基于卷积神经网络的SAR图像目标识别研究

• 作者: 占荣辉 张军 田壮壮 胡杰民
• 来源期刊: 雷达学报
• 学科: 工学
• 关键词: 合成孔径雷达 自动目标识别 卷积神经网络 支持向量机 BP算法
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: SAR 专题
• 页码范围: 320-325
• 页数: 6页
• 分类号: TN957.52
• 字数: 3615字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12000/JR16037

摘要

针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)的图像目标识别应用，该文提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的SAR图像目标识别方法。首先通过在误差代价函数中引入类别可分性度量，提高了卷积神经网络的类别区分能力；然后利用改进后的卷积神经网络对SAR图像进行特征提取；最后利用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)对特征进行分类。使用美国运动和静止目标获取与识别(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition, MSTAR)SAR图像数据进行实验，识别结果证明了所提方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张军	国防科学技术大学自动目标识别重点实验室	68	591	12.0	22.0
2	占荣辉	国防科学技术大学自动目标识别重点实验室	11	137	6.0	11.0
3	胡杰民	国防科学技术大学自动目标识别重点实验室	4	78	2.0	4.0
4	田壮壮	国防科学技术大学自动目标识别重点实验室	1	62	1.0	1.0