文档名：一种基于集成卷积神经网络的SAR图像目标识别算法
摘要：针对合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR)图像目标识别问题,提出了一种基于集成卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的SAR图像目标识别方法.首先对原始数据集进行数据增强的预处理操作,以扩充训练样本;接着通过重采样的方法从训练样本中获取不同的训练子集,并在训练各基分类器时引入Dropout和Padding操作,有效增强了网络泛化能力;然后采用Adadelta算法与Nesterov动量法结合的思想来优化网络,提高了网络的收敛速度和识别精度;最后采用相对多数投票法对基分类器的分类结果进行集成.在MSTAR数据集上进行的实验结果表明,集成后的模型识别准确率达到99.30%,识别性能优于单个卷积神经网络,具有较强的泛化能力和较好的稳健性.
Abstract：Fortheproblemoftargetrecognitioninsyntheticapertureradar(SAR)imagetargetrecognition,amethodofSARimagetargetrecognitionbasedontheensembleconvolutionalneuralnetwork(CNN)isproposed.Firstly,thedata-enhancedpreprocessingoperationoftheoriginaldatasetisperformedtoexpandthetrainingsamples.Secondly,differenttrainingsubsetsareobtainedfromthetrainingsamplesbyresampling,andDropoutandPaddingoperationsareintroducedwhentrainingeachbaseclassifier,whicheffectivelyenhancesthenetworkgeneralizationability.ThentheideaofcombiningtheAdadeltaalgorithmandtheNesterovmomentumalgorithmisusedtooptimizethenetwork,whichimprovestheconvergencespeedandrecognitionaccuracyofthenetwork.Finally,therelativemajorityvotingmethodisusedtocombinetheclassificationresultsofbaseclassifier.ExperimentresultsontheMSTARdatasetshowthattherecognitionaccuracyoftheensemblemodelreaches99.30%,andtherecognitionperformanceisbetterthanthatofasingleCNN,withstronggeneralizationabilityandgoodrobustness.
作者：李汪华 张贞凯Author：LIWanghua ZHANGZhenkai
作者单位：江苏科技大学海洋学院,江苏镇江212100
刊名：电讯技术 ISTICPKU
Journal：TelecommunicationEngineering
年，卷(期)：2023, 63(12)
分类号：TN957.52
关键词：雷达目标识别 合成孔径雷达(SAR) 卷积神经网络(CNN) Ada_Nesterov动量法 网络集成
Keywords：radartargetrecognition syntheticapertureradar(SAR) convolutionalneuralnetwork(CNN) Ada_Nesterovmomentumalgorithm networkensemble
机标分类号：
在线出版日期：2024年1月3日
基金项目：国家自然科学基金一种基于集成卷积神经网络的SAR图像目标识别算法[
期刊论文] 电讯技术--2023, 63(12)李汪华 张贞凯针对合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR)图像目标识别问题,提出了一种基于集成卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的SAR图像目标识别方法.首先对原始数据集进行数据增强的预处理操作,以扩充训练样...参考文献和引证文献
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引证文献
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