基于子孔径与全孔径特征学习的SAR多通道虚假目标鉴别

TN958%TP183; SAR多通道引起的虚假目标与散焦的船舶目标形状纹理特征非常相似,在全孔径SAR图像中难以区分.针对此类虚假目标造成的虚警问题,该文提出一种基于子孔径与全孔径特征学习的SAR多通道虚假目标鉴别方法.首先,对复数SAR图像进行幅值计算得到幅度图像,利用迁移学习方法提取幅度图像中的全孔径特征;接着,对复数SAR图像进行子孔径分解获得一系列子孔径图像,然后用栈式卷积自编码器(SCAE)提取子孔径图像中的子孔径特征;最后,将子孔径和全孔径特征进行串联并利用联合特征进行分类.在高分三号超精细条带模式SAR图像上的实验结果表明,该方法可以有效的鉴别船舶目标和多通道虚假目标,与仅使用...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	雷达学报 2021, Vol.10 (1), p.159-172
Hauptverfasser:	马琳, 潘宗序, 黄钟泠, 韩冰, 胡玉新, 周晓, 雷斌
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	TN958%TP183; SAR多通道引起的虚假目标与散焦的船舶目标形状纹理特征非常相似,在全孔径SAR图像中难以区分.针对此类虚假目标造成的虚警问题,该文提出一种基于子孔径与全孔径特征学习的SAR多通道虚假目标鉴别方法.首先,对复数SAR图像进行幅值计算得到幅度图像,利用迁移学习方法提取幅度图像中的全孔径特征;接着,对复数SAR图像进行子孔径分解获得一系列子孔径图像,然后用栈式卷积自编码器(SCAE)提取子孔径图像中的子孔径特征;最后,将子孔径和全孔径特征进行串联并利用联合特征进行分类.在高分三号超精细条带模式SAR图像上的实验结果表明,该方法可以有效的鉴别船舶目标和多通道虚假目标,与仅使用全孔径特征学习的方法相比准确率提升了16.32％.
ISSN:	2095-283X
DOI:	10.12000/JR20106