【摘 要】
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Synthetic aperture radar(SAR)automatic target recognition(ATR)is an significant research area in the field of remote sensing.Classic SAR ATR algorithms base
【出 处】
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全球智能工业创新大会暨全球创新技术成果转移大会(GIIC2018)——2018智能无人系统大会
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Synthetic aperture radar(SAR)automatic target recognition(ATR)is an significant research area in the field of remote sensing.Classic SAR ATR algorithms based on traditional machine learning algorithms rely heavily on manually designed feature extractors,the effectiveness of which could greatly impact the performance of over all system.Recently,convolutional neural network(CNN),which can automatically extract hierarchical features of images,has achieved great success in optical image target recogniton.This paper proposes an efficient architecture of CNN model for SAR ATR tasks,and evaluate its performance on Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition(MSTAR)benchmark dataset.In addition,the influence of SAR image compression on SAR ATR tasks in real systems is evaluated based on the proposed CNN model.
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