10.3969/j.issn.1001-506X.2015.10.09
基于差准则的二维非参数特征分析的 SAR 目标识别
提出一种基于差准则的二维非参数特征分析（2-dimensional nonparametric feature analysis based on differ-ence criterion，2DDNFA）的图像特征提取方法，它结合了二维线性判决分析（2-dimensional linear discriminant analysis，2DLDA）、最大散度差（maximum scatter difference，MSD）、非参数判决分析（nonparametric feature analysis，NFA）3种方法的思想。首先利用二维图像样本的近邻样本构造类内、类间散布矩阵，再基于差准则计算投影矩阵，最后将二维图像向投影矩阵投影得到特征矩阵。基于实测合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）数据的实验结果表明，方法的性能优于基于 Fisher 准则的2DLDA、二维非参数特征分析（2-dimension nonparametric feature analysis，2DNFA）方法、也优于基于差准则的二维最大散度差（2-dimensional maximum scatter difference，2DMSD）鉴别分析方法。
合成孔径雷达、目标识别、非参数特征分析、差准则
TN958
国防预先研究项目109750014资助课题
2015-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
2250-2254
