基于联合字典稀疏表达的目标识别算法研究

在使用高分辨距离像开展目标识别时,传统方法很少利用样本的稀疏性。为了克服此类识别所面临的繁琐的分析难题,简化识别过程,稀疏分析其实是一种不错的压缩样本数据,提升剖析效果的方法。因此,提出一种基于联合字典及快速分解策略完成雷达一维距离像稀疏分析,进而鉴识目标的算法。为了提升识别策略的实用性,算法还尝试依信噪比调控其内稀疏分解参数,以改善算法抗噪性能。实验测评表明:相较同类识别策略,该算法求解更为便捷,适用范围有所拓展;相比不同类型的常规识别策略,该算法抵御噪声的能力有所提升,识别效果更优。