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合成孔徑雷達（ Synthetic Aperture Radar。SAR）具有全天候、全天時、多波段、遠距離探測等特點，因而成為戰(zhàn)場感知的一種主要探測手段，SAR圖像具有特殊的乘性斑點噪聲及豐富的紋理信息。隨著SAR成像技術的完善和SAR圖像數據級數倍的增加，從大量數據以及復雜的地物場景中獲取并識別各類軍事目標的自動目標識別技術成為了研究熱點。
針對合成孔徑雷達圖像預處理魯棒性不足、特征提取及利用不充分等問題，提出了一種基于深度置信網絡的合成孔徑雷達（ SAR）圖像目標自動識別算法。首先提出一種基于雙樹復小波變換（DT-CWT）的非局部均值圖像降斑算法，并結合目標方位角估計實現對原始數據魯棒的預處理；最后，引入多層深度置信網絡提取針對合成孔徑雷達目標的深度抽象視覺信息作為特征并完成識別任務。采用3類運動與靜止目標的獲取與識別（ MSTAR）實測數據進行的仿真實驗結果表明，所提算法具有較高魯棒性和識別率。
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