典型文献
基于深度学习的SAR图像目标识别综述
文献摘要：
随着合成孔径雷达技术的不断发展,雷达图像目标识别成为重要的研究方向.近年来,深度学习技术在雷达图像目标检测与识别方面得到了广泛应用,然而,数据样本量少和数据样本类别不均衡成为制约深度学习在合成孔径雷达目标识别中的重要因素.对基于深度学习的SAR图像目标识别算法进行了分析,首先,介绍了SAR图像目标识别常用数据集和多角度SAR图像目标识别方法;然后,针对SAR图像目标识别中数据样本量少与样本类别不均衡问题分别进行了总结;最后,讨论了目前SAR图像目标识别仍然存在的问题和下一步的工作计划.
文献关键词：
合成孔径雷达;SAR图像目标识别;数据样本量少;类别不均衡
中图分类号：
作者姓名：
李永刚;朱卫纲
作者机构：
航天工程大学,研究生院,北京 101000;航天工程大学,电子与光学系,北京 101000
文献出处：
引用格式：
[1]李永刚;朱卫纲-.基于深度学习的SAR图像目标识别综述)[J].电光与控制,2022(02):58-62
A类：
B类：
SAR,合成孔径雷达技术,雷达图像,别成,深度学习技术,图像目标检测,目标检测与识别,数据样本量少,样本类别不均衡,雷达目标识别,目标识别算法,目标识别方法,均衡问题,工作计划
AB值：
0.221734
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