《表3 各类方法在标准操作条件下的平均识别率》

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《基于属性散射中心匹配的噪声稳健SAR目标识别方法》

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首先在标准操作条件下对提出算法进行验证。本文方法的识别结果如图3所示。10类目标的识别率均达到94%以上，最终的平均识别率为97.32%。表3对比了各类算法在标准操作条件下的识别性能。本文算法具有最高的识别率。实验结果证明了属性散射中心对于SAR目标识别具有很强的鉴别力。同时，本文针对属性散射中心设计的分类策略可以很好地发掘其内在鉴别力，从而有效提升了目标识别性能。尽管CNN的分类能力很强，当由于训练集和测试集（BMP2和T72）之间存在一定的型号差异，导致最终平均识别率有所下降。与文献[7]中的属性散射中心匹配方法相比，本文方法在标准操作条件下的识别率也有一定的提升，这主要得益于基于稀疏表示的属性散射中心提取精度更高。因此，后续散射中心的匹配以及相似度度量更为准确。