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基于深度展开网络的稀疏孔径微动目标ISAR成像方法

摘要

本发明涉及雷达成像领域,公开了一种基于深度展开网络的稀疏孔径微动目标ISAR成像方法,通过获取雷达回波数据,根据所述回波数据进行预处理和建模;利用深度展开框架建立模型驱动的深度学习成像算法;构建所述深度学习成像算法相应的损失函数并选择训练数据集;对网络参数进行初始化设置,并设定参数更新优化算法以及训练的回合数;通过优化算法对参数更新调整;在满足训练回合数时,保存最优网络参数以输出最优算法模型,提升雷达在稀疏孔径条件下对微动目标成像的效能。

著录项

  • 公开/公告号CN114325707A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国人民解放军国防科技大学;

    申请/专利号CN202210013146.4

  • 申请日2022-01-06

  • 分类号G01S13/90(20060101);G01S7/41(20060101);

  • 代理机构43225 长沙国科天河知识产权代理有限公司;

  • 代理人李杨

  • 地址 410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号

  • 入库时间 2023-06-19 14:53:05

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-12

    公开

    发明专利申请公布

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