基于联合动态稀疏表示的开集距离像目标识别方法

来源：电子与信息学报杂志2023年第11期北京时间：

作者：刘盛启, 张会强, 滕书华, 瞿爽, 吴中杰

单位：1.国防科技大学自动目标识别重点实验室 长沙 4100732.湖南第一师范学院电子信息学院 长沙 410205

摘要：针对开集条件下多视高分辨距离像(HRRP)目标识别问题，提出了一种基于联合动态稀疏表示(JDSR)的开集识别方法。该方法利用JDSR求解多视HRRP在过完备字典上的重构误差，采用极值理论(EVT)对匹配和非匹配类别的重构误差拖尾进行建模，将开集识别问题转化为假设检验问题求解。识别时利用重构误差确定候选类，根据尾部分布的置信度获得匹配类与非匹配类得分，并将两者的加权和作为类别判据最终确定库外目标或候选类。该方法能够有效利用多视观测来自相同目标的先验信息提高开集条件下的HRRP识别性能，并且对多视数据不同的获取场景具有良好的适应性。利用从MSTAR反演生成的HRRP数据对算法进行了测试，结果表明所提方法的性能优于主流开集识别方法。

关键词：开集识别, 联合动态稀疏表示, 极值理论, 高分辨距离像

基金资助：国家自然科学基金(62001486, 62201587)，湖南省自然科学基金(2023JJ30185)，湖南省教育厅科学研究重点项目(22A0640)