基于变分模态分解的SAR图像目标识别方法

编号 zgly0001710904

文献类型 期刊论文

文献题名 基于变分模态分解的SAR图像目标识别方法

作者 周光宇  刘邦权  张亶 

作者单位 宁波财经学院数字技术与工程学院  浙江大学计算机科学与技术学院 

母体文献 国土资源遥感 

年卷期 2020年02期

年份 2020 

分类号 TN957.52 

关键词 合成孔径雷达  目标识别  变分模态分解  联合稀疏表示 

文摘内容 为提升合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)目标识别性能,提出基于变分模态分解算法(variational mode decomposition,VMD)的SAR图像目标识别方法。首先采用二维变分模态分解算法(bidimensional VMD,BVMD)对SAR图像进行分解,从而获得多模态的表示;然后采用联合稀疏表示对SAR图像的多模态特征进行同时表征;最后基于最小重构误差的原则判定目标类别。在MSTAR数据集上对提出方法进行性能测试,结果显示,在标准操作条件(standard operating condition,SOC)下对10类目标的识别率达到99. 24%,在型号差异、俯仰角差异、噪声干扰条件下的性能也优于现有几类方法,证实了方法的有效性。