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摘要
本文提出了基于局部字典块稀疏表示的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别算法。采用各个训练类别分别对待识别样本进行重构。通过对比各个类别对于待识别样本的绝对描述能力,即重构误差的大小,确定目标类别。考虑到SAR图像方位角的敏感性,当训练样本按照方位角次序排列时,基于局部字典求解的稀疏表示系数具有块结构。为此,本文采用块稀疏算法求解局部字典上的线性表示系数从而获得更高的精度。为了验证提出算法的有效性,基于MSTAR数据集分别在标准操作条件和多种扩展操作条件下进行了目标识别实验。
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