基于深度学习的车载SAR速度估计方法、系统及终端

摘要

本发明公开了基于深度学习的车载SAR速度估计方法、系统及终端，所述方法包括：获取速度传感器采集的雷达子孔径对应的子孔径速度；将所述子孔径速度作为基准速度，将车辆的速度范围划分为多个子速度区间，并标记为不同的速度类；获取样本和对应的标签，搭建卷积神经网络模型，将获取的样本和对应的标签输入到所述卷积神经网络模型进行监督学习，得到速度估计模型；基于所述速度估计模型对子速度区间进行预测，将预测的子速度区间转换为最终的速度估计值。本发明实现了对子孔径回波的速度估计，在保证效率的同时确保了速度估计值的准确性，完全满足车载场景的应用，摆脱了依靠惯导或类似的测速装置，降低了系统硬件系统成本。