一种深度神经网络SAR遮挡目标识别方法

被引：11

作者：

李帅

许悦雷

马时平

倪嘉成

史鹤欢

机构：

[1] 空军工程大学航空航天工程学院

来源：

西安电子科技大学学报 | 2015年 / 42卷 / 03期

关键词：

合成孔径雷达; 目标识别; 遮挡目标; 深度学习; 深层稀疏编码;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN957.52 [数据、图像处理及录取];

学科分类号：

080904 ; 0810 ; 081001 ; 081002 ; 081105 ; 0825 ;

摘要：

提出了一种利用深度神经网络的合成孔径雷达图像部分遮挡目标的特征提取和目标识别新方法.该方法首先对合成孔径雷达图像进行预处理,然后提取预处理后合成孔径雷达目标的小波域低频子带图像作为训练数据,最后利用深层稀疏编码模型进一步提取合成孔径雷达遮挡目标的有效特征向量作为目标的特征以完成目标识别.采用MSTAR数据库中的3类目标进行目标遮挡模拟及识别实验.结果表明,新方法可以综合利用遮挡目标的局部和整体结构信息以提高目标的正确识别率,是一种有效的合成孔径雷达遮挡目标特征提取和目标识别方法.

引用

页码：154 / 160

页数：7

共 4 条

[1] 基于深度学习的边际Fisher分析特征提取算法 [J].