基于子孔径与全孔径特征学习的SAR多通道虚假目标鉴别

摘要：

SAR多通道引起的虚假目标与散焦的船舶目标形状纹理特征非常相似,在全孔径SAR图像中难以区分.针对此类虚假目标造成的虚警问题,该文提出一种基于子孔径与全孔径特征学习的SAR多通道虚假目标鉴别方法.首先,对复数SAR图像进行幅值计算得到幅度图像,利用迁移学习方法提取幅度图像中的全孔径特征;接着,对复数SAR图像进行子孔径分解获得一系列子孔径图像,然后用栈式卷积自编码器(SCAE)提取子孔径图像中的子孔径特征;最后,将子孔径和全孔径特征进行串联并利用联合特征进行分类.在高分三号超精细条带模式SAR图像上的实验结果表明,该方法可以有效的鉴别船舶目标和多通道虚假目标,与仅使用全孔径特征学习的方法相比准确率提升了16.32％.

关键词：合成孔径雷达、深度学习、子孔径特征学习、船舶目标鉴别、多通道虚假目标

所属期刊栏目：10

分类号：TN958;TP183

资助基金：国家自然科学基金61701478

在线出版日期：2021-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：159-172