Resumen

Se presenta un nuevo enfoque para clasificar objetivos de radar de apertura sintética (SAR) basado en perfiles de resolución de alto alcance (HRRPs). Las características de cada uno de los HRRP de los objetivos se extraen mediante el algoritmo de factorización matricial no negativa (NMF) en el dominio tiempo-frecuencia representado por la representación gaussiana adaptativa (AGR). En primer lugar, las imágenes SAR del objetivo se han convertido en HRRPs. La matriz tiempo-frecuencia de cada HRRP se obtiene mediante AGR. En segundo lugar, los vectores de características de tiempo-frecuencia se extraen de la matriz de tiempo-frecuencia utilizando NMF. Por último, se emplean modelos ocultos de Markov (HMM) para caracterizar los vectores de características de tiempo-frecuencia correspondientes a un objetivo y se utilizan para crear el reconocedor. Para demostrar el rendimiento del enfoque propuesto, se realizan experimentos con el conjunto de datos público MSTAR de 10 objetivos. Los resultados corroboran la eficacia de la técnica propuesta para el reconocimiento automático de blancos SAR (ATR).

• Materias:Ingeniería electrónica Comunicaciones Ópticas Redes Inalámbricas Procesamiento de señales asistido por computador Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering Optical communications Wireless Networks Signal processing computer-assisted Data processing
• Palabras claves:tiempo, vectores de características de frecuencia, hrrps, matriz de frecuencia, perfiles de resolución de alto alcance, imágenes de objetivos sar, representación gaussiana adaptativa, reconocimiento automático de objetivos, factorización de matrices no negativas, radar de apertura sintética
• Keywords:time, frequency feature vectors, hrrps, frequency matrix, high range resolution profiles, sar target images, adaptive gaussian representation, automatic target recognition, nonnegative matrix factorization, synthetic aperture radar