摘要：针对多视角合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）目标识别问题,提出一种基于目标高分辨率距离像（High Range Resolution Profile,HRRP）时频矩阵非负分解特征提取和识别方法。该方法首先对SAR图像进行滤波预处理,得到相应的目标HRRP序列;然后采用匹配追踪时频分析方法计算得到目标HRRP的时频矩阵;应用非负矩阵分解技术分解时频矩阵,得到相应的谱矢量和时相矢量。基于分解得到的谱矢量和时相矢量提取时频域矩特征和稀疏特征。最后,应用隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model,HMM）对这些时频特征序列建模及识别。采用美国运动和静止目标获取与识别（Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition,MSTAR）计划公开的SAR目标数据库的实验结果表明,该方法不仅能有效降低时频域特征的维数,而且识别性能优于传统的时频域特征。

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