基于双重对比学习模型的SAR自动目标识别背景去偏方法

1

作者 张文青 王景 +4 位作者 黄雪琴 田巳睿 何成 张劲东 李洪涛 《数据采集与处理》 北大核心 2025年第3期686-698,共13页

对比学习作为一种自监督方法,可从无标记SAR图像中挖掘目标表征,是SAR自动目标识别(Automatic target recognition,ATR)的关键技术。但现有模型常将目标与背景整体表征,导致特征混杂背景干扰,从而削弱模型对目标的聚焦能力。为解决这一... 对比学习作为一种自监督方法,可从无标记SAR图像中挖掘目标表征,是SAR自动目标识别(Automatic target recognition,ATR)的关键技术。但现有模型常将目标与背景整体表征,导致特征混杂背景干扰,从而削弱模型对目标的聚焦能力。为解决这一问题,提出了一种多分支双重对比学习模型。该模型在保留传统实例对比分支的基础上,创新性引入背景纠偏对比分支,构建了多分支对比学习框架;通过正负样本中目标与背景的随机组合策略,并结合ResNet50的主干网络以及自注意力池化增强语义特征提取,利用优化的双重对比损失函数改进目标特征学习,降低背景与目标的伪相关性;基于MSTAR数据集的Shapley值分析验证了该模型的有效性,目标分类结果证明该方法显著增强了模型特征提取的因果性,大大提升了SAR ATR算法的泛化性能。 展开更多

关键词 sar自动目标识别 自监督对比学习 表征学习 背景去偏

在线阅读 下载PDF 职称材料

针对SAR目标识别的k均值增量学习法

2

作者 胡超 郝明 汪文英 《现代雷达》 北大核心 2025年第4期46-51,共6页

深度神经网络技术在为合成孔径雷达(SAR)自动目标识别领域带来了较高的识别精度的同时,也在持续进行样本训练的过程中产生了灾难性遗忘问题。目前,学界使用增量学习的方法来缓解深度神经网络持续学习过程中的灾难性遗忘问题。增量学习... 深度神经网络技术在为合成孔径雷达(SAR)自动目标识别领域带来了较高的识别精度的同时,也在持续进行样本训练的过程中产生了灾难性遗忘问题。目前,学界使用增量学习的方法来缓解深度神经网络持续学习过程中的灾难性遗忘问题。增量学习的关键问题在于提取并保留用于区分新类和旧类的特征,该问题也成为增量学习性能提升的主要瓶颈。主流的增量学习方法一般通过筛选并保留一定数量的旧样本,来保留关键的旧类特征。为了进一步提升增量学习方法的性能,增强增量学习的实用性,文中提出了一种新的增量学习样本保留方法,该方法保留的旧样本具有更强的旧类特征代表性;利用了k均值方法选择代表性旧样本,再利用蒸馏损失训练新模型;通过在MSTAR数据集上的实验可知,该方法能够进一步提升神经网络对SAR图像的增量学习能力。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 sar自动目标识别 深度神经网络 增量学习 灾难性遗忘

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于雷达散射特性的高分辨率SAR图像自动目标识别 被引量：6

3

作者 王超 张波 +5 位作者 温晓阳 张红 吴樊 张长耀 江凯 陈仁元 《电波科学学报》 EI CSCD 2004年第4期422-426,共5页

高分辨率SAR的迅速发展为自动目标识别提供了可能 ,为了克服存储海量模板带来的计算复杂性 ,发展基于模型的目标识别现已成为新的国际研究热点。先由目标的真实三维模型依据电磁波散射理论计算雷达散射截面 (RCS) ,利用宽带合成孔径技... 高分辨率SAR的迅速发展为自动目标识别提供了可能 ,为了克服存储海量模板带来的计算复杂性 ,发展基于模型的目标识别现已成为新的国际研究热点。先由目标的真实三维模型依据电磁波散射理论计算雷达散射截面 (RCS) ,利用宽带合成孔径技术得出目标散射特性的空间分辨率图像 ,进而基于模拟图像实现目标的CFAR检测。最后利用我国机载高分辨率SAR图像对该方法进行实验 。 展开更多

关键词 sar 分辨率 后向散射 散射特性 自动目标识别

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于数值散射模拟与模型匹配的SAR自动目标识别研究 被引量：4

4

作者 周雨 王海鹏 陈思喆 《雷达学报（中英文）》 CSCD 2015年第6期666-673,共8页

该文提出并实现了一种基于模型的SAR自动目标识别算法,该算法用实验室开发的BART进行离线电磁散射计算,系统参数设置和MSTAR数据库的参数完全一致,对待测图像和电磁散射数据所成的图像分别进行特征提取,然后进行搜索匹配。该文通过MSTA... 该文提出并实现了一种基于模型的SAR自动目标识别算法,该算法用实验室开发的BART进行离线电磁散射计算,系统参数设置和MSTAR数据库的参数完全一致,对待测图像和电磁散射数据所成的图像分别进行特征提取,然后进行搜索匹配。该文通过MSTAR 3类目标3种型号的实测数据和BART仿真数据分别验证了算法的可行性和准确性。该算法简单易实现,运行时间短,目标分类识别的效果较好。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 自动目标识别 sar图像模拟 模型匹配

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于仿真SAR图像深度迁移学习的自动目标识别 被引量：9

5

作者 王泽隆 徐向辉 张雷 《中国科学院大学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2020年第4期516-524,共9页

使用深度卷积神经网络实现SAR图像的自动目标识别在训练过程中需要大量的标注数据。为解决由SAR实测数据获取成本高、标注数据量不足带来的问题,提出一种在由CReLU激活函数和批归一化改进的卷积神经网络上,使用仿真SAR图像提升最终目标... 使用深度卷积神经网络实现SAR图像的自动目标识别在训练过程中需要大量的标注数据。为解决由SAR实测数据获取成本高、标注数据量不足带来的问题,提出一种在由CReLU激活函数和批归一化改进的卷积神经网络上,使用仿真SAR图像提升最终目标识别性能的方法,把从大量仿真SAR图像学习到的有效知识迁移到实测SAR图像数据上。在训练中,先用仿真SAR图像预训练卷积神经网络,结合迁移学习的方法,有效地解决由SAR图像数据不足带来的过拟合问题。在MSTAR数据集上验证方法的有效性,识别准确率提高到99.78%,并在少量SAR图像样本数据上也取得不错的识别效果。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 仿真sar图像 迁移学习 自动目标识别(ATR)

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于三维电磁散射参数化模型的SAR目标识别方法 被引量：65

6

作者 文贡坚 朱国强 +6 位作者 殷红成 邢孟道 杨虎 马聪慧 闫华 丁柏圆 钟金荣 《雷达学报（中英文）》 CSCD 2017年第2期115-135,共21页

合成孔径雷达目标识别是雷达数据解译中一个长期研究的难点问题。近年来,基于模型的SAR目标识别方法由于在扩展条件下的识别性能表现良好而备受关注。在联合国内多家研究单位进行攻关的基础上,该文简要阐述了对该问题的初步研究成果及... 合成孔径雷达目标识别是雷达数据解译中一个长期研究的难点问题。近年来,基于模型的SAR目标识别方法由于在扩展条件下的识别性能表现良好而备受关注。在联合国内多家研究单位进行攻关的基础上,该文简要阐述了对该问题的初步研究成果及思考。首先从3个方面出发梳理了散射部件模型发展的技术脉络并对其进行了补充完善;然后从正向推算和逆向反演两条技术途径提出了复杂目标电磁散射参数化建模方法;最后提出了基于复杂目标电磁散射参数化模型的目标识别新框架。论文最后对基于模型的SAR目标识别下一步研究方向进行了展望。 展开更多

关键词 电磁散射 参数化模型 sar 自动目标识别

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于图像欧式距离的KPCA SAR图像目标识别算法 被引量：3

7

作者 周强 杨智勇 +1 位作者 孙小燕 张静 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2012年第12期38-41,共4页

针对传统KPCA方法识别SAR图像时需首先对图像进行拉直处理问题进行研究,借助于图像欧式距离,提出了一种基于图像欧式距离的核函数构建方法,给出了3种基于图像欧式距离的核函数,并将其应用SAR图像识别中。以实测MSTAR数据为例,给出了识... 针对传统KPCA方法识别SAR图像时需首先对图像进行拉直处理问题进行研究,借助于图像欧式距离,提出了一种基于图像欧式距离的核函数构建方法,给出了3种基于图像欧式距离的核函数,并将其应用SAR图像识别中。以实测MSTAR数据为例,给出了识别结果和仿真分析,结果证明了该算法能够有效克服传统KPCA方法的局限性,是一种可行的方法。 展开更多

关键词 sar 自动目标识别 图像欧式距离 KPCA

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种在SAR图像中进行目标识别的多尺度模型 被引量：2

8

作者 张翠 邹涛 +1 位作者 郦苏丹 王正志 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期20-25,共6页

本文基于 SAR相干成像的原理 ,利用当图像分辨率改变时 ,自然景物和人工目标斑点模式变化方式的不同 ,提出了一种从自然景物中识别人工目标的多尺度模型 ,并研究了此模型在不同分辨率图像中的性质及应用。

关键词 合成孔径雷达 多尺度模型 自动目标识别 sar图像

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种基于动态字典学习的SAR图像目标识别算法 被引量：2

9

作者 王保云 张逸为 +2 位作者 张荣 古今 王敏昆 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2013年第6期17-25,共9页

本文提出了一种应用于SAR图像目标识别的动态字典学习算法,该算法通过在字典学习过程中自动删除和增加字典条目来调整字典表示性能与尺寸。删除操作是在删除代价的约束下针对相关度高或利用率低的字典条目进行,而增加操作是在增加代价... 本文提出了一种应用于SAR图像目标识别的动态字典学习算法,该算法通过在字典学习过程中自动删除和增加字典条目来调整字典表示性能与尺寸。删除操作是在删除代价的约束下针对相关度高或利用率低的字典条目进行,而增加操作是在增加代价的约束下针对信号表示的残留误差的主分量进行,通过交替执行删除和增加操作来不断优化字典,使其表示能力达到最佳。在MSTAR数据集上的实验验证了算法性能,并给出了相应的参数调整建议。从实验结果和分析可看出,该算法具有识别率高、算法稳定等特点。 展开更多

关键词 稀疏表达 K-SVD算法 动态字典学习 sar图像分类 自动目标识别

在线阅读 下载PDF 职称材料

深度卷积神经网络在迁移学习模式下的SAR目标识别 被引量：36

10

作者 李松 魏中浩 +1 位作者 张冰尘 洪文 《中国科学院大学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2018年第1期75-83,共9页

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)自动目标识别过程主要包括目标特征提取和分类器训练两个步骤。提出一种基于深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks,DNNs)的SAR自动目标识别方法,使用一类优化的DNNs网络结构... 合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)自动目标识别过程主要包括目标特征提取和分类器训练两个步骤。提出一种基于深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks,DNNs)的SAR自动目标识别方法,使用一类优化的DNNs网络结构对SAR图像目标进行分类训练。该网络结构自动提取目标类别特征,避免人工预选取特征方法带来的不标准性。在DNNs网络模型训练过程中引入迁移学习的概念,以防止结果陷入局部最优解和加快模型参数的训练。最后使用美国运动和静止目标获取与识别MSTAR数据集进行试验,给出该方法与其他分类方法结果的对比,证明其取得较高的分类正确率。 展开更多

关键词 合成孔径雷达(sar) 自动目标识别 深度卷积神经网络 迁移学习

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于二维子分类鉴别分析的SAR图像识别方法研究 被引量：12

11

作者 张静 王国宏 +1 位作者 杨智勇 刘福太 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期798-803,797,共7页

本文在分析传统二维鉴别分析方法局限性的基础上,提出了一种基于二维子分类鉴别分析的合成孔径雷达图像识别方法.该方法首先对SAR图像进行图像预处理,然后利用图像欧氏距离对每类目标进行子类划分,并由图像的行信息和列信息提出了两种... 本文在分析传统二维鉴别分析方法局限性的基础上,提出了一种基于二维子分类鉴别分析的合成孔径雷达图像识别方法.该方法首先对SAR图像进行图像预处理,然后利用图像欧氏距离对每类目标进行子类划分,并由图像的行信息和列信息提出了两种二维子分类鉴别分析方法,最后利用最近邻分类器对提取的特征投影矩阵进行分类识别.本文利用美国实测的MSTAR数据对算法进行了仿真验证,实验结果表明了本文方法的正确性和有效性. 展开更多

关键词 sar 自动目标识别 二维子分类鉴别分析 图像欧氏距离 特征提取

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于证据理论的SAR图像融合识别方法 被引量：5

12

作者 张静 王国宏 +1 位作者 梁发麦 孙晓燕 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期2053-2057,2112,共6页

由于事物的多样性、现代战争的欺骗性和破坏性,军事目标经常会发生部分外形改变的情况,基于几何散列表技术可以有效解决这个问题,但在特征库中已知目标不满足360度全姿态角时,该方法的识别效果下降。为了提高正确识别率,提出一种基于D-... 由于事物的多样性、现代战争的欺骗性和破坏性,军事目标经常会发生部分外形改变的情况,基于几何散列表技术可以有效解决这个问题,但在特征库中已知目标不满足360度全姿态角时,该方法的识别效果下降。为了提高正确识别率,提出一种基于D-S证据理论融合的识别方法,并详细探讨了在贝叶斯结构和准贝叶斯结构下基本概率赋值的构建。利用MSTAR数据对该方法进行了仿真实验,验证了该方法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 自动目标识别 sar图像 几何散列法 证据理论

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于线性回归的SAR目标方位角估计方法 被引量：6

13

作者 计科峰 匡纲要 郁文贤 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2004年第11期26-29,共4页

方位角估计是合成孔径雷达(SAR)图像自动目标识别研究中的一个重要问题。一般而言,基于SAR图像的目标方位角估计方法应满足精度高、速度足够快、对目标部署条件的变化具有一定的稳健性。文中在分析现有的SAR图像目标方位角估计方法优缺... 方位角估计是合成孔径雷达(SAR)图像自动目标识别研究中的一个重要问题。一般而言,基于SAR图像的目标方位角估计方法应满足精度高、速度足够快、对目标部署条件的变化具有一定的稳健性。文中在分析现有的SAR图像目标方位角估计方法优缺点的基础上,给出了一种有效的基于线性回归的SAR图像目标方位角估计方法,并通过对大量实测MSTARSAR图像目标方位角的估计试验,详细分析了该方法对SAR图像目标方位角的估计性能。 展开更多

关键词 目标方位 sar图像 估计方法 MSTAR 合成孔径雷达(sar) 自动目标识别 稳健性 部署 细分 速度

在线阅读 下载PDF 职称材料

高分辨率SAR图像目标峰值特征提取 被引量：1

14

作者 高贵 计科峰 +1 位作者 匡纲要 李德仁 《信号处理》 CSCD 北大核心 2005年第3期232-235,225,共5页

峰值特征是进行SAR图像自动目标识别的重要特征。本文提出了SAR图像目标的通用高斯峰值模型,根据该模型提出了目标峰值提取方法。利用实测数据以及蒙特卡罗仿真结果表明:通用高斯峰值模型是实际峰值的一种精确模型,基于该模型的峰值提... 峰值特征是进行SAR图像自动目标识别的重要特征。本文提出了SAR图像目标的通用高斯峰值模型,根据该模型提出了目标峰值提取方法。利用实测数据以及蒙特卡罗仿真结果表明:通用高斯峰值模型是实际峰值的一种精确模型,基于该模型的峰值提取方法具有良好的提取精度。 展开更多

关键词 图像目标 高分辨率sar 峰值 特征提取 自动目标识别 提取方法 sar图像 精确模型 仿真结果 蒙特卡罗 实测数据 高斯 通用

在线阅读 下载PDF 职称材料

复杂环境大场景SAR图像飞机目标快速检测 被引量：12

15

作者 赵琰 赵凌君 匡纲要 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期594-602,共9页

随着人工智能与合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)技术的发展,基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的SAR图像自动目标识别技术取得了一定的突破.然而,由于飞机自身结构以及SAR成像机制的复杂性,在复杂环境大... 随着人工智能与合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)技术的发展,基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的SAR图像自动目标识别技术取得了一定的突破.然而,由于飞机自身结构以及SAR成像机制的复杂性,在复杂环境大场景SAR图像中对飞机目标进行快速准确的检测依然存在挑战.为提升算法的检测能力,本文对现有检测算法的处理流程进行了分析与总结,并提出了一种复杂环境大场景SAR图像飞机目标快速检测算法.算法优化了整体检测流程,设计了基于灰度特征的机场区域精细化提取和基于CNN的飞机目标粗检测两大子模块,并采用了YOLOv3网络对机场区域以及飞机目标分别进行初步的提取与检测.实验结果表明,本文算法对复杂环境大场景SAR图像中的飞机目标具有高效的检测能力. 展开更多

关键词 飞机目标快速检测 复杂场景 合成孔径雷达(sar) 自动目标识别(ATR) YOLOv3 卷积神经网络(CNN)

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于遗传算法的二维模糊C-划分最大熵SAR图像分割

16

作者 张昆辉 曹兰英 夏良正 《信号处理》 CSCD 北大核心 2005年第2期199-201,共3页

在合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar)自动目标识别中,图像分割的好坏直接影响目标的识别性能。本文将二维模糊最大熵方法应用于SAR图像,并根据SAR图像的特点,对其进行了改进。为了快速搜索到最优参数,采用了遗传算法和模拟退火方法... 在合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar)自动目标识别中,图像分割的好坏直接影响目标的识别性能。本文将二维模糊最大熵方法应用于SAR图像,并根据SAR图像的特点,对其进行了改进。为了快速搜索到最优参数,采用了遗传算法和模拟退火方法进行全局寻优。实验结果表明,本文方法可有效地对SAR图像中的人造目标进行分割,并且具有执行时间短、鲁棒性强的优点。 展开更多

关键词 图像分割 遗传算法 模糊C-划分 最大熵 二维 sar图像 合成孔径雷达 自动目标识别 模拟退火方法 识别性能 直接影响 方法应用 最优参数 快速搜索 全局寻优 人造目标 执行时间 鲁棒性

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于幅相分离的属性散射中心参数估计新方法 被引量：10

17

作者 蒋文 李王哲 《雷达学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2019年第5期606-615,共10页

利用属性散射中心(ASC)参数估计来识别目标上的散射结构是实现合成孔径雷达(SAR)自动目标体识别(ATR)的重要步骤。为提高属性散射中心参数估计的速度并抑制杂散影响,该文首先从图像中提取多个属性散射中心,然后分别估计各个属性散射中... 利用属性散射中心(ASC)参数估计来识别目标上的散射结构是实现合成孔径雷达(SAR)自动目标体识别(ATR)的重要步骤。为提高属性散射中心参数估计的速度并抑制杂散影响,该文首先从图像中提取多个属性散射中心,然后分别估计各个属性散射中心的参数。为提高单个属性散射中心的参数估计速率,考虑到其幅度和相位相关参数可分离,该文提出幅度相位分离的属性散射中心参数估计思想,与传统方法相比,该思想使参数估计算法复杂度和参数估计时间降低了1个数量级。引入迭代半阈值(IHT)算法提高参数估计精度。根据各个属性散射中心的参数估计结果可识别目标上各种散射结构并确定其在目标上的位置分布。仿真数据、实测数据以及MSTAR数据集得到的参数估计的高效性和高准确性,验证了该文所提方法的有效性。 展开更多

关键词 属性散射中心模型 sar自动目标体识别 幅度相位分离 L1/2正则化

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于人工智能方法的智能化舰船理论研究

18

作者 刘金来 赵国良 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第B07期480-484,共5页

首先设计基于神经网络的智能舰船自动目标识别框架结构，此框架可以引入先进算法，扩充系统功能．然后提出多舰船避碰智能决策系统解决方法，保障航行的安全：最后给出基于多智能体作战防御体系框架结构，完成智能化舰船的总体设计．

关键词 自动目标识别 智能决策 多智能体 神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料