CN112285711A - 一种基于深度置信网络的三维sar图像目标识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于深度置信网络的三维SAR图像目标识别方法，包括如下过程：S1、建立初始化二维***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***参数原点；S2、识别二维***参数坐标。本发明结构设计合理，通过雷达形成的波束照射区域实现对成像场景外侧实现特征点的识别，接着通过雷达的移动实现雷达沿着Z轴对成像场景外侧的识别，则由此可实现三维的准确识别；其次，可通过设置的多个雷达实现对成像场景外侧对比后准确的识别；最后，当雷达偏移Z轴运动时，可通过Z轴变化量的增加保证雷达偏移Z轴运动后在Z轴上坐标的准确性。

Description

一种基于深度置信网络的三维SAR图像目标识别方法
技术领域
本发明涉及识别方法技术领域，尤其涉及一种基于深度置信网络的三维SAR图像目标识别方法。
背景技术
成孔径雷达是一种工作在微波波段的相干成像雷达，以其高分辨和全天候、全天时、大面积的成像探测能力，成为世界各国普遍重视的对地观测手段，具有良好的应用前景。SAR目标识别是SAR图像解译的一个重要方面，目的是实现对图像中感兴趣目标的自动分类识别。SAR目标识别过程通常包括对特征提取和特征分类两个环节，然而现有技术中雷达在整体特征点上的获取存在不全面和不充分的情况，为此，我们设计了一种基于深度置信网络的三维SAR图像目标识别方法。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的问题，而提出的一种基于深度置信网络的三维SAR图像目标识别方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种基于深度置信网络的三维SAR图像目标识别方法，包括如下过程：
S1、建立初始化二维***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***参数原点；
S2、识别二维***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(xn，yn)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***，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(Vn，Tn)；
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(Vn，Tn)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[Vn，Tn，Z(Vn，Tn)]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。
优选地，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。
优选地，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Zn+1＝Zn+AZn+1,其中AZn+1表示Z的变化量，且AZn+1＝SinZ(Vn+1，Tn+1)。
本发明与现有技术相比，其有益效果为：
本发明，通过雷达形成的波束照射区域实现对成像场景外侧实现特征点的识别，接着通过雷达的移动实现雷达沿着Z轴对成像场景外侧的识别，则由此可实现三维的准确识别；其次，可通过设置的多个雷达实现对成像场景外侧对比后准确的识别；最后，当雷达偏移Z轴运动时，可通过Z轴变化量的增加保证雷达偏移Z轴运动后在Z轴上坐标的准确性。
附图说明
图1为本发明提出的一种基于深度置信网络的三维SAR图像目标识别方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
参照图1，一种基于深度置信网络的三维SAR图像目标识别方法，包括如下过程：
S1、建立初始化二维***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***参数原点，其中雷达波束照射区域为平面可对成像场景的外侧壁实现识别过程，识别后可建立特征点的在该平面内的坐标；
进一步的，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，通过多个雷达的设置保证雷达对成像场景的外侧壁实现多角度识别，保证识别更加准确，进而保证选取的特征点坐标更加准确。
S2、识别二维***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(xn，yn)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***，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(Vn，Tn)；
进一步的，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Zn+1＝Zn+AZn+1,其中AZn+1表示Z的变化量，且AZn+1＝SinZ(Vn+1，Tn+1)，如此设置当雷达在运动过程中位置发生偏移时，保证雷达运动过程中成像场景外侧在Z轴上的坐标准确，即保证成像场景外侧上特征点在形成的三维坐标系中坐标更加准确。
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(Vn，Tn)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[Vn，Tn，Z(Vn，Tn)]特征点坐标；
如此设置，雷达不动可对位于雷达波束照射区域内的场景外侧特征点进行识别，即对场景外侧的二维平面进行特征点的识别，当雷达移动时可实现在雷达的移动过程中对成像场景外侧的特征点实现三维识别，从而通过之后的三维BP算法成像，形成SAR图像目标的识别。
S5、采用三维BP算法成像：该过程为现有技术，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：该过程为现有技术，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：该过程为现有技术，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。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

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***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***参数原点；
S2、识别二维***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(xn，yn)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***，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(Vn，Tn)；
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(Vn，Tn)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[Vn，Tn，Z(Vn，Tn)]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Zn+1＝Zn+AZn+1,其中AZn+1表示Z的变化量，且AZn+1＝SinZ(Vn+1，Tn+1)。
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