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

来源：国土资源遥感, 2020, 32(02): 33-39.

• 合成孔径雷达
• 目标识别
• 变分模态分解
• 联合稀疏表示

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。

• 单位
  浙江大学