研究目的
利用机器学习方法研究从合成孔径雷达图像中识别目标特征，以提高准确性和效率。
研究成果
与传统的SAR目标方位识别方法相比，所提出的方法在定性和定量方面都表现出更优越的性能，具有在SAR自动目标识别系统和战场环境评估中的潜在应用价值。
研究不足
该方法需要进行图像预处理，并且可能受到SAR图像中目标外观的可变性、斑点噪声和阴影的影响。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018年7月22日-7月27日）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - SAR图像中的目标方位识别：一种机器学习方法
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DOI：10.1109/IGARSS.2018.8519384
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
识别合成孔径雷达（SAR）图像中给定目标的方向角是雷达成像解译的重要问题。本文提出一种基于机器学习理论的SAR目标方向角识别新方法。首先对SAR目标方向角进行离散化处理，建立目标样本邻域的空间关系；随后基于所提出的子空间方向判别分析求解最优线性映射，将样本投影至低维空间——该空间中的方向可辨识性优于原始空间；最后将投影样本输入多层神经网络以判定SAR目标方向角?；谠硕刖仓鼓勘昊袢∮胧侗穑∕STAR）数据集的实验结果表明了本方法的优越性。
作者：
Jifang Pei，Yulin Huang，Weibo Huo，Yin Zhang，Jianyu Yang
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