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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국전자파학회JEES Journal of Electromagnetic Engineering And Science Journal of Electromagnetic Engineering And Science Vol.22 No.4
- 발행연도
- 2022.7
- 수록면
- 412 - 418 (7page)
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The proposed approach is a deep learning-based compact weighted binary classification (DL-CWBC) method to discriminate between targets and clutter in synthetic aperture radar (SAR) images. A new modified cross-entropy error function is proposed to improve the probability of detection by controlling the rate of false alarms (FAs). The unique feature of a CWBC algorithm is reducing the FA rate and maximizing the probability of target detection without missing any target. For pre-processing, targets and clutter are detected through a constant false alarm rate (CFAR) as a conventional detection algorithm. These are then manually divided into two classes. The classified targets and clutter were trained through a ResNet-101 network. There is a trade-off between the minimization of the FA rate and the maximization of the detection probability for targets of interest (TOIs). The weighted coefficient of the modified cross-entropy error function tries to maximize the performance of this trade-off. In addition, the proposed approach enables us not to miss any targets by an extreme distinction decision. Above all, the DL-CWBC algorithm performs very well despite its simplicity.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. A CONVENTIONAL CFAR-BASED DETECTION ALGORITHM
III. RESNET-101 DEEP LEARNING NETWORK
IV. A DEEP LEARNING-BASED COMPACT WEIGHTED BINARY CLASSIFICATION TECHNIQUE
V. EXPERIMENT RESULTS
VI. CONCLUSION
REFERENCES
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