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摘要
提出联合Zernike矩、核主成分分析（kernel principal component analysis,KPCA）及单演信号特征的合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）目标识别方法，3类特征分别描述SAR目标几何形状特征、投影特征及图像分解特征，联合使用可以有效增强对目标的描述。分类阶段采用联合稀疏表示对测试样本的3类特征进行表征。对于3类特征的输出误差矢量，采用多组权值矢量进行加权融合，进而根据最终融合的误差判定测试样本的目标类别。基于MSTAR(moving and stationary target acquisition and recognition)数据集的标准操作条件、扩展操作条件及少量训练样本条件对所提方法进行测试，结果验证了所提方法的有效性、稳健性及对少量训练样本的适应性。
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