由于射频信号的广泛存在,合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)在成像的过程中容易受到各类射频干扰(Radio Frequency Interference,RFI)的影响,这会导致获得的SAR图像质量下降,从而对后续的信息提取和目标识别等过程产生很大的...由于射频信号的广泛存在,合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)在成像的过程中容易受到各类射频干扰(Radio Frequency Interference,RFI)的影响,这会导致获得的SAR图像质量下降,从而对后续的信息提取和目标识别等过程产生很大的影响。因此,衡量SAR图像受射频干扰的影响程度就尤为重要。然而,现有评估方法的鲁棒性通常较低,并且在评估时未考虑SAR图像受RFI影响的区域大小,因此本文提出了干扰区域⁃强度特征提取与联合评估网络。所提出的网络包含两个模块,干扰强度特征提取模块用于提取输入SAR图像中的干扰强度信息,干扰区域特征提取模块则侧重于干扰区域大小与边界信息的获取。由于SAR图像的尺寸一般比较大,因此本文在干扰强度特征提取模块中采用了多级残差和多层特征融合结构,用于加强模型的特征提取和复用能力;同时在干扰区域特征提取模块中侧重于保留最关键的区域边界特征。此外,本文还建立了SAR受RFI影响的图片数据集用于评估所提出网络的效果。对比实验的结果表明,本文所提出的网络评估结果优于其他现有方法,能够衡量SAR图像受RFI的影响程度,同时具有较高的准确性。展开更多
文摘由于射频信号的广泛存在,合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)在成像的过程中容易受到各类射频干扰(Radio Frequency Interference,RFI)的影响,这会导致获得的SAR图像质量下降,从而对后续的信息提取和目标识别等过程产生很大的影响。因此,衡量SAR图像受射频干扰的影响程度就尤为重要。然而,现有评估方法的鲁棒性通常较低,并且在评估时未考虑SAR图像受RFI影响的区域大小,因此本文提出了干扰区域⁃强度特征提取与联合评估网络。所提出的网络包含两个模块,干扰强度特征提取模块用于提取输入SAR图像中的干扰强度信息,干扰区域特征提取模块则侧重于干扰区域大小与边界信息的获取。由于SAR图像的尺寸一般比较大,因此本文在干扰强度特征提取模块中采用了多级残差和多层特征融合结构,用于加强模型的特征提取和复用能力;同时在干扰区域特征提取模块中侧重于保留最关键的区域边界特征。此外,本文还建立了SAR受RFI影响的图片数据集用于评估所提出网络的效果。对比实验的结果表明,本文所提出的网络评估结果优于其他现有方法,能够衡量SAR图像受RFI的影响程度,同时具有较高的准确性。
