FSMD–Net: SAR जहाज पहचान के लिए जटिल इनशोर परिदृश्यों में संयुक्त स्थान–चैनल स्पेक्ट्रल मॉडलिंग

संश्लेषित एपर्चर रडार (SAR) जहाज पहचान जटिल इनशोर परिदृश्यों में स्पेकल शोर और छोटे–स्केल कमजोर बिखराव लक्ष्यों के संयुक्त प्रभावों द्वारा लंबे समय से सीमित रही है। हालांकि विशेषता स्तर की आवृत्ति–क्षेत्र डेनोइज़िंग विधियां Noise हस्तक्षेप को आंशिक रूप से कम कर देती हैं, मौजूदा अध्ययन मुख्य रूप से स्थानिक आवृत्ति मॉडलिंग पर केंद्रित रहते हैं और चैनलों में एकसमान स्पेक्ट्रल प्रतिक्रियाओं और भेदकारी योगदानों को निहित रूप से मान लेते हैं। यह अनुमान जटिल पृष्ठभूमियों के तहत कमजोर जहाज लक्ष्यों के अधिक–दमन का कारण बन सकता है। वर्तमान आवृत्ति–क्षेत्र मॉडलिंग की अधूरी आयाम परिदृश्य को संबोधित करने के लिए, यह पत्र FSMD–Net का प्रस्ताव करता है, जो SAR जहाज पहचान के लिए एक संयुक्त स्थान–चैनल स्पेक्ट्रल मॉडलिंग ढांचा है। मल्टी–स्केल विशेषता समावेश के दौरान, एक समन्वित मोड्यूलेशन तंत्र पेश किया गया है जो बहु–स्पेक्ट्रल चैनल ध्यान के साथ स्थानिक आवृत्ति–क्षेत्र डेनोइज़िंग को एकीकृत करता है। यह डिज़ाइन चैनल भेद्यता और आवृत्ति–उप–स्थान डेनोइज़िंग को सहक्रियात्मक रूप से कार्य करने की अनुमति देता है, जो बहु–स्केल विशेषता प्रसार के दौरान संरचनात्मक रूप से संगत स्पेक्ट्रल बाधाओं को लागू करता है। SARDet–100K, HRSID, और AIR–SARShip–2.0 पर आयोजित व्यापक प्रयोग दर्शाते हैं कि FSMD–Net लगातार प्रदर्शन सुधार हासिल करता है, विशेष रूप से छोटे लक्ष्य और मजबूत गंदगी परिदृश्यों में, जिसमें बेहतर पहचान सटीकता और मजबूती का प्रदर्शन होता है।