一种基于模糊滤波提高SAR自动目标识别平移不变性的方法

• 作者: 张严 张冰尘 顾正强
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 合成孔径雷达 自动目标识别 平移不变性 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 传感器与信号处理
• 页码范围: 2488-2496
• 页数: 9页
• 分类号: TP3174
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2020.11.10

摘要

使用卷积神经网络去实现合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)自动目标识别(auto target recogmtion,ATR)成为了近年来的热点,但实际使用中存在的一个隐患问题是平移不变性的丢失,随着目标位置移动,系统输出也随之改变,从而造成错误识别.针对上述问题,提出了一种落实在模型层面的解决方法,通过对算法的改进,实现提升SAR ATR系统平移不变性,而无需数据增强.提出的模块易于移植到现有SAR ATR骨干网络中,且通过实测兼容良好,引入后不影响识别准确率,达到了与原网络近似相等甚至更高的精度.结果 表明,所提出的算法不仅提升了系统的平移不变性,同时提升了系统的抗干扰能力.