[发明专利]一种星载SAR原始回波域中有效目标快速感知方法在审

专利信息
申请号: 202110182601.9 申请日: 2021-02-08
公开(公告)号: CN113030966A 公开(公告)日: 2021-06-25
发明(设计)人: 张盼;张颖而;金仲和;皇甫江涛;黄毅 申请(专利权)人: 浙江大学
主分类号: G01S13/90 分类号: G01S13/90;G01S13/937;G01S7/41
代理公司: 杭州求是专利事务所有限公司 33200 代理人: 万尾甜;韩介梅
地址: 310058 浙江*** 国省代码: 浙江;33
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 sar 原始 回波 域中 有效 目标 快速 感知 方法
【说明书】:

发明公开了一种星载SAR原始回波域中有效目标快速感知方法。本发明基于AlexNet网络构建了一个智能目标快速感知网络,并获取高质量的训练数据对网络进行训练,识别输入系统的原始回波中是否包含有有效目标,可以在较小计算量下对目标进行精确感知,保证实时性。采用本发明的方法可以直接从原始电磁回波域中智能高效地感知有效目标,星载SAR接收机在接收到被观测区域回波信号的同时,即可对回波中的感兴趣目标进行高效快捷的筛选与预处理,从而减少系统后续成像的计算资源与能量资源的消耗,提升系统计算资源与能量资源的高效利用率,实现“先知先觉”的智能高效星载SAR回波域目标感知系统。

技术领域

本发明涉及星载SAR原始雷达回波数据中目标感知技术领域,具体涉及一种基于轻量级AlexNet网络的星载SAR原始回波域中有效目标的快速智能感知方法。

背景技术

随着空间技术领域的飞速发展,微小卫星领域也得到了极大的发展,天基遥感成像领域在军用民用等各个方面都呈现出一种极大的需求。星载SAR成像与传统的光学成像相比,其具有不受光照限制、不受天气影响、能够全天候、全天时工作等优点,也不断得到更多领域的应用。由于微小卫星平台的空间有限,其搭载的载荷以及能量都收到限制,对于远距离目标感知,雷达接收机接收到的能量与其距离的4次方成反比,同时,传统的SAR目标成像是一种“后知后觉”的系统,并不具备智能目标感知的能力,其对目标的检测是基于图像域的目标识别过程,其过程需要消耗大量的计算资源与能量消耗。因此,如果能够在原始回波域中智能地对目标进行有效感知,则会在快速识别目标地同时能够减少SAR卫星平台的能量消耗与计算资源消耗。

本发明主要通过在SAR成像过程中,对接收到的原始电磁回波数据中的有效目标进行高效智能地感知,从而为后续成像区域提供更加精准的定位,减少不必要的计算过程与能量消耗,实现更加高效自主的SAR成像系统。传统的SAR成像过程是一种基于固定模式的成像机制,其在成像信号处理过程中,并不具备目标感知能力,属于一种“后知后觉”的系统,其目标检测是在SAR成像完成后的图像域进行的,因此,整个成像过程需要消耗大量的计算资源与能量资源。本发明提出一种从原始电磁回波域中智能高效地感知有效目标的新型电磁目标感知方法,星载SAR接收机在接收到被观测区域回波信号的同时,对回波中的感兴趣目标进行高效快捷的筛选与预处理,从而减少系统后续成像的计算资源与能量资源的消耗。星载SAR由于载荷空间有限,并且唯一的能量来源是太阳能,因此,其平台上的计算资源与能量资源显得尤为重要。该方法从原始回波域中提取有效目标信息,从而提升系统计算资源与能量资源的高效利用率,实现一种“先知先觉”的智能高效星载SAR回波域目标感知系统。

本发明利用神经网络的方法实现对回波信号中有效信息进行智能感知,从而使SAR信号处理平台在接收回波信号的同时能够筛选出精准的信息,实现在复杂环境中原始回波信号有效目标的智能提取。本发明通过构建一个智能感知网络系统,利用正负样本对网络进行训练,识别输入系统的原始回波中是否包含有有效目标。本发明在原始回波域中对有效信息进行智能感知,可以极大减少不必要的冗余信息,针对特定区域进行精准成像,从而增强系统智能感知的能力,并极大地提升系统的效率与能量资源的利用率。

发明内容

本发明的目的在于针对星载SAR成像系统感知能力不足的缺点提出一种星载SAR原始回波域中有效目标快速感知方法,该方法利用神经网络技术尤其是轻量级AlexNet网络实现对原始回波中的有效目标进行智能快速感知。

本发明是通过以下技术方案来实现的:

一种星载SAR原始回波域中有效目标快速感知方法,包括如下:针对海场景,雷达接收机接收到的原始回波中既包含有效的船舰目标,也含有海杂波无效信息,设计一个智能目标感知网络以感知原始回波中有价值的区域块,具体包括以下步骤:

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江大学,未经浙江大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110182601.9/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top