基于深度信念网络的属性散射中心匹配及在SAR图像目标识别中的应用OACSCDCSTPCD
Attributed scattering center matching based on deep belief network and application in target recognition of SAR images
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像目标识别是SAR图像解译的重要应用.为提高SAR目标识别的稳健性,本文提出基于深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)的属性散射中心匹配方法.属性散射中心参数特征丰富,能够很好地反映目标的局部散射特性.DBN发挥深度学习优势,可以实现测试样本与模板样本散射中心集的稳健匹配,并且能够较好地适应噪声干扰、部分缺失等情形.在构建的属性散射中心匹配关系的基础…查看全部>>
许延龙;潘昊;丁柏圆
沈阳化工大学 信息工程学院, 辽宁 沈阳 110142沈阳化工大学 信息工程学院, 辽宁 沈阳 11014296901部队, 北京 100094
计算机与自动化
合成孔径雷达目标识别属性散射中心深度信念网络
synthetic aperture radartarget recognitionattribute scattering centerdeep belief network
《液晶与显示》 2023 (11)
基于三维电磁散射模型的SAR目标识别方法研究
1511-1520,10
国家自然科学基金(No.62001501)Supported by National Natural Science Foundation of China(No.62001501)
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