面向SAR目标分类的卷积神经网络算法研究

随着合成孔径雷达(aynthetic aperture radar,SAR)成像技术的日益成熟,如何对SAR目标进行高效分类得到了普遍关注。在此背景下,提出了一种面向SAR目标分类的二层卷积神经网络算法。为增强适应性,设计了一种随迭代次数增加而减缓的分数渐变学习率。同时,在损失函数中引入类内、类间相似度量函数,丰富了样本分类特征,提高了分类的准确率。在MSTAR数据集上的测试结果表明:该算法相比于其他分类方法和经典卷积神经网络算法有更高的分类准确率,证明了算法的有效性。