基于Adaboost的SAR自动目标识别

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中文摘要：分析了用于多类分类问题的Adaboost算法的基本原理,给出了一种基于Adaboost M2的SAR自动目标识别方法,用PCA(PrimaryComponent Analysis)方法提取目标频域特征,在不同方位窗内建立Adaboost M2分类器,以MSATAR(Moving and StationaryTarget Acquisition and Recognition)实测SAR地面目标图像作为实验数据,利用Adaboost M2分类器对目标进行分类,实验结果表明,Adaboost M2分类器可有效地用于SAR自动目标识别,同时对目标的成像方位变化具有更好的鲁棒特性。

作者：

王颖、韩萍、吴仁彪

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作者单位：

中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室,300300

关键词：

合成孔径雷达自动目标识别主分量分析 Adaboost分类器多类分类

主办单位：

中国仪器仪表学会

中国电子学会

会议名称：

第十三届全国信号处理学术年会

会议时间：

2007-08-01

会议地点：

北京

会议母体文献：

第十三届全国信号处理学术年会论文汇编

页码：

502-505

出版时间：

2007