利用卷积神经网络实现SAR目标分类的研究

使用雷达搜索和定位目标，具有探测范围广，昼夜均可工作，不惧天气影响等优点，在军、民用领域都是关键的探测手段。 但是雷达难以可靠地识别目标类型，比如区分民航飞机和战斗机。这通常依赖于操作员的经验和IFF(敌我识别系统)等附加设备，而像IFF这类设备仅能在合作目标上使用。

虽然经过几十年的稳步推进，自动识别目标类型特别是识别非合作目标的类型，还是非常有难度的。 通过高分辨率合成孔径雷达(SAR)成像识别车辆类型，并以此为例讨论非合作目标类型的识别原理。这里要注意一点，雷达成像不是雷达目标类型识别的唯一手段。 例如，尤其是在对空中目标的应用中，高分辨雷达目标一维距离像(HRRPs)已经具备了实际应用水平。对于空中目标，雷达信号的喷气发动机调制(JEM)也是一种非常重要的目标识别手段。对于海上目标，则可以考虑通过深化研究探测目标的海杂波背景特性（来实现目标分类）。 雷达目标分类是一个很大的课题，我们将在SAR成像示例中简明介绍其中一些常用的核心思路。

这是一张典型的高分辨率SAR成像图片，其中强调显示了一架直升机。雷达波长通常在分米级以上，与可见光相比，需要注意雷达波的散射。   

分类的步骤

目标分类的相关术语可能不够统一或者说有些混乱。不过AAP-6北约词汇术语和定义表给某些概念做出了比较精确的定义。完整的目标分类过程由粗到细，主要划分为六个步骤：

与其它物体区分，从背景中检测出目标；

分类,识别种类,如飞机或轮式车辆；

类型识别，区分功能类型，如战斗机或卡车；

型号识别，判别具体型号，如MIG29战斗机或T72坦克；

细节描述，判定具体款式，如MIG29 PL或未携带附加燃料桶的T72坦克 ；

个体识别，进行更精确的技术手段分析判定，如携带侦察吊舱（执行侦察任务）的MIG29 PL。

虽然这种划分方式不能涵盖所有问题和目标，但我们仍然需要记住这种广泛使用的分类形式。特别注意，在此定义中“分类”仅仅是指种类划分，事实上工程师更经常用“分类”来描述目标分类的一般过程。 还应该指出的是，对空中目标分类通常被称为非合作目标识别(NCTR)，而对地面目标分类通常被称为自动目标识别(ATR)。   

卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络（CNN）是一种在图像处理和计算机视觉领域广泛应用的深度学习模型，因其能够自动学习图像的层次化特征表示而成为SAR目标分类的理想选择。通过端到端的训练，CNN可以从原始像素中学习到有助于分类的抽象特征，无需人工设计特征提取器。

在SAR目标分类的研究中，卷积神经网络（CNN）已经成为了一种非常重要的工具。CNN能够自动学习图像的特征表示，从而有效地进行目标分类。

CNN通过卷积层来提取图像的局部特征。每个卷积神经元只关注输入图像的一个局部区域，称为局部感受野。这种机制使得网络能够捕捉到图像的局部模式，如边缘、角点等，同时保持对图像平移的不变性。

在卷积层中，同一个卷积核的权重在整个输入图像上共享。这意味着无论特征出现在图像的哪个位置，网络都能够识别出来。这大大减少了模型的参数数量，提高了计算效率。

CNN通常包含多个卷积层，每个卷积层后面通常跟着一个激活层（如ReLU）和一个池化层（如最大池化）。这种多层结构使得网络能够学习到从低级到高级的特征表示。在多个卷积和池化层之后，全连接层将学习到的特征映射到最终的分类任务上。通常在全连接层之前，特征会被展平，以便进行分类。

在训练CNN时，通过反向传播算法计算损失函数关于网络参数的梯度，并使用梯度下降方法更新参数以最小化损失。为了提高模型的泛化能力和解决训练样本不足的问题，数据增强技术被广泛应用于SAR图像的预处理中。这包括旋转、平移、缩放和添加噪声等操作。为了更好地处理SAR图像中的多尺度散射特征和冗余信息，研究者们引入了多尺度残差特征提取模块和注意力机制。

还有一些研究提出了针对SAR图像特点的改进CNN算法。例如，通过数据增强技术来扩充训练样本集，解决训练样本不足的问题。此外，为了减少网络参数并避免过拟合，研究者们采用了多尺度卷积模块替代传统的卷积层，并在输出层使用卷积和全局均值池化的组合替代全连接层。

为了解决深层网络训练中的梯度消失问题，残差网络(ResNet)被引入到SAR目标分类中。通过引入跳跃连接，允许梯度直接流向网络的更浅层，从而使得网络能够成功训练更深的模型结构。

为了提高CNN模型的可解释性，类激活映射（CAM）方法被用于可视化CNN模型的决策区域。这些方法通过突出显示SAR图像中模型认为重要的区域，提供了对模型分类决策的直观理解。

审核编辑：黄飞