【摘 要】
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提出基于复数二维经验模态分解(C-BEMD)的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别.C-BEMD作为传统BEMD的复数域推广,能直接处理原始SAR图像(包含幅度和相位信息).采用C-BEMD对原始SAR
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122;无锡太湖学院物联网工程学院,江苏无锡214064;江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122
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提出基于复数二维经验模态分解(C-BEMD)的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别.C-BEMD作为传统BEMD的复数域推广,能直接处理原始SAR图像(包含幅度和相位信息).采用C-BEMD对原始SAR图像进行分解,获得多层次复数内蕴模函数(BIMF),反映目标时频二维特性.各层次BIMF既有独立描述能力,反映目标不同类型的特征;同时也具有内在关联性,即反映同一目标的固有属性.为此,分类算法基于联合稀疏表示设计,可利用内在关联性约束提高各层次BIMF的表征精度.利用MSTAR数据集中的多类目标SAR图像对方法进行测试验证,结果反映其在标准操作条件(SOC)和扩展操作条件(EOC)均可保持可靠的识别性能.
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