[发明专利]一种用于干涉合成孔径雷达相位解缠方法

权利要求书

1.一种用于干涉合成孔径雷达相位解缠方法，其特征在于，包括：

将获取的待解缠数据输入神经网络模型中进行训练，得到解缠数据；

根据所述解缠数据与真实相位数据的损失值，调整训练参数；

根据调整后的所述训练参数训练，并对训练过程进行优化，完成解缠，包括：

根据调整后的所述训练参数对所述待解缠数据进行训练，所述解缠数据和所述真实相位数据之间的所述损失值减小，其中，在调整训练参数进行训练的过程中，生成器中的损失函数由两部分组成，分别是真实相位图和生成器生成的解缠相位图的均方差loss_G、鉴别器输出和全1矩阵的交叉熵loss_D：

loss_total＝loss_G+loss_D

利用AdaDelta算法策略对训练过程进行优化，使用Adam优化器，其算法思想为：首先，Adam中动量直接并入了梯度一阶矩的估计；其次，Adam包括偏置修正，修正从原点初始化的一阶矩和二阶矩估计；

算法描述：

AdaDelta算法策略表示为：

其中，m_t和v_t分别为一阶动量项和二阶动量项；β₁，β₂为动力值；分别为各自的修正值；W_t表示t时刻即第t迭代模型的参数，g_t＝ΔJ(W_t)表示t次迭代代价函数关于W的梯度大小；ε是一个取值很小的数为了避免分母为0；

在不断的训练和优化后，直至所述损失值小于阈值或者符合误差要求，完成解缠。

2.如权利要求1所述的用于干涉合成孔径雷达相位解缠方法，其特征在于，将获取的待解缠数据输入神经网络模型中进行训练，得到解缠数据，包括：

将获取的待解缠数据输入神经网络模型中的生成器中，经过卷积和反卷积运算后，输出解缠完成的解缠数据。