基于形態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar，簡稱SAR)的目標(biāo)識別技術(shù)在戰(zhàn)場感知方面非常重要，已成為國內(nèi)外研究的熱門課題。近些年來，雷達(dá)目標(biāo)識別在特征提取、目標(biāo)模式分類、目標(biāo)識別算法的實(shí)現(xiàn)等技術(shù)領(lǐng)域取得了不同程度的進(jìn)步，已成功應(yīng)用于星載和機(jī)載合成孔徑雷達(dá)地面?zhèn)刹?、精確制導(dǎo)等領(lǐng)域。 本文綜述了模式識別技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，深入研究了基于SAR的目標(biāo)分類及其相關(guān)技術(shù)，并且應(yīng)用形態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Morphology Neti

2、ral Networks)對SAR圖像進(jìn)行模式識別，應(yīng)用形態(tài)學(xué)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢互補(bǔ)，對形態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別算法進(jìn)行了研究，實(shí)現(xiàn)了形態(tài)結(jié)構(gòu)元素的優(yōu)化，并用MSTAR實(shí)測數(shù)據(jù)中的坦克(BMP2)和裝甲車(T72)這兩組數(shù)據(jù)驗(yàn)證了算法的有效性，而且得到了很好的識別率。最后進(jìn)一步研究形態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過改變分類器即分類子網(wǎng)絡(luò)來驗(yàn)證這種算法的有效性，實(shí)驗(yàn)得到了很好的結(jié)果。 由于該網(wǎng)絡(luò)根據(jù)已有的先驗(yàn)知識對用于特征提取的形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元素(網(wǎng)絡(luò)權(quán)值)進(jìn)行