Resumen

En este estudio se propone un reconocimiento de objetivos con radar de apertura sintética (SAR) de múltiples vistas con análisis de discriminación y correlación. Las múltiples vistas son primero preseleccionadas por una máquina de vectores de soporte (SVM) para seleccionar aquellas que son altamente discriminativas. Estas vistas luego se agrupan en varios conjuntos de vistas, en los cuales las imágenes comparten altas correlaciones. Se adopta la representación dispersa conjunta (JSR) para clasificar imágenes SAR en cada conjunto de vistas, y todas las decisiones de diferentes conjuntos de vistas se fusionan utilizando una estrategia de ponderación lineal. El método propuesto realiza un análisis más completo de las imágenes SAR de múltiples vistas, por lo que el rendimiento del reconocimiento puede ser mejorado de manera efectiva. Para probar el método propuesto, se establecen experimentos basados en el conjunto de datos de adquisición y reconocimiento de objetivos móviles y estacionarios (MSTAR). Los resultados muestran que el método propuesto podría lograr un rendimiento superior en diferentes situaciones en comparación con

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Multivista; Radar de apertura sintética; Reconocimiento de objetivos; Análisis de discriminación; Análisis de correlación; Máquina de vectores de soporte
• Keywords:Multiview; Synthetic aperture radar; Target recognition; Discrimination analysis; Correlation analysis; Support vector machine