基于形態(tài)神經網絡的識別算法研究與實現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar，簡稱SAR)的目標識別技術在戰(zhàn)場感知方面非常重要，已成為國內外研究的熱門課題。近些年來，雷達目標識別在特征提取、目標模式分類、目標識別算法的實現(xiàn)等技術領域取得了不同程度的進步，已成功應用于星載和機載合成孔徑雷達地面?zhèn)刹?、精確制導等領域。 本文綜述了模式識別技術的發(fā)展現(xiàn)狀，深入研究了基于SAR的目標分類及其相關技術，并且應用形態(tài)神經網絡(Morphology Neti

2、ral Networks)對SAR圖像進行模式識別，應用形態(tài)學和神經網絡的優(yōu)勢互補，對形態(tài)神經網絡識別算法進行了研究，實現(xiàn)了形態(tài)結構元素的優(yōu)化，并用MSTAR實測數(shù)據中的坦克(BMP2)和裝甲車(T72)這兩組數(shù)據驗證了算法的有效性，而且得到了很好的識別率。最后進一步研究形態(tài)神經網絡通過改變分類器即分類子網絡來驗證這種算法的有效性，實驗得到了很好的結果。 由于該網絡根據已有的先驗知識對用于特征提取的形態(tài)學結構元素(網絡權值)進行

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