【摘 要】
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随着合成孔径雷达技术的成熟,传统方法已经难以满足海量SAR数据的分类精度和速度需求。为解决上述问题,采用卷积神经网络对海量SAR数据进行分类。针对SAR图像数据的特点,对卷
【机 构】
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海军航空工程学院电子信息工程系,海军航空工程学院科研部
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随着合成孔径雷达技术的成熟,传统方法已经难以满足海量SAR数据的分类精度和速度需求。为解决上述问题,采用卷积神经网络对海量SAR数据进行分类。针对SAR图像数据的特点,对卷积神经网络结构参数进行调整,提高网络训练速度,克服权重更新中的梯度消失,改善网络训练过程中收敛慢的问题,提升目标分类准确率。同时提出了一种ZCA白化与主成分分析相结合的方法对SAR图像进行预处理,进一步提升了网络的训练速度以及目标分类的准确率。实验采用的是美国MSTAR数据库,通过上述优化方法得到了较好的分类效果。
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