基于深度学习的SAR图像目标识别综述

学术综述

作者：

李永刚1 朱卫纲*2

作者单位：

1. 航天工程大学研究生院2. 航天工程大学电子与光学系

摘要：

随着合成孔径雷达技术的不断发展，雷达图像目标识别成为重要的研究方向。近年来，深度学习技术在雷达图像目标检测与识别方面得到了广泛应用，然而，数据样本量少和数据样本类别不均衡成为制约深度学习在合成孔径雷达目标识别中的重要因素。对基于深度学习的SAR图像目标识别算法进行了分析，首先，介绍了SAR图像目标识别常用数据集和多角度SAR图像目标识别方法；然后，针对SAR图像目标识别中数据样本量少与样本类别不均衡问题分别进行了总结；最后，讨论了目前SAR图像目标识别仍然存在的问题和下一步的工作计划。

关键词：

合成孔径雷达SAR图像目标识别数据样本量少类别不均衡

刊期：

2022，2（29）

所属栏目：

综述与评论

基金资助：

复杂电磁环境效应国家重点实验室项目(2020Z0203B)

分类号：

TN958

DOI：

10.3969/j.issn.1671-637x.2022.02.013

页数：

页码：

58-62

来源期刊

电光与控制

Electronics Optics & Control