基于稀疏表示和深度学习的sar图像目标识别研究

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1、乂ＩＷ巧骂护等有巧潛：帶；帶二媒撰谋苦；。夺留許義若术大赛ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＣｈｉｎａ硕±学位论文戀论文题目＾泉子稀疏表表和潘度学１的ＳＡＲ固後目枯扣别巧奔．作者姓名阮化玉学科专业信雇、与通信工巧导师姓名张莱到教换完成时间二〇—六年五月中逸种＃我禾乂＃硕±学位论文馨基于稀疏表示和深度学习的ＳＡＲ图像目标识别研究作者姓名：阮怀玉学科专业：信息与通信工程导师姓名：张荣副教授—完成时间：

2、二〇六年五月四日■ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｏｆＣｈｉｎａｏｇｙ’Ａｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎｆｏｒｍａｓｔｅｒｓｄｅｇｒｅｅ？ＳＡＲＩｍａｅＴａｒｅｔＲｅｃｏｎｉｔｉｏｎｇｇｇｂａｓｅｄｏｎＳａｒｓｅｐＲｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ’ＡｉＵｈｏｒｓＮａｍｅ：ＨｕａｉｙｕＲｕａｎＳｅｃｉａｌｉｔ：ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇｐｙｇ＇ＳｕｅｒｖｉｓｏｒＡｓｓ

3、ｏｃｉａｔｅＰｒｏｆ．民ｏｎＺｈａｎｐ：ｇｇ＊Ｆｉｎｉｓｈｅｄｔｉｍｅ：Ｍａｙ４，２０１６中国科学技术大学学位论文原创性声明本人卢明所呈交的学位论文，是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成来。除Ｕ特别加示注和致谢的地方外，论文中不包含任何他人己经发表或撰写一过的研究成果。与我同工作的同志对本研究所做的贡献均己在论文中作了明确的说明。作者签名：签字曰期：中国科学技术大学学位论文授权使用声明一作为申请学位的条件之，学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学拥有学位论文的部分使用权，即：学校有权按有关规

4、定向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，可Ｗ将学位论文编入《中国学，允许论文被查阅和借阅位论文全文数据库》等有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制一手段保存、汇编学位论文。本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。＼＾２＾开□保密）（＿＿年４作者签名、＊：仪户：秘＞３导师签名Ｖ和、．签字日期签字日期；本ｆｅ：乂占７／■摘要一合成孔径雷达（ＳｙｎｔｈｅｔｉｃＡｐｅｒｔｕｒｅＲａｄａｒ，ＳＡＲ）是种主动式相干成像雷达，在环境监测、

5、资源勘察和国防军事等领域有着广泛的应用。ＳＡＲ在军事领域最主要的应用是实现对特定军事目标的检测和识别，如何实现ＳＡ民图像的自动目标识别（ＡｕｔｏｍａｔｉｃＴａｒｇｅｔＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ＡＴＲ），具有重要的理论和实践意义。ＳＡＲ图像的目标识别研究也成为了国内外的研究热点。本文针对ＳＡＲ图像目标识别中受相干斑噪声干化，底层特征不稳健等问题，结合稀疏表示的特征学习能力和深度网络的高层特征抽取能力，分别提出了基于多尺度稀疏表示和基于深层去噪，主要工作如下自编码网络的ＳＡＲ图像目标识别算法：１．基于多尺度稀疏表示方法的Ｓ

6、Ａ民图像目标识别方法。针对传统稀疏表示方法中缺少多尺度信息，且直接在ＳＡＲ图像域进行稀疏表示易受噪声干扰等问一题，提出种基于密集ＳＩＦＴ特征的多尺度稀疏表示算法，首先提取图像的多尺一度密集ＳＩＦＴ特征Ｉ利用ＳＩＦＴ特征训练多尺度字典，进步对局部特征进行稀疏表示，最后使用多尺度稀疏表示训练线性ＳＶＭ进行目标分类。２．基于深层去噪自编码网络的ＳＡＲ图像目标识别方法。考虑ＳＡＲ图像的，相干斑噪声特性，利用去噪自编码器对噪声的鲁棒性提出基于深层去噪自编码网络的ＳＡＲ图像深层特征提取方法，首先通过提取大量密集ＳＩＦＴ特征作为特征

7、。通，输入，训练去噪自编码网络过深层去噪自编码网络，避免了网络出现过拟合，用于后期分类器的特征输入对ＳＩＦＴ特征进行了高层特征的抽取。本文基于稀疏表示和深度学习基本理论，利用多尺度稀疏表示和深层去噪自编码网络构建特征学习框架ＡＲ图。，并Ｗ此提出了两种Ｓ像目标识别算法在ＭＳＴＡＲＴｅｒｒａＳＡＲ－Ｘ船舶数据集上的仿真实验表明数据集和，两种算法都可Ｗ一ＡＲ。学习有效鲁棒的特征表示，进步提窩了Ｓ图像目标识别的性能关键巧：合成孔括雷达目标识别多尺度稀疏表示深度学习去噪自编码１ＡＢＳＴＲＡＣＴＡＢＳＴＲＡＣＴＴｈｅＳ

8、ｙｒＵｈｃｔｉｃＡｐｅｒｔｕｒｅＲａｄａｒ（ＳＡ民）ｉｓａｆｏｒｍｏｆａｃｔｉｖｅｃｏｈｅｒ