[发明专利]基于深度学习的大气臭氧遥感激光雷达数据融合方法有效
| 申请号： | 202010424063.5 | 申请日： | 2020-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN112285709B | 公开（公告）日： | 2022-07-26 |
| 发明（设计）人： | 蒋媛;王桂宝;卢超;廖桂生;贾建科 | 申请（专利权）人： | 陕西理工大学 |
| 主分类号： | G01S13/90 | 分类号： | G01S13/90;G01S7/41;G01S7/48 |
| 代理公司： | 北京中仟知识产权代理事务所(普通合伙) 11825 | 代理人： | 田江飞 |
| 地址： | 723001 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的大气臭氧遥感激光雷达数据融合方法，本发明基于深度学习(D L)思想，对激光雷达数据进行特征分析，统一定义数据格式.以条带模式为例，构建卷积神经网络SAR(CNN‑SAR)信号重建网络，得到重建的SAR激光雷达数据，将雷达回波数据的仿真结果和性能与距离多普勒算法进行了比较。结果表明，在全采样率条件下，两种方法都能达到较好的重建效果，但CNN‑SAR对恢复弱目标有较好的效果，CNN‑SAR成像所需时间较少，振幅误差和相位误差较小。在相同的欠采样速率下，该方法性能更好。因此，本研究的结果为大气臭氧遥感全景成像提供了可能，具有一定的理论和实践意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 大气 臭氧 遥感 激光雷达 数据 融合 方法 | ||
【主权项】：
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