A SAR Image Target Recognition Approach via Novel SSF-Net Models
المؤلفون المشاركون
Zhang, Chengwen
Ou, Jianping
Tian, Jinge
Li, Ji
Wang, Wei
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-07-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
With the wide application of high-resolution radar, the application of Radar Automatic Target Recognition (RATR) is increasingly focused on how to quickly and accurately distinguish high-resolution radar targets.
Therefore, Synthetic Aperture Radar (SAR) image recognition technology has become one of the research hotspots in this field.
Based on the characteristics of SAR images, a Sparse Data Feature Extraction module (SDFE) has been designed, and a new convolutional neural network SSF-Net has been further proposed based on the SDFE module.
Meanwhile, in order to improve processing efficiency, the network adopts three methods to classify targets: three Fully Connected (FC) layers, one Fully Connected (FC) layer, and Global Average Pooling (GAP).
Among them, the latter two methods have less parameters and computational cost, and they have better real-time performance.
The methods were tested on public datasets SAR-SOC and SAR-EOC-1.
The experimental results show that the SSF-Net has relatively better robustness and achieves the highest recognition accuracy of 99.55% and 99.50% on SAR-SOC and SAR-EOC-1, respectively, which is 1% higher than the comparison methods on SAR-EOC-1.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Wei& Zhang, Chengwen& Tian, Jinge& Ou, Jianping& Li, Ji. 2020. A SAR Image Target Recognition Approach via Novel SSF-Net Models. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138913
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Wei…[et al.]. A SAR Image Target Recognition Approach via Novel SSF-Net Models. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2020 (2020), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138913
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Wei& Zhang, Chengwen& Tian, Jinge& Ou, Jianping& Li, Ji. A SAR Image Target Recognition Approach via Novel SSF-Net Models. Computational Intelligence and Neuroscience. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138913
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138913
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر