【摘 要】
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合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）具有全天时、全天候的工作特点,能够获得高分辨微波图像,在民用和军事领域具有重要作用。SAR目标识别技术通过提取目标特征,完成对目标的属性和类别判定,是SAR图像解译和情报转换的关键环节。然而,在实际应用中,对于难以获取的军事SAR目标,往往无法收集足够数量的训练样本,制约了SAR目标识别技术的应用。因此,研究少样本SAR目标识
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合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）具有全天时、全天候的工作特点,能够获得高分辨微波图像,在民用和军事领域具有重要作用。SAR目标识别技术通过提取目标特征,完成对目标的属性和类别判定,是SAR图像解译和情报转换的关键环节。然而,在实际应用中,对于难以获取的军事SAR目标,往往无法收集足够数量的训练样本,制约了SAR目标识别技术的应用。因此,研究少样本SAR目标识别技术,从它源数据中获取辅助的识别信息,对提升SAR目标识别能力具有重要意义。针对上述问题,本文开展了方法研究与仿真实验等工作,主要内容有:1、针对SAR目标样本数量缺乏的问题,介绍了基于图像处理和子频带分解的SAR样本扩充方法,并基于仿真SAR目标数据,研究了它源辅助生成对抗网络SAR样本扩充方法,丰富了少样本SAR目标分类特征信息,为SAR目标识别能力提升提供数据支撑。2、针对相似分布它源信息迁移时,识别模型收敛速度慢、迁移识别能力受限的问题,研究了权值迁移特征嵌入的少样本SAR目标识别方法,通过建立特征与分类器间的匹配关系,直推SAR图像域分类器初始权重,优化了识别模型训练的初始点及优化方向,提高了相似源辅助少样本SAR目标识别率。3、针对差异化分布它源信息迁移时,特征异构、辅助信息难以利用的问题,提出了域特征映射的少样本SAR目标识别方法,通过对光学样本与SAR样本间特征变换的学习,导出异源特征映射关系,实现了异源数据辅助少样本识别任务中不同域分类特征的同质化,有效提升了异源辅助少样本SAR目标的识别性能。以上方法已通过实测数据验证,结果表明,上述方法能够充分利用它源信息辅助SAR目标识别,提高了样本受限条件下的SAR目标识别准确率。
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