一种基于EfficientNet与BiGRU的多角度SAR图像目标识别方法

TP753; 合成孔径雷达(SAR)的自动目标识别(ATR)技术目前已广泛应用于军事和民用领域.SAR图像对成像的方位角极其敏感,同一目标在不同方位角下的SAR图像存在一定差异,而多方位角的SAR图像序列蕴含着更加丰富的分类识别信息.因此,该文提出一种基于EfficientNet和BiGRU的多角度SAR目标识别模型,并使用孤岛损失来训练模型.该方法在MSTAR数据集10类目标识别任务中可以达到100％的识别准确率,对大俯仰角(擦地角)下成像、存在版本变体、存在配置变体的3种特殊情况下的SAR目标分别达到了99.68％,99.95％,99.91％的识别准确率.此外,该方法在小规模的数据集上也能...

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Published in雷达学报 Vol. 10; no. 6; pp. 895 - 904
Main Authors 赵鹏菲, 黄丽佳
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室 北京 100190 2021
中国科学院大学 北京 100049%中国科学院空天信息创新研究院 北京 100094
中国科学院空天信息创新研究院 北京 100094
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合成孔径雷达;自动目标识别;多角度识别;EfficientNet
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ISSN2095-283X
DOI10.12000/JR20133

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Summary:TP753; 合成孔径雷达(SAR)的自动目标识别(ATR)技术目前已广泛应用于军事和民用领域.SAR图像对成像的方位角极其敏感,同一目标在不同方位角下的SAR图像存在一定差异,而多方位角的SAR图像序列蕴含着更加丰富的分类识别信息.因此,该文提出一种基于EfficientNet和BiGRU的多角度SAR目标识别模型,并使用孤岛损失来训练模型.该方法在MSTAR数据集10类目标识别任务中可以达到100％的识别准确率,对大俯仰角(擦地角)下成像、存在版本变体、存在配置变体的3种特殊情况下的SAR目标分别达到了99.68％,99.95％,99.91％的识别准确率.此外,该方法在小规模的数据集上也能达到令人满意的识别准确率.实验结果表明,该方法在MSTAR的大部分数据集上识别准确率均优于其他多角度SAR目标识别方法,且具有一定的鲁棒性.
ISSN:2095-283X
DOI:10.12000/JR20133