深度卷积神经网络在SAR自动目标识别领域的应用综述

来源：电讯技术杂志2018年第1期北京时间：

作者：许强,李伟,PierreLoumbi

单位：(空军工程大学 信息与导航学院，西安 710077)

摘要：深度卷积神经网络（DCNN）可自动学习目标层次化特征，在合成孔径雷达（SAR）自动目标识别（SAR-ATR）领域具有广泛应用前景。首先，介绍了DCNN的基本原理以及DCNN在光学图像上的应用与发展；然后，介绍了SAR-ATR的基本概念，综述了DCNN在SAR图像语义特征提取、片段级SAR图像分类、基于数据增强技术的SAR自动目标识别、异质图像变化检测等领域中的前沿应用研究及代表性网络架构；最后，总结并讨论了DCNN在SAR-ATR应用中存在的参数设置经验化、算法泛化能力较弱等不足，并对未来研究方向进行了展望。

关键词：合成孔径雷达；自动目标识别；深度卷积神经网络；应用综述；

基金资助：国家自然科学基金资助项目（61302153）；航科学空基金资助项目（20160196003）