提出了聯(lián)合多層次深度特征的合成孔徑雷達(dá)（SAR）目標(biāo)識別方法。采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）學(xué)習(xí)SAR圖像的多層次深度特征。多層次的深度特征從不同方面描述原始SAR圖像中的目標(biāo)特性,從而為目標(biāo)識別提供更充分的決策依據(jù)。為了充分發(fā)掘不同層次深度特征的獨立特性以及它們之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián),采用聯(lián)合稀疏表示對多層次的深度特征進(jìn)行聯(lián)合分類。根據(jù)各層次特征的整體重構(gòu)誤差判定目標(biāo)類別。采用MSTAR （Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition）公共數(shù)據(jù)集對提出方法進(jìn)行了性能測試。實驗結(jié)果表明,該方法的識別性能顯著優(yōu)于現(xiàn)有的SAR目標(biāo)識別方法。 

【文章來源】：火力與指揮控制. 2020,45(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

本文方法對10類目標(biāo)的混線矩陣表4對比了提出算法與其他算法對于10類目標(biāo)識別問題的平均識別率

諦禿挪鉅�。得益诱a砘??經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)分類性能，本文方法與文獻(xiàn)［16］中基于CNN的方法的識別性能顯著高于SVM和SRC方法。對于本文方法和文獻(xiàn)［12］中的CNN方法，本文方法的平均識別率有一定的提高，說明了聯(lián)合多層次深度特征有益于正確的識別。表410類目標(biāo)識別問題上的性能對比3.2.3噪聲干擾實際過程中，獲得的SAR圖像往往受到來自于背景環(huán)境和雷達(dá)系統(tǒng)的噪聲干擾。為了測試提出算法對于噪聲干擾的穩(wěn)健性，本文首先對10類目標(biāo)實驗中的測試樣本添加不同程度的高斯白噪聲。然后，基于原始的訓(xùn)練集進(jìn)行后續(xù)的目標(biāo)識別。圖5顯示了各類方法在不同信噪比（Signal-to-noiseRa-tio，SNR）下的平均識別率�？梢钥闯�，本文方法在各個信噪比下均保持最高的識別率，充分證明了其對于噪聲干擾的穩(wěn)健性。此外，SRC方法在信噪比較低（低于0dB）時，識別性能優(yōu)于SVM和文獻(xiàn)［16］中的CNN方法。這主要得益于稀疏表示對于噪聲干擾的穩(wěn)健性［21］。該方法一方面通過多層次的深度特征獲得具有噪聲穩(wěn)健的特征描述；另一方面，聯(lián)合稀疏表示同樣繼承了稀疏表示對于噪聲干擾的穩(wěn)健性。由此，該方法對于噪聲干擾具有最強(qiáng)的穩(wěn)健性。圖5各類方法在噪聲干擾下的識別性能對比4結(jié)論本文提出了聯(lián)合多層次深度特征的SAR目標(biāo)識別方法。該方法首先對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每一個卷積層的輸出進(jìn)行特征構(gòu)造，獲得統(tǒng)一的特征矢量。進(jìn)而采用聯(lián)合稀疏表示對多層次的深度特征進(jìn)行分類，判定目標(biāo)類別。通過綜合多層次深度特征的優(yōu)勢，以及結(jié)合聯(lián)合稀疏表示的優(yōu)點實現(xiàn)高性能的SAR目標(biāo)識別。實驗中，基于MSTAR數(shù)據(jù)集分別測試了提出算法對3類目標(biāo)、10類目標(biāo)的識別性能以及噪聲干擾下的穩(wěn)健性。實驗結(jié)果表明，本文算法對3類目標(biāo)和10類目標(biāo)的平均識別率分別可以達(dá)到98.31%

（總第45-）過卷積操作可以獲取原始SAR圖像不同側(cè)面的特征。圖2顯示了一幅MSTARSAR圖像在圖1所示的網(wǎng)絡(luò)中不同卷積層輸出的特征圖�？梢钥闯�，不同卷積層的結(jié)果能夠體現(xiàn)原始圖像不同的特點，如區(qū)域、輪廓、點特征等。由此，多層次的深度特征可以有效繼承各個卷積層的特征，從而給予目標(biāo)更為全面的描述，通過聯(lián)合多層次深度特征可以有效提升目標(biāo)識別性能。實際上，每一個卷積層輸出的特征圖數(shù)量較多，且每一個特征圖都是一個較高維度的圖像。此時，直接采用原始的特征圖會給后續(xù)的分類算法帶來較大的計算負(fù)擔(dān)。為此，本文采用對每一個卷積層輸出的所有特征圖統(tǒng)一進(jìn)行降采樣，獲得統(tǒng)一的特征矢量。例如，對于圖2（b）所示的16幅特征圖，分別對其中的任一特征圖按照逐行串接的方式進(jìn)行矢量化，然而采用同一降采樣因子獲得低維度矢量。最后，將所有16幅特征圖獲得的特征矢量按照設(shè)定的先后順序進(jìn)行串接，得到第1卷積層對應(yīng)的深度特征矢量。對其與兩個卷積層的輸出進(jìn)行同樣操作，獲得相應(yīng)的深度特征矢量。圖1本文設(shè)計的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2聯(lián)合多層次深度特征的目標(biāo)識別方法2.1聯(lián)合稀疏表示聯(lián)合稀疏表示［18-20］是基于壓縮感知理論提出的一種多任務(wù)學(xué)習(xí)算法。對于包含多個任務(wù)的測試樣本，其中，代表y的一個描述或者一次觀測，它們的聯(lián)合稀疏表示如式（3）所示。（3）其中，分別為對應(yīng)第k任務(wù)的觀測、字典以及稀疏表示系數(shù)。為了獲得式（3）中的稀疏表示系數(shù)，最直接的想法就是最小化K個任務(wù)的重構(gòu)誤差之和，即：（4）式中，為稀疏系數(shù)矩陣。式（4）認(rèn)為各個任務(wù)相互獨立。實際上，不同任務(wù)之間往往存在內(nèi)在關(guān)聯(lián)。這種關(guān)聯(lián)體現(xiàn)在求解的稀疏系數(shù)上，各個任務(wù)的稀疏系數(shù)矢量具有相近的結(jié)構(gòu)（如非負(fù)系數(shù)的分布規(guī)律）。?

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3420763