[发明专利]一种基于深度置信网络的三维SAR图像目标识别方法

权利要求书

1.一种基于深度置信网络的三维SAR图像目标识别方法，其特征在于，包括如下过程：

S1、建立初始化二维系统坐标：雷达波束照射区域为平面，且该平面水平方向为X，竖直方向为Y，且以雷达波束照射区域内一点为原点形成二维系统参数原点；

S2、识别二维系统参数坐标：通过雷达波束照射区域对成像场景实现外侧识别，基于S1中建立的坐标实现对成像场景外侧的特征点识别后，成立多个f(x_n，y_n)的特征点坐标；

S3、识别Z轴的参数坐标：雷达以等速的速度向前运行，且雷达的运动方向垂直于S1中建立的二维坐标系统，则雷达在等速的移动过程中，雷达的速度为V，运行时间为T，则雷达在Z轴上行进的坐标函数为Z(V_n，T_n)；

S4、建立三维坐标：在雷达移动过程中，识别特征点三维坐标，并建立三维特征点坐标，即在雷达沿Z轴移动中，Z轴点不动，即Z(V_n，T_n)不动，对S1中建立的坐标实现对成像场景外侧的特征点识别，形成三维特征点坐标，即形成W[V_n，T_n，Z(V_n，T_n)]特征点坐标；

S5、采用三维BP算法成像：采用标准的三维BP算法并依据S4中形成的特征点坐标成像；

S6、设置待优化深度置信网络参数的初始值：确定深度置信网络需要进行优化设置的参数，并给出每个参数在迭代过程中的最小值、最大值和迭代的步进大小；

S7、参数调优：采用交叉验证方法对参数进行自适应调优，并利用深度置信网络进行识别。

2.根据权利要求1所述的一种基于深度置信网络的三维SAR图像目标识别方法，其特征在于，在S1中，雷达的数量大于两个，且多个雷达波束照射区域位于同一水平面上，同时成像场景位于多个雷达内。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度置信网络的三维SAR图像目标识别方法，其特征在于，在S3中，Z轴与S1中雷达波束照射区域呈不同倾角R设置，则雷达在Z轴上行进的坐标函数为Z_n+1＝Z_n+AZ_n+1,其中AZ_n+1表示Z的变化量，且AZ_n+1＝SinZ(V_n+1，T_n+1)。