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小样本SAR目标的双重一致性因果识别方法
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作者 王陈炜 罗思懿 +3 位作者 黄钰林 裴季方 张寅 杨建宇 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期3928-3935,共8页
在小样本条件下提升方法的泛化性能,是合成孔径雷达自动目标识别(SAR ATR)的重要研究方向。针对该方向中的基础理论问题,该文建立了一个SAR ATR因果模型,证明了SAR图像中背景、相干斑等干扰在充足样本条件下可以被忽略;但在小样本条件下... 在小样本条件下提升方法的泛化性能,是合成孔径雷达自动目标识别(SAR ATR)的重要研究方向。针对该方向中的基础理论问题,该文建立了一个SAR ATR因果模型,证明了SAR图像中背景、相干斑等干扰在充足样本条件下可以被忽略;但在小样本条件下,这些因素将成为识别中的混杂因子,在提取的SAR图像特征中引入虚假相关性,影响SAR ATR性能。为了甄别和消除这些特征中的虚假效应,该文提出一个基于双重一致性的小样本SAR ATR方法,其中双重一致性包括类内一致性掩码和效应一致性损失。首先,基于鉴别特征应具有类内一致和类间差异的原则,利用类内一致性掩码,捕获目标的类内一致鉴别特征,甄别出目标特征中的混淆部分,准确估计出干扰引入的虚假效应。其次,基于不变风险最小化的思想,利用效应一致性损失,将经验风险最小化数据量需求转变为对效应相似度的度量需求,降低虚假效应消除对数据量的需求,消除特征中的虚假效应。因而,所提基于双重一致性的小样本SAR ATR方法可实现特征提取中的真实因果,实现准确的识别性能。两个基准数据集上的识别实验,验证了该方法的合理性和有效性,可提升小样本条件下SAR目标识别的性能。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 自动目标识别 小样本 因果推断
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