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一种基于生成对抗网络的合成孔径雷达欠采样成像方法

摘要

本发明公开一种基于生成对抗网络的合成孔径雷达欠采样成像方法,应用于雷达技术领域,针对基于卷积神经网络(CNN)的SAR欠采样成像方法对复杂背景目标方位模糊抑制性能差、以及对原始图像细节保留不够完整和准确等问题,本发明将SAR信号处理与生成对抗网络(GAN)相结合,生成网络的代价函数Cost Function选取为L1‑范数,判别网络的代价函数Cost Function选取为二元交叉熵函数;GAN网络通过L1‑范数感知图像的低频信息,通过判别网络感知图像的高频信息;采用本发明的方法能够有效提高对复杂背景的SAR欠采样成像质量。

著录项

  • 公开/公告号CN114609631A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-06-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学;

    申请/专利号CN202210227542.7

  • 发明设计人 刘喆;周帆;

    申请日2022-03-08

  • 分类号G01S13/90;G01S7/41;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构成都虹盛汇泉专利代理有限公司;

  • 代理人王伟

  • 地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

  • 入库时间 2023-06-19 15:38:26

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-06-10

    公开

    发明专利申请公布

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