【摘 要】
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本文将一种新颖的子空间学习方法即最大方差映射(Maximum Variance Projections,MVP)法应用于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标特征提取,通过捕捉目标中流形
【机 构】
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中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室;
【基金项目】
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国家863计划，(2006AA12Z313);国家自然科学基金(60736009)
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本文将一种新颖的子空间学习方法即最大方差映射(Maximum Variance Projections,MVP)法应用于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标特征提取,通过捕捉目标中流形的局部几何结构信息保留目标的局部特征信息,作为目标的特征,并用最近邻分类器进行识别。以 MSTAR(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition)实测 SAR 地面目标图像作为实验数据,将实验结果分别与 PCA(Primary Component Analysis)和 LDA (Linear Discriminant Analysis)特征提取方法相比较,实验结果证实了本文方法的有效性。
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