基于多层卷积神经网络的SAR图像分类方法

• 作者: 常芳芳 李倩 裴炳南
• 来源期刊: 探测与控制学报
• 关键词: 雷达目标识别 卷积神经网络 深度学习 MSTAR数据
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 85-90
• 页数: 6页
• 分类号: TN957
• 语种: 中文

摘要

针对合成孔径雷达图像数据源的分类优化方法,提出了基于多层卷积神经网络的 SAR 图像分类方法.该方法采用多层卷积运算和下采样技术以及神经元的非线性功能,利用局部响应归一化进行特征的降维,以 softmax作为分类器.用 MSTAR数据库的五类目标数据进行仿真实验,仿真实验结果表明该方法是有效的,统计平均识别率达到了 97.77%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	裴炳南	大连大学信息工程学院	55	196	8.0	11.0
2	李倩	大连大学信息工程学院	10	32	3.0	5.0
3	常芳芳	大连大学信息工程学院	2	3	1.0	1.0