Key points are not available for this paper at this time.
تم اقتراح العديد من الطرق لتحسين أداء التعرف على أهداف الرادار ذو الفتحة الاصطناعية (SAR) لكن نادراً ما تأخذ في الاعتبار القضايا في أنظمة التعرف في العالم الحقيقي، مثل الثبات تحت نقل الهدف، والثبات تحت اختلاف التصوير في ملاحظات مختلفة، وتحمل نقص الوضع في بيانات التدريب. في هذه الرسالة، نحقق في قدرة شبكة عصبية عميقة تلافيفية (CNN) مقترنة بثلاثة أنواع من عمليات تعزيز البيانات في التعرف على أهداف الرادار. تُظهر النتائج التجريبية فعالية وكفاءة الطريقة المقترحة. يتم الحصول على أفضل أداء باستخدام الشبكة العصبية المدربة بجميع أنواع عمليات التعزيز، مما يظهر أنها مقاربة عملية للتعرف على الأهداف في ظروف صعبة من نقل الهدف، والضوضاء العشوائية، ونقص الوضع.
دنج وآخرون (الجمعة) درسوا هذا السؤال.