[发明专利]基于图注意力网络的小样本SAR目标识别方法有效
| 申请号： | 201911389856.1 | 申请日： | 2019-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN111191718B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 丁金闪;温利武;黄学军;秦思琪 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06N3/08;G06N3/0455;G06N3/042;G06N3/048;G06N3/047;G06N3/084 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华;黎汉华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图注意力网络的SAR目标小样本识别方法，主要解决现有技术在训练数据缺乏情况下识别率较差的问题，其方案是：选取包含雷达目标的SAR图像，抑制其相干斑噪声，并将降噪后的SAR图像划分为有标签的数据和无标签的数据；利用降噪后的图像训练自编码器，得到全部SAR图像的特征向量；在有少量标签数据的前提下，利用向量相似性得到初始邻接矩阵；设置图注意力网络，并利用所有特征向量迭代训练图注意力网络，直至该网络的误差函数收敛，输出最终预测的节点标签矩阵，实现无标签数据的识别。本发明能利用少量已知类别的SAR目标对其余大量未知目标的类别进行预测，且预测准确率高，可用于小样本情况下的雷达目标识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意力 网络 样本 sar 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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