基于卷积神经网络的SAR图像目标识别研究.

发布时间：2017-07-16 12:06

  本文关键词：基于卷积神经网络的SAR图像目标识别研究.

  更多相关文章： 合成孔径雷达 自动目标识别 卷积神经网络 支持向量机 BP算法

【摘要】：针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的图像目标识别应用,该文提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的SAR图像目标识别方法。首先通过在误差代价函数中引入类别可分性度量,提高了卷积神经网络的类别区分能力;然后利用改进后的卷积神经网络对SAR图像进行特征提取;最后利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对特征进行分类。使用美国运动和静止目标获取与识别(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition,MSTAR)SAR图像数据进行实验,识别结果证明了所提方法的有效性。
【作者单位】： 国防科学技术大学自动目标识别重点实验室;
【关键词】： 合成孔径雷达 自动目标识别 卷积神经网络 支持向量机 BP算法
【基金】：国家自然科学基金(61471370)~~
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 320 325.DOI:10.12000/JR16037.Reference format:Tian Zhuangzhuang,Zhan Ronghui,Hu Jiemin,et al..SAR ATR based on convolutionalneural network[J].Journal of Radars,2016,5(3):320 325.DOI:10.12000/JR16037.合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是当前对地

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