論文の概要: EMWaveNet: Physically Explainable Neural Network Based on Electromagnetic Propagation for SAR Target Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09749v2
• Date: Thu, 26 Dec 2024 13:22:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:22:15.297866
• Title: EMWaveNet: Physically Explainable Neural Network Based on Electromagnetic Propagation for SAR Target Recognition
• Title（参考訳）: EMWaveNet:SARターゲット認識のための電磁伝搬に基づく物理的に説明可能なニューラルネットワーク
• Authors: Zhuoxuan Li, Xu Zhang, Shumeng Yu, Haipeng Wang,
• Abstract要約: 本研究では,複雑なSAR画像認識のための物理的に説明可能なフレームワークを提案する。 ネットワークアーキテクチャは完全にパラメータ化されており、すべての学習可能なパラメータには明確な物理的意味がある。 提案手法は, 強力な物理決定論理, 高い物理説明性, 堅牢性, および優れた de-aliasing 機能を有する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.251056028888424
• License:
• Abstract: Deep learning technologies have significantly improved performance in the field of synthetic aperture radar (SAR) image target recognition compared to traditional methods. However, the inherent ``black box" property of deep learning models leads to a lack of transparency in decision-making processes, making them difficult to be widespread applied in practice. To tackle this issue, this study proposes a physically explainable framework for complex-valued SAR image recognition, designed based on the physical process of microwave propagation. This framework utilizes complex-valued SAR data to explore the amplitude and phase information and its intrinsic physical properties. The network architecture is fully parameterized, with all learnable parameters endowed with clear physical meanings. Experiments on both the complex-valued MSTAR dataset and a self-built Qilu-1 complex-valued dataset were conducted to validate the effectiveness of framework. The de-overlapping capability of EMWaveNet enables accurate recognition of overlapping target categories, whereas other models are nearly incapable of performing such recognition. Against 0dB forest background noise, it boasts a 20\% accuracy improvement over traditional neural networks. When targets are 60\% masked by noise, it still outperforms other models by 9\%. An end-to-end complex-valued synthetic aperture radar automatic target recognition (SAR-ATR) algorithm is constructed to perform recognition tasks in interference SAR scenarios. The results demonstrate that the proposed method possesses a strong physical decision logic, high physical explainability and robustness, as well as excellent de-aliasing capabilities. Finally, a perspective on future applications is provided.
• Abstract（参考訳）: 深層学習技術は、従来の手法と比較して合成開口レーダ(SAR)画像目標認識の分野における性能を著しく向上させた。 しかし、ディープラーニングモデルに固有の‘ブラックボックス’の性質は、意思決定プロセスにおける透明性の欠如につながります。 そこで本研究では,マイクロ波伝搬の物理過程に基づく複雑なSAR画像認識のための物理的に説明可能なフレームワークを提案する。 このフレームワークは、複雑な値を持つSARデータを用いて、振幅および位相情報とその固有の物理特性を探索する。 ネットワークアーキテクチャは完全にパラメータ化されており、すべての学習可能なパラメータには明確な物理的意味がある。 複雑な値を持つMSTARデータセットと自己構築されたQilu-1複合値データセットの両方の実験を行い、フレームワークの有効性を検証した。 EMWaveNetの重複解消機能は、重複する対象カテゴリの正確な認識を可能にするが、他のモデルではそのような認識がほとんどできない。 0dBの森の背景ノイズに対して、従来のニューラルネットワークよりも20倍の精度で改善されている。 60 % のターゲットがノイズで遮蔽されている場合、他のモデルよりも 9 % 上回っている。 合成開口レーダ自動目標認識(SAR-ATR)アルゴリズムは、干渉SARシナリオにおける認識タスクを実行するために構築される。 提案手法は, 高い物理的論理, 高い物理的説明性, 堅牢性, および優れた de-aliasing 能力を有することを示す。 最後に、将来のアプリケーションに対する展望を提供する。

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