基于卷积神经网络的SAR目标多维度特征提取.pdf

"基于卷积神经网络的SAR目标多维度特征提取.pdf" 这篇论文探讨了基于卷积神经网络的SAR目标多维度特征提取方法。SAR（Synthetic Aperture Radar）目标识别在军用和民用领域中发挥着越来越重要的作用，而特征提取是SAR目标识别过程的关键环节。 在传统的SAR目标识别方法中，特征提取主要依赖于经验和规则，缺乏自适应性和泛化能力。为了解决这个问题，作者提出了基于深度卷积神经网络（DCNN）的SAR目标识别方法。该方法可以自动学习和提取SAR目标的多维度特征，从而实现SAR目标的自动识别。 DCNN模型可以学习到SAR目标的多维度特征，从低级别的视觉特征到高级别的语义特征，实现了SAR目标的多维度特征提取。同时，DCNN模型也可以自动学习特征选择问题，提高了SAR目标识别的准确性。 在实验中，作者使用MSTAR数据集对DCNN模型进行了测试，结果表明，DCNN模型可以达到93.99%的识别率，相比于传统的单维度特征模式识别方法，DCNN模型的识别能力更优异。 本文的贡献在于： 1. 提出了基于深度卷积神经网络的SAR目标识别方法，解决了传统方法的缺陷。 2. 实现了SAR目标的多维度特征提取，提高了SAR目标识别的准确性。 3. 证明了DCNN模型在SAR目标识别中的优越性。 本文的结论是，基于深度卷积神经网络的SAR目标识别方法能够实现SAR目标的自动识别，提高了SAR目标识别的准确性和效率。 关键词：雷达目标识别、多维度特征提取、卷积神经网络、SAR目标识别。 技术领域： * 机器学习 * 深度学习 * 卷积神经网络 * SAR目标识别 * 多维度特征提取 应用领域： * 军用领域 * 民用领域 * 雷达目标识别 * 自动化识别系统 本文提出了一种基于深度卷积神经网络的SAR目标识别方法，解决了传统方法的缺陷，提高了SAR目标识别的准确性和效率。该方法可以应用于军用和民用领域，具有广泛的应用前景。