基于特征信息融合和极限学习机分类的SAR图像目标识别技术研究的任务书.docx

基于特征信息融合和极限学习机分类的SAR图像目标识别技术研究的任务书
任务书
一、任务背景
合成孔径雷达（SAR）成像技术已经成为了识别和监测陆地、海洋及天气环境等领域的关键技术之一。SAR图像因其高精度、高分辨、无时限和不受天气影响等特点，被广泛应用于军事、航空、海洋、气象和环境等领域。SAR图像的自动目标识别一直是研究者们的一个重要方向，它对于提高SAR图像的智能化处理水平，提高处理效率和精度，具有重要的现实意义和应用价值。
二、任务目的
本任务将使用特征信息融合和极限学习机分类的方法，对SAR图像目标进行识别，以解决SAR图像处理中的一些问题。本任务主要包括以下目标：
1.分析SAR图像目标识别技术的现状和发展趋势；
2.研究和设计基于特征信息融合和极限学习机分类的SAR图像目标识别技术方法；
3.对目标识别的方法进行验证实验，并分析结果和优化方法；
4.对目标识别技术进行推广和应用。
三、任务内容和要求
1.系统综述
对SAR图像目标识别技术进行系统综述，主要包括SAR图像的基本性质、目标特征提取和目标识别方法，以及目前研究的现状和发展趋势等。
2.特征信息融合和极限学习机分类技术研究和设计
（1）特征信息融合技术设计
在SAR图像目标的特征提取过程中，存在多种方法，包括纹理特征、形状特征和频谱特征等。本任务将研究和设计基于多种特征信息的融合技术方法，提高目标识别的精度和鲁棒性。
（2）极限学习机分类技术设计
在SAR图像目标识别过程中，分类器的性能对目标识别的精度和效率有很大的影响。本任务将研究和设计基于极限学习机分类的技术方法，优化分类器的参数选择和模型结构，提高分类器的性能。
3.实验和结果分析
对研究和设计的目标识别技术进行实验验证，使用真实的SAR图像数据集进行实验，并分析实验结果。最终对实验结果进行归纳和总结，提出技术的优化和改进方法。
4.推广和应用
对基于特征信息融合和极限学习机分类的SAR图像目标识别技术进行推广和应用。将技术转化成软件产品，以提高技术的应用价值和推广效果。
四、参考文献
[1]ChenX,QiaoY,ZhangY,etal.Syntheticapertureradar(SAR)automatictargetrecognition:Progressontransitionfromresearchtooperationalalgorithm[C]//RadarSensorTechnologyXIX.InternationalSocietyforOpticsandPhotonics,2015:94610O.
[2]ChenQ,YangL,LiP.AtargetrecognitionapproachforSARimagesbasedondeeplearning[C]//2016IEEEInternationalConferenceonAcoustics,SpeechandSignalProcessing(ICASSP).IEEE,2016:813-817.
[3]ZhangP,WangL,LiuQ,etal.AnovelSARimageapproachtoautomatictargetrecognitionbasedonfeaturefusionandSVM[J].MathematicalProblemsinEngineering,2013,2013.
[4]ZhangY,LiuH,WangY,etal.SARtargetrecognitionbasedonextremalregionsandextremelearningmachine[J].ProgressinElectromagneticsResearch,2016,158:147-155.