Resumen

Se propone un método de reconocimiento de objetivos para imágenes de radar de apertura sintética (SAR) basado en la descomposición empírica modal bidimensional compleja (C-BEMD). Se utiliza C-BEMD para descomponer la imagen original de SAR y obtener funciones modales intrínsecas bidimensionales complejas (BIMF) de múltiples niveles, que reflejan las características bidimensionales de tiempo-frecuencia del objetivo. En la etapa de clasificación, las BIMFs multilevel descompuestas se representan utilizando la representación dispersa multitarea. Finalmente, la categoría del objetivo de la muestra de prueba se determina según los errores de reconstrucción relacionados con diferentes clases de entrenamiento. En el experimento, se diseñan condiciones operativas estándar (SOC) y condiciones operativas extendidas (EOC) basadas en el conjunto de datos MSTAR para probar y verificar el método propuesto. Los resultados confirman la efectividad y robustez del método.

• 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:Propuesto; Radar de apertura sintética; Descomposición empírica de modo bidimensional complejo; C-BEMD; Multinivel; Reconocimiento de objetivos;
• Keywords:Proposed; Synthetic aperture radar; Complex bidimensional empirical mode decomposition; C-BEMD; Multilevel; Target recognition;