【摘 要】
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提出结合稀疏表示和协同表示的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像目标方位角估计方法.稀疏表示和协同表示分别在稀疏约束和最小误差的约束下对测试样本进行重
【机 构】
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合肥学院 人工智能与大数据学院 合肥 230601
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提出结合稀疏表示和协同表示的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像目标方位角估计方法.稀疏表示和协同表示分别在稀疏约束和最小误差的约束下对测试样本进行重构,具有良好的互补性.分别在稀疏表示和协同表示下选取与测试样本具有较强相关性的训练样本.通过交集操作获得两者中最稳定的部分样本.根据这些样本的方位角真值以及求解的系数合理加权,获得测试样本的方位角估计值.基于MSTAR数据集中3类目标的SAR图像进行方位角估计实验并与现有方法进行对比.实验结果表明方法的估计精度、稳定性以及噪声稳健性均优于现有的几类SAR目标方位角估计方法.
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