本文關鍵詞：基于卷積神經網絡的SAR圖像目標識別研究.

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【摘要】：針對合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)的圖像目標識別應用,該文提出了一種基于卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)的SAR圖像目標識別方法。首先通過在誤差代價函數(shù)中引入類別可分性度量,提高了卷積神經網絡的類別區(qū)分能力;然后利用改進后的卷積神經網絡對SAR圖像進行特征提取;最后利用支持向量機(Support Vector Machine,SVM)對特征進行分類。使用美國運動和靜止目標獲取與識別(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition,MSTAR)SAR圖像數(shù)據進行實驗,識別結果證明了所提方法的有效性。
【作者單位】： 國防科學技術大學自動目標識別重點實驗室;
【關鍵詞】： 合成孔徑雷達 自動目標識別 卷積神經網絡 支持向量機 BP算法
【基金】：國家自然科學基金(61471370)~~
【分類號】：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.合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)是當前對地

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