合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar,SAR）由于其獨有的特點,利用回波的信號進(jìn)行采集圖像,使其能夠不受外界條件的干擾進(jìn)行一定穿透性的探測,因此,在實際應(yīng)用中具有很大的使用價值。然而由于其圖像解譯成本較高,使得SAR自動目標(biāo)識別研究具有很大的價值。隨著研究的深入,目前在傳統(tǒng)方法上的研究已經(jīng)使SAR目標(biāo)識別遇到了瓶頸。近年來深度學(xué)習(xí)在各個領(lǐng)域的應(yīng)用,也使得在SAR目標(biāo)識別領(lǐng)域取得了更好的結(jié)果。然而由于數(shù)據(jù)量的限制,在小樣本的條件下,基于深度學(xué)習(xí)的SAR目標(biāo)識別遇到了新的挑戰(zhàn)。為了能夠增強目標(biāo)識別的方法,我們從特征增強以及集成學(xué)習(xí)策略兩方面來解決有限樣本的問題,進(jìn)一步研究了基于深度學(xué)習(xí)和決策樹的SAR圖像目標(biāo)識別方法。本文的主要內(nèi)容如下:首先,在深入分析了傳統(tǒng)SAR圖像目標(biāo)識別的方法以及存在的不足后,將深度學(xué)習(xí)的方法應(yīng)用到SAR圖像目標(biāo)識別中。進(jìn)而分析了在有限樣本條件下,深度學(xué)習(xí)方案的不足。然后,在小樣本的限制條件下,為了更好的增強特征提取方法,將多層級聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的方法引入SAR目標(biāo)識別中。通常情況下,高層次的特征比中低層次的特征更全面、更具區(qū)分性,通常被用來進(jìn)行類別... 

【文章來源】：北京化工大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１卷積計算示意圖??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ?ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ??

?第二章ＳＡＲ自動目標(biāo)識別基礎(chǔ)理論???ｊ１．．．．．．．．ｂｐｎ?Ｉ?ｗ?Ｉ?ｘ??—ｃ?ｆ?ｇ?ｈ???ａｂｅｄ?ｙ?ｚ??ａｗ＋ｂｘ－ｉ－？ｙ＋?ｂｗ＋ｃｘ＋ｌｙ＋?ｃｗ＋ｄｘ＋ｇｙ＋????１Ｌ＿???ｅｗ＋ｆｋ＋ｌｙ＋ｊ?ｆｗ＋ｇｘ＋ｊｙ＋ｌ＜?ｇｗ＋ｈｘ＋ｋｙ＋??ｚ?ｚ?ｉｚ??圖２－１卷積計算示意圖??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ?ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ??卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)的祌經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，使用卷積運算替代全連接的乘法，可以實??現(xiàn)稀疏交互、參數(shù)共享、平移不變性等優(yōu)點［５０］。??傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用全連接層的方式進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)互連，這種運算方式會使層與層之??間的節(jié)點都產(chǎn)生關(guān)聯(lián)。通過矩陣運行，使得每個節(jié)點都是必不可少的。這樣會造成網(wǎng)??絡(luò)中參數(shù)的冗余，并且增大了運算量。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積核運算時，通過核矩陣??使得層間的變量交互只集中在卷積核上，這樣不僅減少了參數(shù)量，而且使得層與層之??間的連接只有卷積核這幾個變量，就大大的縮減了參數(shù)量？。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)縮減了參??數(shù)量及運算量，從而降低了模型的存儲以及計算復(fù)雜度。??卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于使用卷積核進(jìn)行運算，在同一層中的卷積核使用的是相同的參??數(shù)，并且使用的是相同的卷積核遍歷圖像的不同位置。這樣在參與圖像的運算時，使??用的參數(shù)量是固定的，與圖像的大小無關(guān)。然而傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于使用的是全連接??的方式進(jìn)行運算，這樣在運算時需要與每個上層的節(jié)點進(jìn)行計算，并且沒個參數(shù)都是??獨立，不同的位置使用的是不同的參數(shù)％。???＞??圖２－２卷積的參數(shù)共享示意圖??Ｆｉｇｕｒ

慢，因此深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練基本都是在ＧＰＵ上進(jìn)行。早期的設(shè)備受限，因此為了在??有限的資源中訓(xùn)練，使用分組卷積來替換原本的卷積。分組卷積重要的特點就是分組，??即把輸入的特征圖像進(jìn)行分開重組，然后再分別進(jìn)行卷積，最后再經(jīng)過全連接層拼接??起來。??Ｉｎｐｕｔ?Ｏｕｔｐｕｔ?Ｉｎｐｕｔ?Ｏｕｔｐｕｔ??Ｆ？ａｔｕｒ？ｓ?Ｆｅａｔｕｒｅｓ?Ｆｅａｔｕｒｅｓ?Ｆｅａｔｕｒｅｓ??每?｜?ｄ??Ｉ?：：?Ｖ￣＾?ｆ?｜；ｒ＾＾ｐｒ?！??ｆ?４?ｚ—？７?ｉ??！＾＝ＺＪ??圖２－３分組卷積示意圖??Ｆｉｇｕｒｅ?２－３?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｇｒｏｕｐｅｄ?ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ??分組卷積在ＡｌｅｘＮｅｔ?２０１２年Ｉｍａｇｅｎｅｔ的冠軍方法中被提出，其訓(xùn)練可以同時??在２塊ＧＰＵ上并行進(jìn)行，因此訓(xùn)練較快。從參數(shù)量的計算方法來統(tǒng)計，同時可以縮??減參數(shù)量。假如輸入特征圖的尺寸為Ｃ＊Ｈ＊Ｗ，卷積核尺寸為Ｃ＊Ｋ＊Ｋ，同時卷積核??為Ｎ個，這樣卷積核的總參數(shù)量為Ｎ＊Ｃ＊Ｋ＊Ｋ個。這樣計算參數(shù)量的方法為大約統(tǒng)??計，并沒有考慮相關(guān)的卷積步長與ｐａｄｄｉｎｇ長度。如果使用的是分組卷積方式，首先??１４??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[8]SAR圖像目標(biāo)特征提取與分類方法研究[D]. 計科峰.中國人民解放軍國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2003
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碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遷移學(xué)習(xí)的SAR圖像目標(biāo)分類方法研究[D]. 何浩男.西安電子科技大學(xué) 2019
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[8]基于深度學(xué)習(xí)的SAR圖像目標(biāo)識別分類研究[D]. 蔣鑫.電子科技大學(xué) 2018
[9]基于變換域稀疏系數(shù)估計的SAR圖像降噪[D]. 吳國慶.重慶大學(xué) 2016
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本文編號：3338322