本研究利用MATLAB平台，探讨了深度学习技术在合成孔径雷达(SAR)图像目标分类中的应用效果，通过实验验证其优越性。
一、前言
本示例展示了如何创建并训练一个简单的卷积神经网络（CNN），用于通过深度学习技术对合成孔径雷达(SAR)目标进行分类。深度学习是一种强大的工具，能够用来开发出高效的分类器，在图像分析和自然语言处理等领域已显示出其有效性。这种进步对于SAR数据分析以及相关技术的发展具有巨大潜力，并正在逐步实现。
SAR数据处理中的一个重要任务是自动目标识别（ATR），即检测并分类地面物体。这里我们将利用深度学习工具箱来训练一个简单的卷积神经网络，以对SAR图像进行分类。该工具箱提供了设计和实施各种算法、预训练模型及应用程序的框架。此示例将展示以下步骤：
- 数据集下载；
- 图像数据加载与分析；
- 数据拆分以及扩充操作；
- 网络架构定义；
- 模型训练过程；
- 预测新样本类别并评估分类准确度。
为了说明这一流程，我们将使用空军研究实验室发布的移动和静止目标获取及识别（MSTAR）混合数据集。我们的最终目标是构建一个模型，能够根据SAR图像对地面上的目标进行有效分类。
5星
