基于逆合成孔径雷达的多雷达飞机自动目标识别方法
计算机视觉与模式识别
2018-03-13 v2
摘要
随着雷达技术的进步,利用合成孔径雷达(SAR)与逆SAR(ISAR)的自动目标识别(ATR)已成为活跃的研究领域。SAR/ISAR是生成目标二维高分辨率图像的雷达技术。与使用卷积神经网络(CNN)解决该问题的其他类似实验不同,我们采用了一种不寻常的方法,获得了更好的性能与更快的训练时间。我们的CNN使用仿真生成的复数值训练网络;此外,我们采用多雷达方法提高训练与测试过程的准确率,从而取得比其它研究SAR/ISAR ATR的论文更高的识别率。我们使用自行开发的雷达仿真器RadarPixel生成了包含7种不同飞机模型的数据集;该程序是基于Matlab与Java编程实现的Windows GUI程序,能够精确复现真实的SAR/ISAR配置。我们的目标是利用多雷达技术并确定检测与分类目标所需的最优雷达数量。
引用
@article{arxiv.1711.04901,
title = {A Multiple Radar Approach for Automatic Target Recognition of Aircraft using Inverse Synthetic Aperture Radar},
author = {Carlos Pena-Caballero and Elifaleth Cantu and Jesus Rodriguez and Adolfo Gonzales and Osvaldo Castellanos and Angel Cantu and Megan Strait and Jae Son and Dongchul Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.04901},
year = {2018}
}
备注
8 pages, 9 figures, International Conference for Data Intelligence and Security (ICDIS)