基于PGBN模型的SAR图像目标识别方法

发布时间：2018-09-03 12:19

【摘要】：特征提取是合成孔径雷达图像目标识别的关键步骤,也是难点之一。该文提出一种基于PGBN(Poisson Gamma Belief Network)模型的SAR图像目标识别方法。PGBN模型作为一种深层贝叶斯生成网络,利用伽马分布具有的高度非线性,从复杂的SAR图像数据中获得了更具结构化的多层特征表示,这种多层特征表示有效提高了SAR图像目标识别性能。为了获得更高的训练效率和识别率,该文进一步采用朴素贝叶斯准则提出了一种对PGBN模型进行分类的方法。实验采用MSTAR的3类目标数据进行了验证,结果表明通过该方法提取的特征有更好的结构信息,对SAR图像目标识别具有较好的性能。
[Abstract]:Feature extraction is a key step in SAR image target recognition, and it is also one of the difficulties. In this paper, a SAR image target recognition method based on PGBN (Poisson Gamma Belief Network) model. PGBN model is proposed as a deep Bayesian generating network. A more structured multi-layer feature representation is obtained from the complex SAR image data. This multi-layer feature representation can effectively improve the performance of target recognition in SAR images. In order to obtain higher training efficiency and recognition rate, this paper proposes a method for classifying PGBN models by using naive Bayes criterion. The experimental results show that the features extracted by this method have better structure information and better performance for target recognition in SAR images.
【作者单位】： 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61372132,61271291) 新世纪优秀人才支持计划(NCET13-0945) 杰出青年科学基金(61525105) 青年千人计划~~
【分类号】：TN957.52

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本文编号：2219961