【摘 要】
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基于合成孔径雷达SAR的目标识别在军用和民用领域正发挥着越来越重要的作用,而特征提取是SAR目标识别过程的关键环节,提出基于深度卷积神经网络的SAR目标识别方法,建立深度卷
【机 构】
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电子科技大学成都学院,电子科技大学电子工程学院
【基金项目】
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四川省教育厅科研项目(16ZB0446)
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基于合成孔径雷达SAR的目标识别在军用和民用领域正发挥着越来越重要的作用,而特征提取是SAR目标识别过程的关键环节,提出基于深度卷积神经网络的SAR目标识别方法,建立深度卷积神经网络模型,提取并展示目标的多维度层级特征,并利用卷积神经网络的自我学习能力,解决特征选择问题,实现SAR目标自动识别。针对MSTAR数据集的试验表明,识别率达到93.99%,相较于传统的单维度特征模式识别方法,识别性能更加优异。
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