基于深度学习的SAR目标识别方法研究

资 源 简 介

基于深度学习的SAR目标识别方法研究

详 情 说 明

合成孔径雷达(SAR)目标识别是遥感领域的重要研究方向，而深度学习技术的引入显著提升了识别精度和自动化水平。与传统光学图像不同，SAR成像具有侧视特性且受相干斑噪声干扰，这给目标特征提取带来了独特挑战。

当前主流方法主要基于卷积神经网络架构，通过多层级卷积操作提取SAR图像中的几何结构和散射特征。典型的解决方案包括：改进的ResNet网络通过残差连接缓解深层网络退化问题；注意力机制模块能有效聚焦目标关键区域；而结合频域分析的混合模型则提升了噪声抑制能力。

研究趋势显示，针对SAR小样本特性的元学习框架、融合物理散射模型的解释性网络，以及轻量化部署方案正成为技术突破点。未来随着星载计算能力提升，实时在轨识别将成为可能。该技术在地物分类、军事监测等领域具有重要应用价值。