Resumen

La construcción del diccionario es un factor clave para los algoritmos basados en la representación dispersa (SR). Se ha comprobado que los diccionarios aprendidos son más eficaces que los predefinidos. En este trabajo, proponemos un algoritmo de aprendizaje de diccionarios de producto (PDL) para lograr el reconocimiento de configuraciones de objetivos de radar de apertura sintética (SAR). El algoritmo propuesto obtiene los diccionarios desde un punto de vista estadístico para mejorar la robustez del algoritmo propuesto frente al ruido. Además, teniendo en cuenta el inevitable moteado multiplicativo en las imágenes SAR, el algoritmo propuesto emplea el modelo de producto para describir las imágenes SAR. Una descripción más precisa de la imagen SAR se traduce en mayores tasas de reconocimiento. La precisión y robustez del algoritmo propuesto son validadas por la base de datos de adquisición y reconocimiento de objetivos móviles y estacionarios (MSTAR).

• Materias:Propagación de ondas Radiofrecuencia Teoría de Antenas Redes Inalámbricas Banda ancha Ondas de radiofrecuencia
• Subjects:Wave propagation Radio frequency Antenna theory Wireless Networks Broadband Radio frequency waves
• Palabras claves:algoritmo propuesto, imagen sar, resultados de la imagen sar, moteado multiplicativo inevitable, adquisición de objetivos estacionarios, radar de apertura sintética, mayor tasa de reconocimiento, reconocimiento de configuración, modelo de productos, aprendizaje de diccionario
• Keywords:proposed algorithm, sar image, sar image results, inevitable multiplicative speckle, stationary target acquisition, synthetic aperture radar, higher recognition rate, configuration recognition, products model, dictionary learning