一种深度神经网络SAR遮挡目标识别方法

发布时间：2017-09-11 23:27

  本文关键词：一种深度神经网络SAR遮挡目标识别方法

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【摘要】：提出了一种利用深度神经网络的合成孔径雷达图像部分遮挡目标的特征提取和目标识别新方法.该方法首先对合成孔径雷达图像进行预处理,然后提取预处理后合成孔径雷达目标的小波域低频子带图像作为训练数据,最后利用深层稀疏编码模型进一步提取合成孔径雷达遮挡目标的有效特征向量作为目标的特征以完成目标识别.采用MSTAR数据库中的3类目标进行目标遮挡模拟及识别实验.结果表明,新方法可以综合利用遮挡目标的局部和整体结构信息以提高目标的正确识别率,是一种有效的合成孔径雷达遮挡目标特征提取和目标识别方法.
【作者单位】： 空军工程大学航空航天工程学院;
【关键词】： 合成孔径雷达 目标识别 遮挡目标 深度学习 深层稀疏编码
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61379104,61372167) 航空科学基金资助项目(20115896022)
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 未来战争必然是侦察与反侦察技术的对抗.合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)作为一种新型微波遥感成像系统,具有全天候、全天时和强投射等优点,同时特殊的成像机制也导致存在大量部分遮挡的合成孔径雷达目标图像亟待处理,而对部分遮挡合成孔径雷达目标的识别则是其中

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本文编号：833724