用于SAR遥感图像车辆型谱级识别的高阶特征表示多尺度残差卷积网络

来源 :信号处理 | 被引量 : 0次 | 上传用户：huoniao10

【摘要】

：

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)对地观测具有覆盖面积广、多极化、多分辨率、全天时全天候观测的特点,被广泛应用于智能化监测系统。随着SAR遥感图像分辨率的提升,目标型谱级识别成为了一项挑战。本文使用聚束成像模式下10种型号车辆的0.3 m分辨率、HH极化、多方位角的观测数据,针对型号类间差异小而导致的传统分类算法性能较差的问题,提出了多尺度特征提取残差结构,

【作者】

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陈禾李灿庄胤杜海琳龙腾

【机构】

：

北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所,北京大学信息与科学技术学院

【出处】

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信号处理

【发表日期】

：

2021年03期

【关键词】

：

SAR遥感图像车辆型谱级识别多尺度高阶特征表示深度卷积网络 SAR remote sensing imagery vehicle fine-grained

【基金项目】

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长江学者(T2012122),北京市科技百领军人才项目资助项目(Z141101001514005)

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