基于协同表示的SAR目标识别研究

合成孔径雷达论文 目标识别论文 特征提取论文 协同表示论文
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中文摘要第3-5页
英文摘要第5-6页
1 绪论第10-18页
    1.1 SAR目标识别研究背景及意义第10-11页
    1.2 SAR目标识别概述及国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 SAR目标识别概述第11页
        1.2.2 SAR目标识别国内外研究现状第11-13页
    1.3 SAR目标识别框架和基本流程第13-15页
        1.3.1 SAR目标识别的总体框架第13-15页
        1.3.2 SAR目标识别的基本流程第15页
    1.4 SAR图像目标特点和识别难点第15-17页
        1.4.1 SAR图像目标特点第15-16页
        1.4.2 SAR图像目标识别难点第16-17页
    1.5 本文研究内容及章节安排第17-18页
2 SAR图像目标特征提取第18-26页
    2.1 引言第18页
    2.2 PCA特征提取第18-20页
        2.2.1 PCA特征提取的基本原理第18-20页
        2.2.2 PCA特征提取的一般流程第20页
    2.3 小波变换特征提取第20-22页
        2.3.1 小波变换的基本原理第20-21页
        2.3.2 二维离散小波变换第21-22页
    2.4 二维切片Zernike矩特征提取第22-24页
        2.4.1 二维Zernike矩特征提取的基本原理第22-23页
        2.4.2 基于图像域2DSZMs特征第23-24页
    2.5 本章小结第24-26页
3 基于协同表示的SAR目标识别第26-46页
    3.1 引言第26页
    3.2 稀疏表示第26-28页
        3.2.1 稀疏表示基本理论与模型第26-27页
        3.2.2 稀疏表示的缺点与不足第27-28页
    3.3 协同表示第28-30页
        3.3.1 协同表示基本理论第28-30页
        3.3.2 协同表示求解模型第30页
    3.4 基于单特征协同表示的SAR目标识别第30-31页
        3.4.1 基于PCA特征协同表示的SAR目标识别第31页
        3.4.2 基于小波变换特征协同表示的SAR目标识别第31页
        3.4.3 基于图像域2DSZMs特征协同表示的SAR目标识别第31页
    3.5 基于多特征协同表示的SAR目标识别第31-33页
    3.6 基于多方位多特征协同表示的SAR目标识别第33-37页
        3.6.1 多方位多特征协同表示的理论模型第33-36页
        3.6.2 多方位多特征协同表示的算法流程第36-37页
    3.7 实验结果与分析第37-45页
        3.7.1 实验数据集第37-38页
        3.7.2 三类目标识别结果与分析第38-39页
        3.7.3 不同特征维数下的识别效果第39-40页
        3.7.4 不同正则化参数值对识别性能的影响第40-41页
        3.7.5 方位邻域角度对识别性能的影响第41-43页
        3.7.6 抗噪声实验第43-44页
        3.7.7 俯仰角变化实验第44-45页
    3.8 本章小结第45-46页
4 基于核函数协同表示的SAR目标识别第46-64页
    4.1 引言第46页
    4.2 基于单特征核协同表示的SAR目标识别第46-49页
        4.2.1 核函数变换概述第46-47页
        4.2.2 基本核函数变换的常见方法第47-48页
        4.2.3 基于Tikhonov正则化的协同表示模型第48页
        4.2.4 基于Tikhonov正则化的单特征核函数协同表示模型第48-49页
    4.3 基于多特征核协同表示的SAR目标识别第49-51页
        4.3.1 多特征核函数协同表示模型第49-50页
        4.3.2 基于多特征核协同表示的SAR目标识别算法流程第50-51页
    4.4 基于多特征核协同表示的SAR目标识别实验结果与分析第51-55页
        4.4.1 实验过程概述第51页
        4.4.2 三类目标识别结果与分析第51-53页
        4.4.3 抗噪声实验第53-54页
        4.4.4 俯仰角变化实验第54-55页
    4.5 基于自适应原子选择的核协同表示用于SAR目标识别第55-59页
        4.5.1 字典学习理论概述第55-56页
        4.5.2 基于自适应原子选择的核协同表示模型第56-58页
        4.5.3 基于多特征自适应原子选择的核协同表示算法流程第58-59页
    4.6 基于自适应原子选择的核协同表示用于SAR目标识别实验第59-63页
        4.6.1 三类目标识别结果与分析第59-60页
        4.6.2 抗噪声实验第60-62页
        4.6.3 俯仰角变化实验第62-63页
    4.7 本章总结第63-64页
5 总结与展望第64-66页
    5.1 本文总结第64页
    5.2 本文展望第64-66页
致谢第66-68页
参考文献第68-74页
附录第74-75页
    A.作者在攻读学位期间发表的论文目录第74页
    B.作者在攻读学位期间申请的发明专利目录第74页
    C.文中缩略权臣对应表第74-75页
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