丁柏圓文貢堅(jiān)余連生馬聰慧

①(國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)ATR重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 長(zhǎng)沙 410073)

②(中國(guó)天繪衛(wèi)星中心 北京 102102)

屬性散射中心匹配及其在SAR目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用

丁柏圓*①文貢堅(jiān)①余連生②馬聰慧①

①(國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)ATR重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 長(zhǎng)沙 410073)

②(中國(guó)天繪衛(wèi)星中心 北京 102102)

屬性散射中心是合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)圖像的一個(gè)重要特征。該文提出了一種屬性散射中心匹配方法并將其運(yùn)用于SAR目標(biāo)識(shí)別中。該方法首先基于屬性散射中心模型提取待識(shí)別SAR圖像和模板SAR圖像的屬性散射中心，進(jìn)而采用Hungarian算法實(shí)現(xiàn)散射中心的匹配。在建立的匹配關(guān)系的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種穩(wěn)健的散射中心匹配度度量方法計(jì)算待識(shí)別散射中心與各類(lèi)模板散射中心的匹配度。該匹配度準(zhǔn)則充分考慮了單個(gè)散射中心強(qiáng)弱、匹配對(duì)強(qiáng)弱以及漏警、虛警帶來(lái)的影響，對(duì)于散射中心集的匹配度的評(píng)價(jià)更為全面。基于Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition (MSTAR)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了方法的有效性。

合成孔徑雷達(dá)；目標(biāo)識(shí)別；屬性散射中心匹配；Hungarian算法；匹配度度量方法

1 引言

合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)圖像特征提取是SAR目標(biāo)識(shí)別中的關(guān)鍵步驟。如何提取區(qū)分性強(qiáng)且能反映SAR圖像電磁散射機(jī)理的特征能夠有效提高SAR目標(biāo)識(shí)別的性能。理論和實(shí)驗(yàn)表明，在高頻區(qū)目標(biāo)總的電磁散射可以看成由有限個(gè)局部散射源疊加而成，這些局部散射源稱(chēng)為散射中心[1]。為了有效地表征散射中心的電磁散射特性，研究人員相繼提出了點(diǎn)散射中心模型、GTD模型[2]、屬性散射中心模型[3]。屬性散射中心由于賦予了散射中心與其物理屬性相關(guān)的屬性參數(shù)而成為SAR目標(biāo)識(shí)別的研究熱點(diǎn)。

基于散射中心的識(shí)別方法按照其實(shí)施策略可以分為兩類(lèi)。第1類(lèi)方法通過(guò)構(gòu)建散射中心的對(duì)應(yīng)關(guān)系進(jìn)而在此匹配關(guān)系的基礎(chǔ)上評(píng)價(jià)散射中心的相似性。Randolph L.Mose 提出了一種散射中心匹配的Beyesian方法，通過(guò)最大后驗(yàn)的方法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)類(lèi)別判斷[4]。文獻(xiàn)[5]提取散射中心的KL(Karhunen-Loeve)特征構(gòu)建匹配矩陣，采用最近鄰和門(mén)限判決相結(jié)合的方法序貫匹配散射中心特征。文獻(xiàn)[6]基于World View Vector (WVV)構(gòu)造具有仿射不變性的散射中心特征并采用Hopcroft_Karp (HK)算法實(shí)現(xiàn)散射中心的匹配。另一類(lèi)方法則回避了較為復(fù)雜的散射中心匹配過(guò)程，直接評(píng)價(jià)點(diǎn)集的相似度。Bhanu采用隱馬爾科夫模型對(duì)散射中心建模并應(yīng)用于目標(biāo)識(shí)別[7]。Dungan分別采用了Least Square Trimmed HausDorff距離(LST-HD)[8]和Pyramid Match Kernel(PMK)[9]評(píng)價(jià)散射中心特征的相似度。文獻(xiàn)[10]采用點(diǎn)-區(qū)域匹配的策略替代點(diǎn)模式匹配的方法。相比第1類(lèi)方法，第2類(lèi)方法在減少?gòu)?fù)雜度的同時(shí)犧牲了一定的識(shí)別精度和穩(wěn)健性。

有效建立散射中心的匹配關(guān)系不僅有助于解決擴(kuò)展操作條件(Extended Operating Condition,EOC)如目標(biāo)部分缺失、被遮擋等情形下的目標(biāo)識(shí)別問(wèn)題，還能夠以更為直觀的方式輔助人工解譯。探索和解決這一問(wèn)題對(duì)于SAR目標(biāo)識(shí)別具有十分重要的意義。文獻(xiàn)[10]分析了建立散射中心匹配關(guān)系中存在的難點(diǎn)問(wèn)題：(1)存在冗余的散射中心，包括散射中心的缺失和虛假散射中心；(2)由于噪聲導(dǎo)致的散射中心提取誤差；(3)姿態(tài)角估計(jì)誤差導(dǎo)致的散射中心失配。本文統(tǒng)籌考慮上述3點(diǎn)難點(diǎn)問(wèn)題，提出了一種散射中心匹配方法并將其應(yīng)用于SAR目標(biāo)識(shí)別。該方法首先基于屬性散射中心模型提取待測(cè)試SAR圖像的屬性散射中心以及模板的屬性散射中心，通過(guò)散射中心的屬性差異構(gòu)建合理的代價(jià)矩陣進(jìn)而采用Hungarian算法[11]實(shí)現(xiàn)實(shí)測(cè)散射中心與模板散射中心的匹配。代價(jià)矩陣的構(gòu)建過(guò)程中考慮了散射中心漏警和虛警的代價(jià)；Hungarian算法是一種聯(lián)合優(yōu)化算法，對(duì)于散射中心的提取誤差具有一定的抗干擾性。在此匹配關(guān)系的基礎(chǔ)上，本文設(shè)計(jì)一種穩(wěn)健的散射中心匹配度度量準(zhǔn)則，該準(zhǔn)則綜合考慮了不同散射中心對(duì)于匹配度的貢獻(xiàn)以及散射中心虛警和漏警對(duì)于最終匹配度的影響。為了解決由于姿態(tài)角估計(jì)引入的誤差，本文在估計(jì)姿態(tài)角的鄰域選擇多個(gè)模板，通過(guò)多個(gè)模板的綜合計(jì)算得到更為準(zhǔn)確的匹配度?；贛oving and Stationary Target Acquisition and Recognition(MSTAR)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了提出方法的有效性。

2 目標(biāo)屬性散射中心提取

屬性散射中心模型[3]是Moses Randolph L等人基于幾何繞射理論和物理光學(xué)理論提出的描述高頻區(qū)復(fù)雜目標(biāo)散射特性的參數(shù)模型，目標(biāo)的電磁散射響應(yīng)可以認(rèn)為是p個(gè)獨(dú)立的散射中心疊加而成，具體形式如下：

本文采用文獻(xiàn)[3]中提出的AML算法進(jìn)行散射中心參數(shù)估計(jì)。對(duì)于SAR頻域觀測(cè)數(shù)據(jù)散射中心模型的參數(shù)估計(jì)問(wèn)題可以寫(xiě)成如式(3)形式。其中，代表觀測(cè)項(xiàng)(SAR回波)，代表模型項(xiàng)表示噪聲干擾以及模型失配帶來(lái)的誤差。

則極大似然參數(shù)估計(jì)為：

AML算法的主要步驟如下：

步驟1 采用分水嶺算法[12]分割SAR圖像的高能量區(qū)域；

步驟2 根據(jù)分割區(qū)域初始化散射中心參數(shù)，利用優(yōu)化算法(如牛頓迭代法[13])搜尋最佳參數(shù)；

步驟3 根據(jù)估計(jì)參數(shù)重構(gòu)散射中心并采用CLEAN算法[14]將重構(gòu)散射中心從目標(biāo)區(qū)域剔除；

步驟4 重復(fù)步驟1到步驟3估計(jì)下一個(gè)散射中心直到殘差達(dá)到下限或者散射中心數(shù)目達(dá)到上限。

采用AML算法對(duì)一幅BMP2 SAR圖像進(jìn)行參數(shù)估計(jì)并進(jìn)行目標(biāo)重構(gòu)，結(jié)果如圖1所示。本文選用了[A,x,y,L]作為散射中心特征進(jìn)行散射中心匹配，因?yàn)檫@些特征直接與目標(biāo)的物理結(jié)構(gòu)相關(guān)從而有助于提高目標(biāo)識(shí)別性能。由于頻率依賴(lài)因子a難以得到較好的估計(jì)，本文并沒(méi)有選用其作為待匹配的特征。特別地，對(duì)于分布式散射中心，考慮到雷達(dá)傾角較大時(shí)分布式散射中心會(huì)分裂為位于其兩端的兩個(gè)尖峰[15]，本文統(tǒng)一用其兩個(gè)端點(diǎn)作為局部式散射中心對(duì)其予以表達(dá)。由于不同SAR圖像存在輻射強(qiáng)度差異，本文對(duì)幅度因子做了歸一化處理，最終每個(gè)散射中心的屬性參數(shù)即為[A,x,y]。

3 散射中心的匹配

本文采用Hungarian算法實(shí)現(xiàn)散射中心的匹配。Hungarian算法是一種聯(lián)合優(yōu)化算法并被廣泛應(yīng)用任務(wù)分配問(wèn)題。通過(guò)構(gòu)建分配代價(jià)矩陣，Hungarian算法通過(guò)二分圖的匹配問(wèn)題找到最佳的分配關(guān)系使得總的分配代價(jià)最小[11]。在相同的測(cè)量條件下，同類(lèi)目標(biāo)的散射中心在理論上具有一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系，因此Hungarian算法適用于散射中心的匹配。由于實(shí)際過(guò)程中不可避免地存在背景噪聲帶來(lái)的虛假散射中心(虛警，F(xiàn)alse Alarm(FA))以及目標(biāo)缺失的散射中心(漏警，Missing Alarm (MA))，本文在構(gòu)建分配代價(jià)矩陣時(shí)將漏警和虛警綜合考慮進(jìn)來(lái)。分別將模板散射中心和測(cè)試散射中心記為構(gòu)造的分配代價(jià)矩陣如表1所示。

表1 分配代價(jià)矩陣Tab. 1 The cost matrix for Hungarian matching

設(shè)定將Xi配給Yi的代價(jià)為兩者強(qiáng)度屬性差值對(duì)位置屬性的歐式距離的加權(quán)；將一個(gè)模板散射中心分配給漏警的代價(jià)為將其分配給所有實(shí)測(cè)散射中心的平均值；將一個(gè)實(shí)測(cè)散射中心分配給虛警的代價(jià)為將其分配給所有模板散射中心的代價(jià)的平均值。

相比最近鄰匹配方法，Hungarian匹配存在一個(gè)聯(lián)合優(yōu)化的過(guò)程，因此該方法更具有穩(wěn)健性。圖2給出了利用Hungarian算法實(shí)現(xiàn)散射中心匹配的一個(gè)實(shí)例。

4 散射中心的匹配度度量

4.1 門(mén)限法實(shí)現(xiàn)匹配對(duì)劃分

通過(guò)散射中心的Hungarian匹配，每一個(gè)模板散射中心分配給某一個(gè)測(cè)試散射中心或者漏警；同樣，每一個(gè)測(cè)試散射中心匹配了某一模板散射中心或者虛警。本文在此匹配關(guān)系的基礎(chǔ)上，采用門(mén)限法對(duì)匹配對(duì)進(jìn)行進(jìn)一步劃分。

由于散射中心提取誤差，模板散射中心和測(cè)試散射中心均可看作隨機(jī)變量。文獻(xiàn)[4]采用高斯模型對(duì)散射中心屬性的不確定性進(jìn)行建模。為了方便起見(jiàn)，假定模板散射中心為確定量，測(cè)試散射中心為隨機(jī)變量。各屬性的分布參數(shù)如表2所示。

表2 屬性的不確定性建模Tab. 2 The modeling of attribute uncertainty

x0，y0，A0為測(cè)試散射中心的提取屬性，CRR代表方位向分辨率，RR指距離向分辨率。假定各個(gè)屬性相互獨(dú)立，在給定置信度水平β(如圖3陰影區(qū)域所示)的情況下，可以根據(jù)各個(gè)屬性的分布計(jì)算相應(yīng)的判決門(mén)限Tx,Ty,TA(式(6))。

4.2 匹配度計(jì)算

如何合理評(píng)價(jià)模板散射中心與測(cè)試散射中心的匹配度是實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別的核心環(huán)節(jié)。本文在Hungarian匹配以及散射中心匹配對(duì)劃分的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種散射中心匹配度計(jì)算方法。

假設(shè)在Hungarian匹配后，有k個(gè)模板散射中心分配給測(cè)試散射中心，s個(gè)漏警以及q個(gè)虛警。進(jìn)而我們通過(guò)門(mén)限法選擇了l個(gè)“強(qiáng)匹配對(duì)”。k,s,q,l的關(guān)系如式(8)所列。

在評(píng)價(jià)散射中心匹配度時(shí)，本文綜合考慮了3個(gè)因素。首先，不同的散射中心對(duì)于最終匹配度的貢獻(xiàn)不同。強(qiáng)散射中心在提取過(guò)程中更為穩(wěn)定且不容易被噪聲和鄰近散射中心干擾和“淹沒(méi)”，因此強(qiáng)散射中心更為重要。其次，“強(qiáng)匹配對(duì)”比“弱匹配對(duì)”更為重要，更多的強(qiáng)匹配對(duì)意味著更好的匹配。最后，應(yīng)當(dāng)合理評(píng)價(jià)散射中心漏警和虛警的評(píng)價(jià)，更多的漏警和虛警將造成低的匹配度。

對(duì)于第1個(gè)因素，我們根據(jù)模板散射中心的幅度計(jì)算線性的權(quán)重因子：

為了評(píng)價(jià)第2個(gè)因素，根據(jù)“強(qiáng)匹配對(duì)”的比例R(式(10))賦予如圖4所示的離散函數(shù)加權(quán)：

采用二次函數(shù)權(quán)值評(píng)價(jià)散射中心虛警和漏警：

考慮到噪聲以及提取誤差，少量的漏警和虛警不可避免。因此在漏警和虛警較少時(shí)權(quán)值衰減較慢；當(dāng)漏警和虛警的數(shù)量增多是，權(quán)值的衰減將不斷加劇。

圖5給出了權(quán)值ωA隨漏警和虛警數(shù)量變化的示例。例中m+n=30，當(dāng)不存在漏警和虛警時(shí)，權(quán)值為1；隨著漏警和虛警的數(shù)量增多，權(quán)值不斷下降；當(dāng)所有的模板散射中心都判為漏警時(shí)，權(quán)值為0。

根據(jù)匹配對(duì)的屬性差異計(jì)算基礎(chǔ)匹配度如下：

4.3 本文方法的基本流程

圖6給出了本文方法的基本流程，主要包括以下幾個(gè)步驟：

步驟1 利用AML算法提取測(cè)試SAR圖像的屬性散射中心；估計(jì)測(cè)試圖像的方位角[16]；

步驟2 根據(jù)測(cè)試圖像的估計(jì)方位角在模板庫(kù)中選取模板SAR圖像；提取模板SAR圖像的散射中心；

步驟3 測(cè)試散射中心和模板散射中心的Hungarian匹配和散射中心匹配度的計(jì)算；

步驟4 根據(jù)實(shí)測(cè)圖像與不同目標(biāo)模板的匹配度判斷目標(biāo)類(lèi)別，具有最大匹配度的模板判為目標(biāo)類(lèi)別。

在實(shí)際過(guò)程中，由于測(cè)試圖像和模板圖像通常觀測(cè)條件會(huì)不同，測(cè)試圖像的散射中心集合于模板圖像散射中心集合會(huì)存在一定程度的變形，這給散射中心的匹配帶來(lái)了一定的困難。為了更好地克服這一因素，本文在一定的平移區(qū)間內(nèi)優(yōu)化得到穩(wěn)健的匹配度。假定測(cè)試圖像和模板圖像的平移量在3個(gè)像素以?xún)?nèi)，則按照式(14)計(jì)算匹配度。

式中，函數(shù)s代表平移量，g代表平移函數(shù)，函數(shù)G按照式(13)計(jì)算匹配度。考慮到方位角估計(jì)的誤差，本文以估計(jì)方位角為中心，選取其左右各5°的模板作為候選模板圖像。某一類(lèi)目標(biāo)的最終匹配度為所有該類(lèi)候選模板匹配度的平均值。

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

5.1 目標(biāo)識(shí)別實(shí)驗(yàn)

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采用美國(guó)MSTAR研究計(jì)劃公開(kāi)發(fā)布的X波段的實(shí)測(cè)SAR圖像數(shù)據(jù)中的BMP2,BTR70,T72 3類(lèi)目標(biāo)。傳感器中心頻率為9.6 GHz，帶寬0.59 GHz；圖像分辨率為0.3 m×0.3 m。以俯仰角17°的圖像作為模板圖像，俯仰角15°的圖像為測(cè)試圖像，表3中給出了模板數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集的目標(biāo)類(lèi)別和樣本個(gè)數(shù)。

表3 模板集和測(cè)試集Tab. 3 The template set and testing set

模型定階是散射中心提取中的一大難點(diǎn)。為了驗(yàn)證本文方法對(duì)于模型定階的穩(wěn)健性，本文在多個(gè)模型階數(shù)下測(cè)試了提出方法的識(shí)別性能。

設(shè)定置信度水平β=0.9。表4給出了本文方法在模型階數(shù)N=20時(shí)候的識(shí)別結(jié)果，3類(lèi)目標(biāo)的識(shí)別率均達(dá)到95%以上，平均識(shí)別率達(dá)到97.88%。圖7給出了方法在不同模型階數(shù)下的3類(lèi)目標(biāo)的識(shí)別率以及平均識(shí)別率。當(dāng)模型階數(shù)較低時(shí)，本文方法的識(shí)別率均處于較低的水平，這是因?yàn)樘崛〉纳⑸渲行妮^少導(dǎo)致真實(shí)存在的散射中心未被有效提取從而導(dǎo)致漏警增加。當(dāng)模型階數(shù)過(guò)大時(shí)，本文方法的識(shí)別率也出現(xiàn)了一定程度的下降，這是因?yàn)樘崛〉奶摷偕⑸渲行倪^(guò)多從而導(dǎo)致虛警的代價(jià)變大。

表4 本文方法的識(shí)別結(jié)果Tab. 4 The recognition result of the proposed method

圖像分辨率對(duì)于散射中心的提取存在一定的影響[3]。測(cè)試本文算法在不同分辨率下的識(shí)別性能，通過(guò)傅里葉變換將原始的MSTAR圖像變換到頻域并根據(jù)預(yù)先設(shè)定的分辨率大小截取相應(yīng)的頻域數(shù)據(jù)構(gòu)造不同分辨率的圖像(采樣率與原始圖像保持一致)。圖8給出了一幅MSTAR圖像不同分辨率下的結(jié)果。

圖9顯示本文方法的識(shí)別性能隨分辨率變化的結(jié)果，識(shí)別率隨著分辨率的降低不斷下降。根據(jù)表2中的散射中心屬性不確定性建模，隨著SAR圖像分辨率的下降，散射中心位置屬性的不確定性增大(方差變大)。這將導(dǎo)致單個(gè)散射中心匹配代價(jià)的評(píng)價(jià)失準(zhǔn)從而導(dǎo)致最終建立的匹配關(guān)系存在偏差。

為了測(cè)試本文方法對(duì)噪聲的敏感性，在原始MSTAR圖像的頻域添加高斯噪聲，測(cè)試不同信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)下的識(shí)別性能。為了計(jì)算和操作方便，本文假定原始的MSTAR圖像無(wú)噪聲添加，進(jìn)而根據(jù)原始圖像的能量添加對(duì)應(yīng)信噪比的高斯噪聲，具體的信噪比計(jì)算公式如下：

式(15)中，M和N分別代表MSTAR圖像的長(zhǎng)和高，x(i,j)代表對(duì)應(yīng)的像素值，σ2為高斯噪聲的方差。

圖10顯示了不同信噪比下的MSTAR圖像。圖11給出了識(shí)別率隨信噪比變化的曲線。在信噪比較低時(shí)，散射中心被噪聲淹沒(méi)(如圖10(a))或者被嚴(yán)重干擾導(dǎo)致散射中心提取的誤差大、虛警漏警增多，識(shí)別率處于較低的水平。如式(3)，式(4)所示，屬性散射中心的提取實(shí)際就是從噪聲背景中提取目標(biāo)特性的過(guò)程，隨著噪聲的增強(qiáng)，通過(guò)優(yōu)化過(guò)程(式(4))提取得到的散射中心屬性參數(shù)將存在更大的誤差。同時(shí)，噪聲的引入會(huì)帶來(lái)更多的散射中心虛警從而進(jìn)一步導(dǎo)致目標(biāo)識(shí)別性能的下降。

5.2 方法對(duì)比

本文對(duì)比了提出算法和基于最近鄰LST-HD的識(shí)別方法[8](記為方法一)以及散射中心序貫匹配方法[5](記為方法二)針對(duì)3類(lèi)目標(biāo)的識(shí)別結(jié)果。表5比較了3種方法在模型階數(shù)N=20下的識(shí)別性能。本文方法具有最高的識(shí)別率。在時(shí)間效率上，方法一采用LST-HD衡量散射中心相似度，避免了散射中心的匹配過(guò)程，因此識(shí)別單幅SAR數(shù)據(jù)的消耗時(shí)間(不包括散射中心提取時(shí)間)最少，本文方法采用Hungarian算法實(shí)現(xiàn)散射中心匹配相比方法二的最近鄰匹配方法效率更高?？梢?jiàn)，本文提出的算法能夠更好地發(fā)揮屬性散射中心在SAR目標(biāo)識(shí)別中的潛能。

表5 3種方法的識(shí)別性能對(duì)比Tab. 5 The comparison of the three methods

6 結(jié)論

基于散射中心特征的SAR目標(biāo)識(shí)別是目前SAR目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域的一大熱點(diǎn)。本文提出了一種屬性散射中心匹配以及匹配度度量方法并將其應(yīng)用于SAR目標(biāo)識(shí)別。采用Hungarian算法實(shí)現(xiàn)散射中心的匹配，在匹配關(guān)系的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種穩(wěn)健、全面的匹配度度量方法評(píng)價(jià)散射中心的匹配度。本文方法在散射中心匹配和匹配度計(jì)算的過(guò)程中都充分考慮了不同散射中心以及散射中心虛警和漏警對(duì)最終匹配度的影響，有助于實(shí)現(xiàn)更為穩(wěn)健的SAR目標(biāo)識(shí)別。采用3類(lèi)MSTAR目標(biāo)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)表明，本文方法的平均識(shí)別率可以達(dá)到97.88%。同時(shí)，本文方法對(duì)于圖像分辨率變化、噪聲影響都具有一定的穩(wěn)健性。與另兩種方法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步驗(yàn)證了本文方法的有效性。

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丁柏圓(1990–)，男，博士研究生，研究方向?yàn)镾AR自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別。

E-mail: Dingbaiyuan_NUDT@163.com

文貢堅(jiān)(1972–)，男，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)檫b感圖像處理。余連生(1984–)，男，助理工程師，研究方向?yàn)閿z影測(cè)量與遙感。

馬聰慧(1987–)，女，1987年生，博士研究生，研究方向?yàn)镾AR自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別。

Matching of Attributed Scattering Center and Its Application to Synthetic Aperture Radar Automatic Target Recognition

Ding Baiyuan①Wen Gongjian①Yu Liansheng②Ma Conghui①
①(ATR Key Laboratory National University of Defense Technology,Changsha410073,China)
②(TH Center of China,Beijing102102,China)

Attributed scattering center is one of important features of Synthetic Aperture Radar (SAR) image. In this paper,a method for the matching of attributed scattering centers and its application to SAR target recognition is proposed. First,the attributed scattering centers of the test SAR image and template SAR images are extracted on the basis of the attributed scattering model. Second,the Hungarian algorithm is employed to match the two scattering center sets. Based on the one to one correspondence,we design a new similarity measure to evaluate the similarity between the two scattering center sets that will decide the target type of the test image. The similarity measure considers the effects of each individual scattering center,single matching pair,and missing alarms and false alarms; thus,it is more comprehensive. The experiment based on moving and stationary target acquisition and recognition database demonstrates the validity of the proposed method.

Synthetic Aperture Radar (SAR); Target recognition; Matching of attributed scattering center; Hungarian algorithm; Similarity measure

TN957

A

2095-283X(2017)02-0157-10

10.12000/JR16104

丁柏圓,文貢堅(jiān),余連生,等. 屬性散射中心匹配及其在SAR目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用[J]. 雷達(dá)學(xué)報(bào),2017,6(2): 157–166.

10.12000/JR16104.

Reference format:Ding Baiyuan,Wen Gongjian,Yu Liansheng,et al.. Matching of attributed scattering center and its application to synthetic aperture radar automatic target recognition[J].Journal of Radars,2017,6(2): 157–166. DOI: 10.12000/JR16104.

2016-09-15；改回日期：2016-11-25；

2016-12-22

*通信作者：丁柏圓 Dingbaiyuan_NUDT@163.com

教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃(NCET-11-0866)

Foundation Item: The Program for New Century Excellent Talents in University (NCET-11-0866)