本文關(guān)鍵詞：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像目標(biāo)識(shí)別研究.

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【摘要】：針對(duì)合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)的圖像目標(biāo)識(shí)別應(yīng)用,該文提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)的SAR圖像目標(biāo)識(shí)別方法。首先通過在誤差代價(jià)函數(shù)中引入類別可分性度量,提高了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類別區(qū)分能力;然后利用改進(jìn)后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)SAR圖像進(jìn)行特征提取;最后利用支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)對(duì)特征進(jìn)行分類。使用美國運(yùn)動(dòng)和靜止目標(biāo)獲取與識(shí)別(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition,MSTAR)SAR圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),識(shí)別結(jié)果證明了所提方法的有效性。
【作者單位】： 國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 合成孔徑雷達(dá) 自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量機(jī) BP算法
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61471370)~~
【分類號(hào)】：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(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)是當(dāng)前對(duì)地

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本文編號(hào)：548562