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基于旋转平移不变小波散射卷积网络的合成孔径雷达自动目标识别

DOI：10.3390/rs10040501 期刊：Remote Sensing 出版年份：2018 更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要： 合成孔径雷达（SAR）自动目标识别算法包含特征提取与分类两个阶段。所提取特征的质量对最终分类性能具有重要影响。本文提出一种基于小波散射卷积网络的SAR自动目标分类方法：通过引入具有复数小波滤波器的深度散射卷积网络，在空间和角度变量上无需训练数据即可提取跨多尺度、多角度的鲁棒特征表示。后续采用常规降维与支持向量机分类器完成分类任务。该方法在运动与静止目标获取与识别（MSTAR）基准数据集上进行测试，在无数据增强的情况下对十类目标分类达到97.63%的平均准确率。
作者： Haipeng Wang，Suo Li，Yu Zhou，Sizhe Chen
AI智能分析
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研究概述 实验方案

研究目的

主要目标是通过大量实验展示WSCN应用于合成孔径雷达自动目标识别（SAR ATR）的优越性。该方法采用旋转平移散射卷积网络提取SAR图像的目标散射能量特征，进而利用提取的特征训练高斯核支持向量机（SVM）进行分类。

研究成果

基于小波散射卷积网络的合成孔径雷达自动目标分类方法在标准工作条件下实现了高分类精度，并对配置变化表现出鲁棒性。然而，当俯仰角发生显著变化时，其性能会下降。该方法降低了对训练样本数量的依赖和过拟合概率，因而更适用于SAR自动目标识别任务。

研究不足

所提出的方法对俯仰角的重大变化较为敏感，这会影响分类准确性。此外，与标准运行条件（SOC）相比，该方法在扩展运行条件（EOC）下的性能较低。

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