一种用于合成孔径雷达的目标特征提取方法

摘要

本发明属于雷达技术领域，涉及一种用于合成孔径雷达的目标特征提取方法。本发明联合图像域的峰值区域分割与信号域的稀疏贝叶斯学习进行特征提取，首先通过PRS算法分割强散射区域，以避免强散射点对SBL算法的影响，然后利用SBL算法自主学习提取弱散射特征点，弥补了基于图像域的PRS算法对弱目标分割的不足。该方法充分利用了PRS算法和SBL算法各自的优势，对弱目标特征提取表现出了很好的效果，具有可调参数少，鲁棒性强等优点；并且在PRS算法分割强散射区域后，测量矩阵的维数也相应地下降，减小了运算量，提高了运算效率，从而可以广泛应用于SAR目标特征提取领域，为后续自动目标识别(ATR)提供基础。