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摘要
合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)采用微波相干成像，因此SAR图像本质上是复数的。传统基于神经网络的SAR图像目标识别方法，通常只处理SAR图像的幅度信息，无法有效利用SAR图像特有的复数信息。本文面向SAR图像中的舰船目标识别应用，从SAR图像的本质出发，首先通过组合SAR图像的实部、虚部和幅度三通道信息，隐式地提供了输入数据的复数信息表示；然后在ResNet18网络及其结构基础上引入通道注意力机制，使网络能自适应学习实部、虚部和幅度三通道之间包含的复数信息；最后引入标签平滑正则化，解决因复数数据集样本较少出现的过拟合现象。基于OpenSARShip数据集的实验结果表明，所提方法可以较好利用SAR图像本身的复数信息，在一定程度上提升了基于深度神经网络的舰船目标识别效果。
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