[发明专利]基于深度学习的穿墙雷达成像方法及系统有效
| 申请号： | 201811496175.0 | 申请日： | 2018-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN109270525B | 公开（公告）日： | 2020-06-30 |
| 发明（设计）人： | 钱江;黄少寅;王开民;张自文 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G01S13/88 | 分类号： | G01S13/88;G01S7/41 |
| 代理公司： | 重庆航图知识产权代理事务所(普通合伙) 50247 | 代理人： | 胡小龙 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习的穿墙雷达成像方法，首先获取仿真回波数据；对回波数据进行BP成像，作为神经网络训练时的输入图像；然后仿真训练生成参考图片，作为神经网络训练时的参考图片；应用tensorflow工具搭建神经网络对训练数据进行训练，用输入图片和参考图片对神经网络进行训练，并生成网络模型；最后将训练好的网络模型应用于实测数据。本发明提供的方法提高了穿墙雷达成像的分辨率；降低穿墙雷达图像中的旁瓣。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 穿墙 雷达 成像 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的穿墙雷达成像方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1.获取仿真回波数据；步骤2.对回波数据进行BP成像，作为神经网络训练时的输入图像；步骤3.仿真训练生成参考图片，作为神经网络训练时的参考图片；步骤4.应用tensorflow工具搭建神经网络对训练数据进行训练，用输入图片和参考图片对神经网络进行训练，并生成网络模型；步骤5.将训练好的网络模型应用于实测数据。
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