文档介绍：第 6期电子学报
2010年 6月 ACTAELECTRONICASINICA Jun. 2010
基于非负矩阵分解的 SAR图像目标识别
龙泓琳,皮亦鸣,曹宗杰
(电子科技大学电子工程系,四川成都 611731)
摘要: 特征提取是合成孔径雷达自动目标识别的关键技术,
负矩阵分解算法与 Fisher线性判别方法的合成孔径雷达图像目标识别的方法,通过基于基向量非负加权组合的形式
构建 SAR目标图像,
理后的 SAR目标图像样本构成初始矩阵,然后利用非负矩阵分解后得到的权向量作为目标图像的特征向量,再通过
依据 Fisher线性判别构成的分类器,实现对 MSTAR数据中 3类目标的识别,并与目前已有的几种典型方案进行对比.
试验结果表明该方法是可行且有效的,并能够明显提高对目标识别的稳定性和正确率.
关键词: 合成孔径雷达;目标识别;非负矩阵分解;Fisher线性判别
中图分类号: TN95752 文献标识码: A 文章编号: 03722112(2010)06142505
NonNegativeMatrixFactorizationForTargetRecognition
LONGHonglin,PIYiming,CAOZongjie
(UniversityofElectronicScienceandtechnologyofChina;Chengdu,Sichuan611731,China)
Abstract: Thefeatureextractionisoneofthekeystepsanddifficultiesforsyntheticapertureradar(SAR)autotargetrecog
negativematrixfactorizationforSARimagesfeatureextractionandtarget
,
ittakestheformofnon,thelevelsetSARim
agesegmentationmethodisadoptedtogetthetargetimagefromnoisySARimage,then,afternonnegativematrixfactorization,the
resultingweightedvectorsareregardedasthefeaturevectorsofthetargetimages,andfinally,FisherLinearDiscriminantisconsid
er