مطابقة مراكز التشتت السماتية القائمة على شبكة الاعتقاد العميق وتطبيقها في التعرف على أهداف صور SAR
摘要
تُعدّ تقنية التعرف على الأهداف في صور رادار الفتحة الاصطناعية (Synthetic Aperture Radar، SAR) من التطبيقات المهمة لتحليل صور SAR. لتعزيز موثوقية التعرف على أهداف SAR، يقترح هذا البحث طريقة مطابقة مراكز التشتت السماتية اعتمادًا على شبكة الاعتقاد العميق (Deep Belief Network، DBN). تتميز معلمات مراكز التشتت السماتية بغناها، مما يمكنها من تمثيل الخصائص المحلية لتشتت الهدف بشكل جيد. تستفيد شبكة الاعتقاد العميق من مزايا التعلم العميق لتحقيق مطابقة قوية بين مجموعة مراكز التشتت للنماذج الاختبارية والنماذج القالب، وقادرة على التكيف جيدًا مع الضوضاء والقصور الجزئي، وما إلى ذلك. بناءً على العلاقة المطابقة لمراكز التشتت السماتية المُنشأة، يتم تعريف معيار قياس التشابه. وبمبدأ التشابه الأقصى يتم تحديد فئة العينة الاختبارية. أُجريت التجارب باستخدام مجموعة بيانات MSTAR، وأثبتت النتائج أن الطريقة المقترحة فعالة وموثوقة لمشكلة التعرف على أهداف SAR.
关键词
رادار الفتحة الاصطناعية;التعرف على الأهداف;مراكز التشتت السماتية;شبكة الاعتقاد العميق
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website