Resumen

Se propone un método de reconocimiento de blancos por radar de apertura sintética (SAR) mediante representación lineal sobre los diccionarios global y local. La representación colaborativa se realiza sobre el diccionario local, que comprende muestras de entrenamiento de una única clase. De este modo, los errores de reconstrucción en la representación de la muestra de prueba reflejan las capacidades de representación absolutas de las distintas clases de entrenamiento. En consecuencia, la etiqueta objetivo puede decidirse directamente cuando una clase consigue un error de reconstrucción notablemente inferior al de las demás. En caso contrario, se seleccionan varias clases candidatas con errores de reconstrucción relativamente bajos como clases candidatas para formar el diccionario global, a partir del cual se realiza la clasificación basada en representación dispersa (SRC). La SRC también produce los errores de reconstrucción de las clases candidatas, que reflejan sus capacidades de representación relativas para la muestra de prueba. Como consideración global, los errores de reconstrucción de la representación colaborativa y la SRC se fusionan para la toma de decisiones. Por lo tanto, el método propuesto podría heredar la alta eficacia de la representación colaborativa. Además, la selección de las clases de entrenamiento candidatas también alivia la carga computacional durante el SRC. Combinando las capacidades de representación absoluta y relativa, también se puede mejorar la precisión final de la clasificación. Durante la evaluación experimental, se emplea el conjunto de datos Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition (MSTAR) para probar el método propuesto en diferentes condiciones de funcionamiento. El método propuesto se compara simultáneamente con otros métodos de reconocimiento de blancos SAR. Los resultados muestran el rendimiento superior del método propuesto.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:capacidad de representación relativa, representación colaborativa, errores de reconstrucción, src, método, clases candidatas, muestra de prueba, otros métodos de reconocimiento de blancos sar, varias condiciones de funcionamiento diferentes, adquisición de blancos estacionarios
• Keywords:relative representation capabilities, collaborative representation, reconstruction errors, src, method, candidate classes, test sample, other sar target recognition methods, several different operating conditions, stationary target acquisition