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基于阴影特征的SAR欺骗干扰目标识别
基于阴影特征的SAR欺骗干扰目标识别
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基于阴影特征的SAR欺骗干扰目标识别
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SAR图像自动目标识别,基于sar图像目标识别,matlab
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应用于SAR图像自动目标识别,具有很高的目标识别效率,可以供相关领域的童鞋参考学习
基于特征向量的SAR 图像目标识别方法研究
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用于描述区域特征的Hu 矩不变量在模式识别中得到广泛使用。然而在噪声影响下, 尤其是SAR 图像中严重的相干斑噪 声, Hu 矩不变量不再保持其完美的性能。以Hu 七个矩不变量为基础, 结合SAR 图像的特点, 引入四个仿射矩不变量和SAR 图像 中目标区域的峰值、均值和方差系数, 构成SAR 图像中目标识别的特征向量
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为了准确地进行SAR图像目标识别,提出一种基于稀疏表示的SAR目标识别方法,在用主成分分析(PCA)进行降维的前提下,利用降维后的训练样本构建稀疏线性模型,通过[?1]范数最优化求解测试样本的稀疏系数解[x],利用系数的稀疏性分布进行目标的分类识别。基于MSTAR数据进行了仿真验证,实验证明,基于稀疏表示的SAR目标识别方法在一定的特征维数下能够获得很好的识别性能,在目标方位角未知的情况下识别率仍
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在分析线性调频信号模糊函数的基础上,指出利用频谱搬移达到产生虚假目标原理的可行性,并量化了频率偏移量和距离变化量之间的关系。采用二维移频的方法在特定位置产生虚假目标图像。针对产生虚假图像时虚假目标点多、运算量大的缺点,将二维移频进行了改进,使其更有效、高速的产生虚假目标图像。利用仿真实验验证了理论的正确性。
基于非负矩阵分解的 SAR 图像目标识别
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对非相干压制性干扰信号的仿真,包括时域和频域图像,直接运行run.m将分别产生射频噪声干扰、噪声调幅干扰、噪声调频干扰、噪声调相干扰的时域和频域图像。 通过MATLAB实现
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目标区域与阴影联合分类的SAR图像目标识别
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融合目标轮廓和阴影轮廓的SAR图像目标识别 (2011年)
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