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合成孔径雷达（ Synthetic Aperture Radar。SAR）具有全天候、全天时、多波段、远距离探测等特点，因而成为战场感知的一种主要探测手段，SAR图像具有特殊的乘性斑点噪声及丰富的纹理信息。随着SAR成像技术的完善和SAR图像数据级数倍的增加，从大量数据以及复杂的地物场景中获取并识别各类军事目标的自动目标识别技术成为了研究热点。
针对合成孔径雷达图像预处理鲁棒性不足、特征提取及利用不充分等问题，提出了一种基于深度置信网络的合成孔径雷达（ SAR）图像目标自动识别算法。首先提出一种基于双树复小波变换（DT-CWT）的非局部均值图像降斑算法，并结合目标方位角估计实现对原始数据鲁棒的预处理；最后，引入多层深度置信网络提取针对合成孔径雷达目标的深度抽象视觉信息作为特征并完成识别任务。采用3类运动与静止目标的获取与识别（ MSTAR）实测数据进行的仿真实验结果表明，所提算法具有较高鲁棒性和识别率。
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