假設(shè)合成孔徑雷達(dá)(SAR)數(shù)據(jù)服從單模分布帶來的問題，該文提出改進(jìn)的子類判決分析(ICDA)，它假設(shè)SAR 目標(biāo)數(shù)據(jù)服從更合理更實際的多模分布。首先采用快速全局k-均值聚類算法找到每類目標(biāo)的子類劃分，然后基于子類判決分析(CDA)準(zhǔn)則尋找最優(yōu)的投影矢量，使得投影后不同類別的子類樣本之間距離最大而每個子類內(nèi)部的樣本散布最小。用美國運動和靜止目標(biāo)獲取與識別(MSTAR)計劃錄取的SAR 地面靜止目標(biāo)數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果表明，ICDA 可獲得較好的對真實目標(biāo)的分類性能和對干擾目標(biāo)的拒判能力。
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