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摘要:
为解决现有合成孔径雷达(SAR)目标识别算法泛化能力差和算法复杂度高等问题,提出一种基于导向重构与降噪稀疏自编码器的SAR目标识别分类算法.利用导向重构算法对SAR图像进行两尺度融合预处理,生成一维图像矢量并作归一化处理,以降低图像输出特征的维度,提高预处理的速度;采用减少降噪自编码器隐层神经元方式对图像进行低维特征抽取和识别;使用Softmax分类器进行分类处理.实验结果表明,通过导向重构与降噪稀疏自编码器的SAR目标识别算法,不仅提高了目标识别性能以及泛化能力,而且降低了自编码器的隐层神经元数量和计算复杂度,网络结构也得到改进和优化.
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文献信息
篇名 基于导向重构与降噪稀疏自编码器的合成孔径雷达目标识别
来源期刊 兵工学报 学科 工学
关键词 合成孔径雷达 导向重构 降噪稀疏自编码器 正则化Softmax 目标识别
年,卷(期) 2020,(9) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1861-1870
页数 10页 分类号 TN959.1+7
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-1093.2020.09.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王健 78 600 13.0 22.0
2 杨珂 4 8 1.0 2.0
3 任萍 10 51 4.0 7.0
4 秦春霞 3 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
合成孔径雷达
导向重构
降噪稀疏自编码器
正则化Softmax
目标识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
兵工学报
月刊
1000-1093
11-2176/TJ
大16开
北京2431信箱
82-144
1979
chi
出版文献量(篇)
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