合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar,SAR）具有全天候、全天時(shí)執(zhí)行遙感監(jiān)測(cè)任務(wù)的能力,通過(guò)對(duì)目標(biāo)的多個(gè)回波進(jìn)行相干累加,可以得到目標(biāo)的二維SAR圖像。并且微波遙感具有一定的地面和植被穿透能力,有助于發(fā)現(xiàn)機(jī)場(chǎng)、港口、橋梁、道路等人造建筑目標(biāo)以及飛機(jī)、坦克、艦船等軍事目標(biāo),因此具有重要的軍事和民事應(yīng)用價(jià)值。為了提高SAR圖像目標(biāo)識(shí)別率,在預(yù)處理、特征提取和分類器設(shè)計(jì)等關(guān)鍵步驟都需要有針對(duì)性的進(jìn)行設(shè)計(jì)。本文對(duì)上述關(guān)鍵步驟的設(shè)計(jì)展開研究,主要研究成果如下:針對(duì)SAR圖像目標(biāo)識(shí)別中經(jīng)常遇到的訓(xùn)練樣本不足,單任務(wù)學(xué)習(xí)無(wú)法充分訓(xùn)練分類模型的問(wèn)題,設(shè)計(jì)了一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的SAR圖像目標(biāo)識(shí)別方法。采用“一對(duì)其余”（One vs.Rest,OvR）的拆分方式將多分類任務(wù)劃分為多個(gè)二分類任務(wù),再應(yīng)用多任務(wù)學(xué)習(xí)器進(jìn)行學(xué)習(xí),利用多任務(wù)學(xué)習(xí)的任務(wù)間信息共享機(jī)制提升算法在訓(xùn)練樣本不足時(shí)的分類能力。對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:在SAR圖像目標(biāo)識(shí)別時(shí),基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的SAR圖像目標(biāo)識(shí)別方法的識(shí)別準(zhǔn)確率高于單任務(wù)學(xué)習(xí)方法;在使用40%的訓(xùn)練樣本訓(xùn)練分類器時(shí),與采用全部訓(xùn)練樣本相比,基于多任務(wù)關(guān)聯(lián)學(xué)習(xí)（... 

【文章來(lái)源】：杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁(yè)數(shù)】：57 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１?ＳＡＲ成像原理??ＳＡＲ具有光學(xué)傳感器所不具備的一些特性：??

圖２．２?ＶＨ極化方式示意圖??入射角：入射角是雷達(dá)波束與雷達(dá)平臺(tái)到地面垂線的夾角（如圖２．１中的??

圖２．３ＭＳＴＡＲ數(shù)據(jù)庫(kù)中的１０類目標(biāo)???表２．１?ＭＳＴＡＲ數(shù)據(jù)庫(kù)１０類目標(biāo)樣本個(gè)數(shù)???

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種基于多層RBM網(wǎng)絡(luò)和SVM的行人檢測(cè)方法研究[J]. 王銀,王立德,邱霽,申萍,杜欣.  鐵道學(xué)報(bào). 2018(03)
[2]基于ADASYN與AdaBoostSVM相結(jié)合的不平衡分類算法[J]. 柳培忠,洪銘,黃德天,駱炎民,王守覺(jué).  北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(03)
[3]混合智能優(yōu)化算法的SAR圖像特征選擇[J]. 張琴,谷雨,徐英,賴曉平.  遙感學(xué)報(bào). 2016(01)
[4]SAR圖像目標(biāo)和陰影徑向積分特征評(píng)估[J]. 胡利平,董純柱,邢笑宇,殷紅成.  電波科學(xué)學(xué)報(bào). 2014(02)
[5]SAR圖像特征提取與選擇研究[J]. 賀志國(guó),陸軍,匡綱要.  信號(hào)處理. 2008(05)
[6]SAR圖象自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別研究[J]. 匡綱要,計(jì)科峰,粟毅,郁文賢.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2003(10)

博士論文
[1]合成孔徑雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別理論與關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 崔宗勇.電子科技大學(xué) 2015
[2]基于集成學(xué)習(xí)和特征選擇的極化SAR地物分類[D]. 陳博.西安電子科技大學(xué) 2015
[3]SAR圖像處理及地面目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究[D]. 尹奎英.西安電子科技大學(xué) 2011

碩士論文
[1]基于壓縮感知的SAR圖像目標(biāo)識(shí)別算法研究[D]. 張琴.杭州電子科技大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3085527