基于Adaboost的SAR自动目标识别

摘要：

分析了用于多类分类问题的Adaboost算法的基本原理,给出了一种基于Adaboost M2的SAR自动目标识别方法,用PCA(PrimaryComponent Analysis)方法提取目标频域特征,在不同方位窗内建立Adaboost M2分类器,以MSATAR(Moving and StationaryTarget Acquisition and Recognition)实测SAR地面目标图像作为实验数据,利用Adaboost M2分类器对目标进行分类,实验结果表明,Adaboost M2分类器可有效地用于SAR自动目标识别,同时对目标的成像方位变化具有更好的鲁棒特性。

关键词： 合成孔径雷达 自动目标识别 主分量分析 Adaboost分类器 多类分类

作者: 王颖 韩萍 吴仁彪

作者单位: 中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室,300300

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十三届全国信号处理学术年会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 502-505

在线出版日期: 2007-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）