本文關(guān)鍵詞：一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SAR遮擋目標識別方法

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【摘要】：提出了一種利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的合成孔徑雷達圖像部分遮擋目標的特征提取和目標識別新方法.該方法首先對合成孔徑雷達圖像進行預處理,然后提取預處理后合成孔徑雷達目標的小波域低頻子帶圖像作為訓練數(shù)據(jù),最后利用深層稀疏編碼模型進一步提取合成孔徑雷達遮擋目標的有效特征向量作為目標的特征以完成目標識別.采用MSTAR數(shù)據(jù)庫中的3類目標進行目標遮擋模擬及識別實驗.結(jié)果表明,新方法可以綜合利用遮擋目標的局部和整體結(jié)構(gòu)信息以提高目標的正確識別率,是一種有效的合成孔徑雷達遮擋目標特征提取和目標識別方法.
【作者單位】： 空軍工程大學航空航天工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 合成孔徑雷達 目標識別 遮擋目標 深度學習 深層稀疏編碼
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61379104,61372167) 航空科學基金資助項目(20115896022)
【分類號】：TN957.52
【正文快照】： 未來戰(zhàn)爭必然是偵察與反偵察技術(shù)的對抗.合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)作為一種新型微波遙感成像系統(tǒng),具有全天候、全天時和強投射等優(yōu)點,同時特殊的成像機制也導致存在大量部分遮擋的合成孔徑雷達目標圖像亟待處理,而對部分遮擋合成孔徑雷達目標的識別則是其中

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本文編號：833724