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摘要
本发明公开了一种对逆合成孔径雷达ISAR的批量成像质量评估方法,主要解决现有技术耗时多,模型复杂、建模难度大的问题。其实现方案为：对N幅ISAR图像由人工视觉进行分类,并对分类好的ISAR图像贴上标签作为样本；将样本中的一半作为训练样本输入到卷积神经网络CNN中训练,提取出图像特征并得到训练好的卷积神经网络CNN′；将提取的特征输入支持向量机SVM中训练,得到训练好的支持向量机SVM′；将样本中的另一半作为测试样本输入到卷积神经网络CNN′中进行测试和提取特征,并将该特征输入支持向量机SVM′中进行分类,得到对逆合成孔径雷达ISAR的批量成像质量评估结果。本发明耗时和费用少,便于操作,效率高,可用于对雷达性能的检测和雷达设计。
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