一种基于EfficientNet与BiGRU的多角度SAR图像目标识别方法

摘要：

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.

关键词：合成孔径雷达;自动目标识别;多角度识别;EfficientNet

所属期刊栏目：10

分类号：TP753(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;中国科学院青年创新促进会项目

在线出版日期：2022-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：895-904