【摘 要】
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为了提高合成孔径雷达(SAR)图像目标的识别性能,将多分辨率表示与复数域卷积神经网(CNN)联合使用.首先通过对原始SAR图像的时频域进行处理,获得其多分辨率表示图像;然后采用
【机 构】
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徐州工程学院信息工程学院(大数据学院),江苏徐州221018
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为了提高合成孔径雷达(SAR)图像目标的识别性能,将多分辨率表示与复数域卷积神经网(CNN)联合使用.首先通过对原始SAR图像的时频域进行处理,获得其多分辨率表示图像;然后采用复数域CNN分别对原始SAR图像及其多分辨率表示图像进行分类;接着对分类结果进行线性加权融合,根据融合结果对测试样本类别进行判决;最后基于MSTAR数据集对所提方法在标准和扩展的操作条件下进行实验.实验结果表明,所提方法具有有效性及稳健性.
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