[发明专利]一种基于卷积神经网络的逆合成孔径雷达成像方法有效
| 申请号： | 201810762437.7 | 申请日： | 2018-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN108872988B | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 胡长雨;汪玲;李泽 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G01S13/90 | 分类号： | G01S13/90 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 朱小兵 |
| 地址： | 211106 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的逆合成孔径雷达成像方法，包括以下步骤：S1，构造逆合成孔径雷达数据集；S2，通过二维傅里叶变换获得初像；S3，构建卷积神经网络；S4，构建卷积神经网络的训练集和验证集；S5，采用监督学习的方法更新卷积神经网络的参数；S6，利用训练好的卷积神经网络实现逆合成孔径雷达降采样数据成像。本发明的卷积神经网络可以提取更多特征信息，并且能够有效的避免梯度弥散现象，从而重建较高质量的逆合成孔径雷达图像。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 合成孔径雷达 成像 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的逆合成孔径雷达成像方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，构造逆合成孔径雷达数据集；S2，通过二维傅里叶变换获得初像；S3，构建卷积神经网络；S4，构建卷积神经网络的训练集和验证集；S5，采用监督学习的方法更新卷积神经网络的参数；S6，利用训练好的卷积神经网络实现逆合成孔径雷达降采样数据成像。
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