| 联合多层次深度特征的SAR图像目标识别方法 |
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| 引用本文： | 张婷,蔡德饶. 联合多层次深度特征的SAR图像目标识别方法[J]. 火力与指挥控制, 2020, 45(2): 135-140. DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2020.02.027 |
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| 作者姓名： | 张婷 蔡德饶 |
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| 作者单位： | 江西警察学院,南昌330031,上饶职业技术学院信息工程系,江西上饶334100 |
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| 基金项目： | 江西省高等学校教学改革研究项目;江西省高等学校人文社会科学研究青年项目 |
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| 摘 要： | 提出了联合多层次深度特征的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法。采用卷积神经网络(CNN)学习SAR图像的多层次深度特征。多层次的深度特征从不同方面描述原始SAR图像中的目标特性,从而为目标识别提供更充分的决策依据。为了充分发掘不同层次深度特征的独立特性以及它们之间的内在关联,采用联合稀疏表示对多层次的深度特征进行联合分类。根据各层次特征的整体重构误差判定目标类别。采用MSTAR (Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition)公共数据集对提出方法进行了性能测试。实验结果表明,该方法的识别性能显著优于现有的SAR目标识别方法。
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| 关 键 词： | 合成孔径雷达 目标识别 多层次深度特征 联合稀疏表示 |
SAR Target Recognition Based on Joint Use of Multi-level Deep Features |
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| ZHANG Ting,CAI De-rao. SAR Target Recognition Based on Joint Use of Multi-level Deep Features[J]. Fire Control & Command Control, 2020, 45(2): 135-140. DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2020.02.027 |
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| Authors: | ZHANG Ting CAI De-rao |
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