【摘 要】
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合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）是一种高分辨率成像雷达,具有全天时、全天候和穿透力强的特点,在军事侦察、城市规划、环境监测等国防和国民领域发挥着重要作用。随着获取SAR图像数据能力的不断提升和SAR图像分辨率的持续提高,如何在海量的SAR图像数据中解译信息成为研究热点。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）作为一种
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合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）是一种高分辨率成像雷达,具有全天时、全天候和穿透力强的特点,在军事侦察、城市规划、环境监测等国防和国民领域发挥着重要作用。随着获取SAR图像数据能力的不断提升和SAR图像分辨率的持续提高,如何在海量的SAR图像数据中解译信息成为研究热点。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）作为一种深度学习模型,对生物神经元的感知过程进行了算法上的模仿,在图像目标识别领域取得了较好的效果。研究基于CNN的SAR图像目标识别技术具有一定的工程意义。本文基于CNN,重点研究不同SAR图像数据采集条件下的车辆目标识别,采用的数据集为MSTAR数据集,该数据集公开部分的数据包含十类军事车辆目标的SAR图像。本文主要研究内容如下:1)针对SAR图像数据集的数据较少,易引起CNN模型训练过拟合的问题,设计了一种基于生成对抗网络的数据增强方法。该方法采用全卷积网络作为生成对抗网络的生成模型和判别模型,并对模型引入了多种优化技巧。实验结果表明,在五种图像质量评价指标上,设计的生成对抗网络模型获取的SAR图像数据可以取得和真实的SAR图像数据相似的结果,即获取的SAR图像数据可用于SAR图像数据集的补充。2)针对SAR图像与光学图像在图像特征上存在差异,直接将光学图像领域的CNN模型应用于SAR图像目标识别,取得的效果不理想的问题。基于光学图像领域的识别模型VGG16,设计了一种改进的CNN模型,该模型考虑到了SAR的成像特征、成像的仰俯角及车辆目标的不同变体对识别性能的影响,在改进VGG16结构的同时引入了优化算法。实验结果表明,在三种识别条件下,设计的CNN模型可以取得较高的识别正确率,且当训练数据进行一定的扩充时,识别正确率可以进一步提升。3)针对CNN模型因网络参数随机初始化引起的模型迭代初期稳定性较差,进而影响识别正确率的问题,将迁移学习理论引入到设计的CNN模型。以MSTAR数据集中的部分SAR图像车辆目标数据作为源域训练样本,将源域训练得到的模型参数迁移到目标域模型作为网络初始参数,使用目标域训练样本进行网络参数微调,实现从源域到目标域的信息迁移。实验结果表明,在三种识别条件下,设计的CNN模型在引入迁移学习理论后,可以进一步提升识别正确率,且模型的收敛趋势较好。为验证算法的可靠性,将实验结果与七种优异的SAR图像目标识别方法进行性能对比,对比结果表明,在三种识别条件下,本文的SAR图像车辆目标识别方法可以取得较高的识别正确率,能够在一定程度上促进SAR图像目标识别技术的发展。
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