基于深度学习的机动目标ISAR成像算法研究

目录

声明

第1章绪论

1.1 课题研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文章节安排

第2章 ISAR系统建模及成像算法仿真

2.1 引言

2.2 ISAR成像原理

2.2.1 ISAR成像几何模型

2.2.2 一维距离像

2.2.3 一维方位像

2.2.4 距离向分辨率

2.2.5 多普勒分辨率

2.3 运动补偿

2.3.1 平动补偿

2.3.2 旋转运动补偿

2.4 ISAR成像算法

2.4.1 R-D算法

2.4.2 基于OSS的ISAR成像算法

2.5 算法仿真结果及分析

2.6 本章小结

第3章 基于keystone变换和深度学习的ISAR成像算法

3.1 引言

3.2 基于keystone变换的ISAR机动目标成像

3.2.1 机动目标成像几何模型

3.2.2 基于keystone变换的转动补偿

3.3 CNN体系结构

3.3.1 卷积层

3.3.2 激活函数

3.3.3 池化层

3.4 u-net网络

3.4.1 u-net网络结构

3.4.2 u-net网络的改进

3.4.3 损失函数

3.4.4 优化方法

3.5 算法实现流程

3.6 仿真实验

3.6.1 训练模型

3.6.2 测试结果及分析

3.7 本章小结

第4章基于GWT和CNN的ISAR成像算法

4.1 引言

4.2 基于GWT的复杂运动目标成像

4.2.1 机动目标成像模型

4.2.2 基于GWT的转动补偿

4.3 算法实现流程

4.4 仿真实验

4.4.1 训练模型

4.4.2 测试结果及分析

4.5 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果

致谢