Resumen

Para los problemas de extracción de características y toma de decisiones en el reconocimiento de objetivos de imágenes de radar de apertura sintética (SAR), se propone un método basado en clustering multimodal y fusión de decisiones. Se utiliza la descomposición modal bidimensional variacional (BVMD) para descomponer la imagen SAR y obtener múltiples modos, los cuales proporcionan descripciones multinivel de las características del objetivo. El clustering se realiza en base a la correlación intrínseca de múltiples modos, y se seleccionan varios subconjuntos con diferentes modos. Basándose en la representación conjunta dispersa (JSR), cada subconjunto de modos se clasifica y se obtiene el vector de error de reconstrucción correspondiente. Se emplea la fusión ponderada lineal para fusionar los resultados de los diferentes subconjuntos de modos. Finalmente, se toma una decisión basada en los resultados fusionados. Se llevan a cabo experimentos basados en el conjunto de datos MSTAR. Los resultados muestran la efectividad del método bajo condiciones operativas estándar (SOC) y la robustez bajo

• 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:Extracción de características; Toma de decisiones; Radar de apertura sintética; Imagen SAR; Agrupamiento multimodal; Fusión de decisiones
• Keywords:Feature extraction; Decision making; Synthetic aperture radar; SAR image; Multimode clustering; Decision fusion