多極化SAR圖像目標的智能識別應用研究
作者：陳曦; 鐘雪蓮 中國電子科技集團公司第38研究所; 合肥230088; 孔徑陣列與空間探測安徽省重點實驗室; 合肥23008
摘要：針對小樣本集的多極化合成孔徑雷達(SAR)圖像目標,提出利用遷移學習、多極化SAR圖像增廣以及網絡架構適應性改進,實現了多極化SAR圖像目標端到端的智能分類識別;利用實測機載全極化SAR目標圖像進行了實驗.實驗結果表明,與傳統機器學習SVM方法相比,基于多極化SAR深度學習方法所包含的多個神經網絡隱含層能自適應地提取目標高層語義特征,其目標分類識別精度更高,從而驗證了本文深度學習方法用于多極化SAR圖像目標識別分類的有效性.
注：因版權方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社。
空軍預警學院學報雜志
空軍預警學院學報雜志， 雙月刊，本刊重視學術導向，堅持科學性、學術性、先進性、創新性，刊載內容涉及的欄目：預警探測、軍事教育與管理、電子科學與技術、信息、情報與通信、信息對抗、作戰指揮與訓練等。于1987年經新聞總署批準的正規刊物。
- 部級期刊
- 1個月內審核
