【摘 要】
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合成孔径雷达能够在各种极端环境下实现全天不间断工作,在军事、民用乃至商业领域拥有不可替代的作用。随着技术水平的提高,合成孔径雷达的成像技术趋于成熟,但SAR图像数据依旧存在解译困难等问题。深度学习应用于SAR图像解译研究存在发展空间。发展精准、高效的SAR图像解译技术迫在眉睫。针对以上问题,本文重点研究了小样本SAR图像基于深层神经网络的识别问题。主要内容为:1.针对SAR图像存在的散斑噪声,选用
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合成孔径雷达能够在各种极端环境下实现全天不间断工作,在军事、民用乃至商业领域拥有不可替代的作用。随着技术水平的提高,合成孔径雷达的成像技术趋于成熟,但SAR图像数据依旧存在解译困难等问题。深度学习应用于SAR图像解译研究存在发展空间。发展精准、高效的SAR图像解译技术迫在眉睫。针对以上问题,本文重点研究了小样本SAR图像基于深层神经网络的识别问题。主要内容为:1.针对SAR图像存在的散斑噪声,选用三种滤波算法对实测的SAR图像进行去噪实验,并通过分析各滤波算法的去噪性能,选取去噪性能最佳的滤波算法完成全部实测SAR图像的去噪工作,减小噪声对SAR图像目标识别的影响,为后续SAR图像目标识别研究做准备。2.针对浅层神经网络学习能力有限,小样本SAR图像数据训练深层神经网络易出现过拟合等问题,提出运用仿真SAR图像结合迁移学习的方法训练Inception-Res Net-v2网络。Inception-Res Net-v2网络引入了残差理念,提升了网络的表征能力,有助于充分获取SAR图像的特征。同时,运用样本充足且特征相似的仿真SAR图像事先对模型完成预训练至模型收敛,再进行模型迁移。然后利用实测SAR图像对网络进一步训练并同步优化网络参数,防止模型过拟合,提升模型的泛化能力。最终基于MSTAR十类实测数据集实现了99.57%的准确率,并设置多组对比实验,验证了深层神经网络用于小样本SAR图像数据的识别研究相较于传统方法效果更佳。3.针对训练深层神经网络导致SAR图像细节丢失严重的问题,提出了一种RCF（Res Net101-CBAM-FPN）神经网络模型。该模型采用Res Net101神经网络作为网络的骨干,并引入卷积注意力模块（CBAM）和特征金字塔模型（FPN）。通过CBAM完成网络模型对SAR图像重要特征的关注,利用FPN实现网络底层特征和高层特征的融合,减少图像细节特征的丢失,提高模型的识别性能。其次,结合迁移学习的方法,完成网络模型的训练。最终实验证明,RCF网络模型的识别性能优越,并且能够有效抑制图像细节特征的丢失。基于MSTAR数据集实现了99.60%识别效果。以上内容通过仿真实验,验证了本文所提方法有效性高,可行性强。可为SAR图像的目标识别研究和应用提供借鉴。
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