【摘要】：特征提取是合成孔徑雷達圖像目標識別的關鍵步驟,也是難點之一。該文提出一種基于PGBN(Poisson Gamma Belief Network)模型的SAR圖像目標識別方法。PGBN模型作為一種深層貝葉斯生成網(wǎng)絡,利用伽馬分布具有的高度非線性,從復雜的SAR圖像數(shù)據(jù)中獲得了更具結構化的多層特征表示,這種多層特征表示有效提高了SAR圖像目標識別性能。為了獲得更高的訓練效率和識別率,該文進一步采用樸素貝葉斯準則提出了一種對PGBN模型進行分類的方法。實驗采用MSTAR的3類目標數(shù)據(jù)進行了驗證,結果表明通過該方法提取的特征有更好的結構信息,對SAR圖像目標識別具有較好的性能。
[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.
【作者單位】： 西安電子科技大學雷達信號處理國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(61372132,61271291) 新世紀優(yōu)秀人才支持計劃(NCET13-0945) 杰出青年科學基金(61525105) 青年千人計劃~~
【分類號】：TN957.52

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本文編號：2219961