28、合成孔径雷达图像中的自动目标识别与雷达脉冲积分及波动损失分析

最新推荐文章于 2025-10-15 15:05:41 发布
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合成孔径雷达图像中的自动目标识别与雷达脉冲积分及波动损失分析

1. 合成孔径雷达图像自动目标识别

1.1 背景与目标

在合成孔径雷达（SAR）图像的目标识别领域，基于深度学习的方法展现出了显著优势。这里将介绍如何使用深度学习工具箱和并行计算工具箱，训练基于区域的卷积神经网络（R - CNN）进行大场景SAR图像的目标识别。

1.2 所需工具箱

  • 深度学习工具箱 ：提供设计和实现深度神经网络的框架，包含算法、预训练模型和应用程序。
  • 并行计算工具箱 ：可利用多核处理器、GPU和计算机集群解决计算和数据密集型问题，能直接在MATLAB中使用GPU加速深度学习算法的计算能力。

1.3 工作流程

主要步骤如下：
1. 下载数据集和预训练模型
2. 加载和分析图像数据
3. 定义网络架构
4. 指定训练选项
5. 训练网络
6. 评估网络

1.4 数据集下载

使用MSTAR杂波数据集的子集，包含300张训练杂波图像和50张测试杂波图像，有五种不同目标：BTR - 60（装甲车）、BRDM - 2（战斗车辆）、ZSU - 23/4（坦克）、T62（坦克）和SLICY（多个简单几何形状的静态目标）。数据使用X波段传感器在聚束模式下以一英尺分辨率收集，图像拍摄俯角为15度。杂波数据以PNG格式存储，对应的真实数据存储在 groundTruthMSTARClutterDataset.mat

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