| 基于散射信息和元学习的SAR图像飞机目标识别 |
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| 引用本文： | 吕艺璇,王智睿,王佩瑾,李盛阳,谭洪,陈凯强,赵良瑾,孙显. 基于散射信息和元学习的SAR图像飞机目标识别[J]. 雷达学报, 2022, 11(4): 652-665. DOI: 10.12000/JR22044 |
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| 作者姓名： | 吕艺璇 王智睿 王佩瑾 李盛阳 谭洪 陈凯强 赵良瑾 孙显 |
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| 作者单位： | 1.中国科学院空天信息创新研究院 北京 1000942.中国科学院大学 北京 1000493.中国科学院大学电子电气与通信工程学院 北京 1000494.中国科学院网络信息体系技术科技创新重点实验室 北京 1001905.中国科学院空间应用工程与技术中心 北京 1000946.中国科学院太空应用重点实验室 北京 100094 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61725105, 62076241) |
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| 摘 要： | SAR图像由于数据获取难度大，样本标注难，目标覆盖率不足，导致包含地理空间目标的影像数量稀少。为了解决这些问题，该文开展了基于散射信息和元学习的SAR图像飞机目标识别方法研究。针对SAR图像中不同型号飞机空间结构离散分布差异较大的情况，设计散射关联分类器，对飞机目标的离散程度量化建模，通过不同目标离散分布的差异来动态调整样本对的权重，指导网络学习更具有区分性的类间特征表示。考虑到SAR目标成像易受背景噪声的影响，设计了自适应特征细化模块，促使网络更加关注飞机的关键部件区域，减少背景噪声干扰。该文方法有效地将目标散射分布特性与网络的自动学习过程相结合。实验结果表明，在5-way 1-shot的极少样本新类别识别任务上，该方法识别精度为59.90%，相比于基础方法提升了3.85%。减少一半训练数据量后，该方法在新类别的极少样本识别任务上仍然表现优异。
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| 关 键 词： | 合成孔径雷达(SAR) 飞机目标识别 元学习 散射信息 |
| 收稿时间： | 2022-03-11 |
Scattering Information and Meta-learning Based SAR Images Interpretation for Aircraft Target Recognition |
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| LYU Yixuan,WANG Zhirui,WANG Peijin,LI Shengyang,TAN Hong,CHEN Kaiqiang,ZHAO Liangjin,SUN Xian. Scattering Information and Meta-learning Based SAR Images Interpretation for Aircraft Target Recognition[J]. Journal of Radars, 2022, 11(4): 652-665. DOI: 10.12000/JR22044 |
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| Authors: | LYU Yixuan WANG Zhirui WANG Peijin LI Shengyang TAN Hong CHEN Kaiqiang ZHAO Liangjin SUN Xian |
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