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Online dictionary learning aided target recognition in cognitive GPR

机译：在线字典学习辅助认知GPR中的目标识别

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Sparse decomposition of ground penetration radar (GPR) signals facilitates the use of compressed sensing techniques for faster data acquisition and enhanced feature extraction for target classification. In this paper, we investigate use of an online dictionary learning (ODL) technique in the context of GPR to bring down the learning time as well as improve identification of abandoned anti-personnel landmines. Our experimental results using real data from an L-band GPR for PMN/PMA2, ERA and T72 mines show that ODL reduces learning time by 94% and increases clutter detection by 10% over the classical K-SVD algorithm. Moreover, our methods could be helpful in cognitive operation of the GPR where the system adapts the range sampling based on the learned dictionary.
机译：地面穿透雷达（GPR）信号的稀疏分解有助于使用压缩传感技术来加快数据采集速度，并增强目标分类的特征提取。在本文中，我们研究了在GPR的背景下使用在线字典学习（ODL）技术来缩短学习时间并改善对废弃杀伤人员地雷的识别。我们使用来自L波段GPR的PMN / PMA2，ERA和T72地雷的真实数据进行的实验结果表明，与传统的K-SVD算法相比，ODL减少了94％的学习时间并将杂波检测提高了10％。此外，我们的方法可能对GPR的认知操作有帮助，在该系统中，系统会根据学习的词典来调整范围采样。

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