中国人民解放军总装备部预研基金(N0601041)
- 作品数：2 被引量：5H指数：2
- 相关作者：周建江吴杰朱劼昊朱正为更多>>
- 相关机构：南京航空航天大学西南科技大学更多>>
- 发文基金：中国人民解放军总装备部预研基金更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 基于线性卷积系数扩展特征的雷达目标识别被引量：3
- 2010年
- 针对雷达目标高分辨距离像识别中的有效特征提取问题,提出了一种基于线性卷积系数扩展特征的雷达目标识别方法。该方法将高分辨距离像及其线性卷积系数扩展特征作为联合特征在核空间中进行特征选择,并采用支持向量机(support vector machine,SVM)作为分类器实现雷达目标识别。核空间中的特征选择可以解决联合特征高特征维数问题和非线性可分问题,进而提高SVM识别性能,而线性卷积系数扩展特征相比高分辨距离像具有更强的稳定性。同时,可以在一定程度上弥补因特征选择带来的高分辨距离像部分距离单元特征分量缺失。基于5种飞机目标高分辨距离像的仿真实验证明了该方法的有效性。
- 朱劼昊周建江吴杰
- 关键词：雷达自动目标识别高分辨距离像特征提取支持向量机
- 基于联合聚焦/超分辨模型和M-H算法的雷达图像重建被引量：2
- 2011年
- 针对雷达目标图像,基于散射/成像模型,利用Metropolis-Hastings(M-H)迭代算法,给出了一种数字M-H贝叶斯联合聚焦/超分辨重建方法,通过产生一系列描述目标散射截面(RCS)和散焦参数概率分布特征的样本,从而获得目标RCS元和散焦参数的最佳估计,最终实现低分辨率图像的超分辨率重建。以合成与实测图像数据为例,对本文方法进行了演示,同时基于信噪比(SNR)指标,对其重建性能进行了比较和评估。实验结果表明,本文提出的方法对雷达图像重建效果良好,可用于合成孔径雷达、逆合成孔径雷达及实波束成像等雷达图像的重建。
- 朱正为周建江
- 关键词：雷达图像贝叶斯方法
