Abstract-Synthetic bländarradar (SAR) automatisk måligenkänning (ATR) har fått mer och mer uppmärksamhet under de senaste två decennierna. Men problemet med hur man kan övervinna SAR mål tvetydigheter och azimut vinkelvariationer har fortfarande inte lösts. I detta dokument presenteras en flerskalig lokal fasquantization plus biomimetic mönsterigenkänning (BPR) metod för att lösa dessa två svårigheter. Genom att tillämpa flera skalor lokal fasquantization (LPQ) på de observerade SAR-avbildningarna, kan oskärpa och azimut invarianta funktioner extraheras, och dessa funktioner är fusion på flera på varandra följande skalor för att uppnå bättre resultat. Därefter används PCA-metoden för att ytterligare minska funktionsdimensionen och uppnå dess effektivitet. Slutligen, högdimensionell rymdgeometri täcker metod baserad på BPR teori antas för att konstruera hyper korv neuron länkar för måligenkänning. Experiment i MSTAR-databasen visar att den föreslagna metoden kan uppnå tillfredsställande igenkänningsnoggrannhet jämfört med andra toppmoderna metoder.
Zhai m.fl. I REF föreslogs en flerskalig kvantifiering av lokal fas samt biometriskt mönsterigenkänning i samband med SAR-målbilder.
A MULTI-SCALE LOCAL PHASE QUANTIZATION PLUS BIOMIMETIC PATTERN RECOGNITION METHOD FOR SAR AUTOMATIC TARGET RECOGNITION
{'venue': None, 'journal': 'Progress in Electromagnetics Research-pier', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}