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摘要
针对合成孔径雷达(SAR)图像目标识别问题，采用原始图像及其属性散射中心目标重构结果进行决策融合。以核稀疏表示分类(KSRC)为基础分类器，对原始及重构SAR图像进行分类。KSRC通过引入核函数提升分类适应能力；目标重构可有效剔除原始SAR图像中的噪声成分。根据目标重构过程中重构结果与残差的能量关系评估原始SAR图像噪声水平，并以此为依据确定原始图像和重构图像决策结果的权重。采用加权融合手段对两个结果进行处理，判断测试样本的目标类别。基于MSTAR数据集对方法进行测试，实验结果证明了其有效性。
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