Resumen

Se propone un método de reconocimiento de objetivos por radar de apertura sintética (SAR) basado en el bloqueo y la comparación de imágenes. La imagen SAR de prueba se separa primero en cuatro bloques, que se analizan y emparejan por separado. Para cada bloque, se emplea la señal monogénica para describir su distribución de tiempo-frecuencia y detalles locales con un vector de características. La clasificación basada en la representación dispersa (SRC) se utiliza para clasificar los cuatro vectores de características monogénicas y producir los vectores de error de reconstrucción. A continuación, se utiliza una matriz de pesos aleatoria con un rico conjunto de vectores de pesos para fusionar linealmente los vectores de características y se analizan todos los resultados de forma estadística. Por último, se diseña un valor de decisión basado en el análisis estadístico para determinar la etiqueta de destino. El método propuesto se prueba en el conjunto de datos de adquisición y reconocimiento de objetivos móviles y estacionarios (MSTAR) y los resultados confirman la validez del método propuesto.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:vector de características, métodos propuestos, adquisición de objetivos estacionarios, métodos de reconocimiento de objetivos, matriz de pesos aleatoria, vector de características monogénico, radar de apertura sintética, vector de error de reconstrucción, imagen sar de prueba, conjunto de pesos
• Keywords:features vector, proposed methods, stationary target acquisition, target recognition methods, random weight matrix, monogenic features vector, synthetic aperture radar, reconstruction error vector, test sar image, set of weight