基于子孔径与全孔径特征学习的SAR多通道虚假目标鉴别OA北大核心CSCD
Multichannel False-target Discrimination in SAR Images Based on Sub-aperture and Full-aperture Feature Learning
SAR多通道引起的虚假目标与散焦的船舶目标形状纹理特征非常相似,在全孔径SAR图像中难以区分.针对此类虚假目标造成的虚警问题,该文提出一种基于子孔径与全孔径特征学习的SAR多通道虚假目标鉴别方法.首先,对复数SAR图像进行幅值计算得到幅度图像,利用迁移学习方法提取幅度图像中的全孔径特征;接着,对复数SAR图像进行子孔径分解获得一系列子孔径图像,然后用栈式卷积自编码器(SCAE)提取子孔径图像中的子孔径特征;最后,将子孔径和全孔径特征进行串联并利用…查看全部>>
马琳;潘宗序;黄钟泠;韩冰;胡玉新;周晓;雷斌
中国科学院空天信息创新研究院 北京 100190中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室 北京 100190中国科学院大学 北京 100049中国科学院空天信息创新研究院 北京 100190中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室 北京 100190中国科学院大学 北京 100049中国科学院空天信息创新研究院 北京 100190
信息技术与安全科学
合成孔径雷达深度学习子孔径特征学习船舶目标鉴别多通道虚假目标
《雷达学报》 2021 (1)
小样本条件下基于深度学习的SAR目标识别研究
159-172,14
国家自然科学基金(61701478)