【摘 要】
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为了准确地进行SAR图像目标识别，提出一种基于稀疏表示的SAR目标识别方法，在用主成分分析（PCA）进行降维的前提下，利用降维后的训练样本构建稀疏线性模型，通过 ξ1范数最优化求解测
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为了准确地进行SAR图像目标识别，提出一种基于稀疏表示的SAR目标识别方法，在用主成分分析（PCA）进行降维的前提下，利用降维后的训练样本构建稀疏线性模型，通过 ξ1范数最优化求解测试样本的稀疏系数解x，利用系数的稀疏性分布进行目标的分类识别。基于MSTAR数据进行了仿真验证，实验证明，基于稀疏表示的SAR目标识别方法在一定的特征维数下能够获得很好的识别性能，在目标方位角未知的情况下识别率仍可达到98%以上。
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