【摘 要】
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凭借深度学习在目标识别任务中的表现出的潜力,基于MSTAR数据库,设计了用于合成孔径雷达(SAR)目标识别的卷积神经网络。为了减小原图像中目标周围的斑点噪声以及目标位置的影
【机 构】
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北京航空航天大学电子信息工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(NO.61671035)
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凭借深度学习在目标识别任务中的表现出的潜力,基于MSTAR数据库,设计了用于合成孔径雷达(SAR)目标识别的卷积神经网络。为了减小原图像中目标周围的斑点噪声以及目标位置的影响,采用了随机裁剪的方法并以此扩充了训练样本数量,通过训练最终得到97.6%的目标识别率。此外,进行了算法移植至FPGA平台实现的研究。仿真结果表明,与其他计算平台相比,FPGA平台能在保证资源和精度的前提下提高识别速度。
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