【摘 要】
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散射特性分析与提取技术,作为合成孔径雷达自动目标识别（Synthetic Aperture Radar Automatic Target Recognition,SAR ATR）应用的关键技术之一,可利用SAR复图像的幅相两维信息提取人造目标的局部几何结构和电磁散射特性。其中,属性散射中心模型是当前的主流方法,具有物理意义明确、可解释性强的优点,可直接反演出目标的局部散射结构。然而,该模型易受数据
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散射特性分析与提取技术,作为合成孔径雷达自动目标识别（Synthetic Aperture Radar Automatic Target Recognition,SAR ATR）应用的关键技术之一,可利用SAR复图像的幅相两维信息提取人造目标的局部几何结构和电磁散射特性。其中,属性散射中心模型是当前的主流方法,具有物理意义明确、可解释性强的优点,可直接反演出目标的局部散射结构。然而,该模型易受数据预处理和散射中心初值设定的影响,导致其在处理不同数据时性能起伏较大,数据泛化能力不足;此外,该模型需要对散射中心逐个进行多维参数的并行优化搜索,计算复杂度较高,处理时间较长,不利于实际工程应用。针对上述问题,本文以MSTAR车辆数据为例,探索了基于复数域神经网络的SAR图像散射特性分析与提取方法。主要工作如下:（1）将实数域自编码器框架拓展到复数域,建立了端到端的车辆散射特性稳健表征提取框架;（2）为避免复数域深度网络对孤立散射中心和弱散射结构的抑制和忽略,引入了复数域多尺度表征学习与复数域残差直连结构,兼顾对车辆目标的大尺度分布散射结构和小尺度局部散射特性的刻画,实现对目标潜在几何-电磁结构的稳健描述;（3）为抑制残余杂波和噪声干扰,重点关注具有较大贡献的强散射结构,将通道注意力机制拓展到复数域,并提出了基于回波强度加权的改进重构损失函数,改善了分类性能并加速网络收敛;（4）为增强模型的可解释性,建立潜变量特征与目标物理散射结构之间的关联关系,改进了复数域自编码器框架,将网络中重构图像的解码器替换为散射中心预测器,从多尺度特征中预测散射中心的物理位置。基于MSTAR数据集的试验结果表明,本文提出的方法可直接从车辆切片中提取出目标的散射特性稳健表征,分类精度达到97.79%,接近当前主流监督学习结果;同平台测试下,传统属性散射中心模型处理一幅图像需要173.4423秒,本文模型处理587张图像仅需6.971412秒,采用GPU并行加速后,可缩短至0.561102秒。本文模型提取的多尺度特征不仅有较好的识别精度,而且具有较强的散射特性可解释性,网络结构简单,运行成本更低,为SAR-ATR的发展提供了一种新的思路。
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