本文選題：卷積神經網絡　切入點：ZCA白化　出處：《雷達科學與技術》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：隨著合成孔徑雷達技術的成熟,傳統(tǒng)方法已經難以滿足海量SAR數據的分類精度和速度需求。為解決上述問題,采用卷積神經網絡對海量SAR數據進行分類。針對SAR圖像數據的特點,對卷積神經網絡結構參數進行調整,提高網絡訓練速度,克服權重更新中的梯度消失,改善網絡訓練過程中收斂慢的問題,提升目標分類準確率。同時提出了一種ZCA白化與主成分分析相結合的方法對SAR圖像進行預處理,進一步提升了網絡的訓練速度以及目標分類的準確率。實驗采用的是美國MSTAR數據庫,通過上述優(yōu)化方法得到了較好的分類效果。
[Abstract]:With the development of synthetic Aperture Radar (SAR) technology, it is difficult for traditional methods to meet the classification accuracy and speed requirements of massive SAR data. The convolutional neural network is used to classify massive SAR data. According to the characteristics of SAR image data, the network parameters of convolution neural network are adjusted to improve the network training speed and overcome the loss of gradient in weight updating. The problem of slow convergence in network training is improved, and the accuracy of target classification is improved. At the same time, a method of combining ZCA whitening with principal component analysis (PCA) is proposed to preprocess SAR images. The training speed of the network and the accuracy of target classification are further improved. The experiment uses the American MSTAR database and obtains a better classification effect by the above optimization method.
【作者單位】： 海軍航空工程學院電子信息工程系;海軍航空工程學院科研部;
【分類號】：TN957.52

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本文編號：1638840