Den enastående mönsterigenkänningen av djup inlärning ger ny vitalitet till den syntetiska bländarradarn (SAR) automatisk måligenkänning (ATR). Det finns dock en begränsning i den nuvarande djupinlärningsbaserade ATR-lösningen att varje inlärningsprocess endast hanterar en SAR-bild, nämligen att lära sig den statiska spridningsinformationen, samtidigt som den rymdvarierande informationen saknas. Det är uppenbart att rymdvarierande spridningsinformation som införs i det mångfacetterade gemensamma erkännandet bör förbättra klassificeringsnoggrannheten och robustheten. I detta dokument föreslås en ny multi-aspect-aware metod för att uppnå denna idé genom den dubbelriktade långsiktiga korttidsminne (LSTM) återkommande neurala nätverk baserade utrymme-varierande spridning informationsinlärning. Specifikt väljer vi först olika aspekter bilder för att generera de multi-aspect utrymme-varierande bildsekvenser. Därefter, Gabor filtret och tre-patch lokala binära mönster gradvis implementeras för att extrahera omfattande rumsliga funktioner, följt av dimensionalitet minskning med multi-lager perceptron nätverk. Slutligen designar vi en dubbelriktad LSTM återkommande neurala nätverk för att lära sig multi-aspekt funktioner med ytterligare integrera softmax klassificerare för att uppnå måligenkänning. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden kan uppnå 99,9% noggrannhet för 10-klassers igenkänning. Dessutom är dess anti-buller och anti-förvirring prestanda också bättre än de konventionella djupt lärande-baserade metoder. INDEX TERMS Syntetisk bländarradar (SAR), automatisk måligenkänning (ATR), multi-aspekt SAR, långvarigt korttidsminne (LSTM).
Med hjälp av Long Short-Term Memory och multi-branch arkitektur, har verk i REF inte bara ökat igenkänningsgraden för MSTAR till 99,9 %, men också visa den goda antibrus och anti-förvirring prestanda.
Multi-Aspect-Aware Bidirectional LSTM Networks for Synthetic Aperture Radar Target Recognition
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}