基于跨域元学习的SAR自动目标识别研究

摘要：

近年来,基于数据驱动的SAR自动目标识别研究技术取得了很大进展.虽然这类方法识别性能较好,但是在实际应用场景中很难采集到足够的真实SAR数据用于训练.文章通过引入仿真SAR数据来扩充训练数据集,弥补真实SAR数据的不足.为了解决仿真和真实SAR数据之间差异导致的跨域和跨任务迁移问题,提出了一种基于跨域元学习机制的知识迁移算法.利用特征变换和数据增强方法来解决跨领域迁移,利用元学习机制来解决跨任务迁移.实验证明算法可以在有限的训练数据下取得良好的识别性能.

关键词：合成孔径雷达、知识迁移、元学习

所属期刊栏目：7

分类号：TP18;TN957.52(自动化基础理论)

资助基金：江苏省电子信息职业教育研究常规课题;江苏电子信息职业学院校级科研基金项目

在线出版日期：2023-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：57-60