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

摘要：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。

发文机构：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

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synthetic aperture Radartarget recognitionvariational mode decompositionjoint sparse representation

分类号： TP753[自动化与计算机技术—控制科学与工程][自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]