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基于深度学习的SAR军用车辆目标识别

摘要：合成孔径雷达（Syntheticapertureradar,SAR）作为一种主动式相干成像雷达，能够全天时、全天

候、大面积地对地观测成像，在军事和民事领域都具有广泛的应用。尤其是在军事方面，SAR图像可以在一些复杂、干扰等不利环境下得到，可以实现对特定军事目标的检测和识别。

传统SAR图像目标识别方法需要经过图像采集、图像预处理、图像分割、特征提取、分类识别等过程，流程繁琐，模型泛化与表征能力有限，且通常对图像质量要求较高。本文针对SAR军用车辆目标识别问题，利用实测MSTARSAR地面静止目标数据，研究了一种基于卷积神经网络（A