基于超分辨ISAR成像的空中目标自动识别

作     者：许人灿 刘朝军 黄小红 陈曾平 XU Ren-can;LIU Chao-jun;HUANG Xiao-hong;CHEN Zeng-ping

作者机构：国防科技大学电子科学与工程学院ATR室湖南长沙410073 

出 版 物：《系统工程与电子技术》 (Systems Engineering and Electronics)

年 卷 期：2006年第28卷第1期

页      面：46-48页

核心收录：

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 081001[工学-通信与信息系统] 081002[工学-信号与信息处理] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家"863"高技术计划基金资助课题(2004AA882047) 

主　　题：超分辨 ISAR成像 目标识别 RBF神经网络 

摘      要：利用最大熵谱估计的方法对四种飞机目标数据进行外推处理,并在此基础上进行逆合成孔径(IS-AR)成像。在获得较高分辨率ISAR图像的基础上,采用ISAR图像的三个特征:基于几何矩的不变量、形状特征、量化能量带等组成特征向量。并对该特征向量进行对数归一化,将归一化的特征向量作为径向基函数(RBF)神经网络的输入,在此基础上进行识别,达到较好的识别效果。