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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明公开了一种合成孔径辅助的多通道雷达前视学习成像方法，首先获取待成像区域的回波数据，对获取的数据进行距离向脉冲压缩，再对脉压后的回波数据使用合成孔径辅助的深度展开迭代收缩阈值算法ISTA网络成像，即在实孔径维度将成像问题转化为目标散射系数的估计问题，利用深度展开的ISTA网络求解目标函数，再对合成孔径维度使用反向投影BP算法进行方位聚焦，然后将合成孔径维度结果与ISTA网络结果进行融合处理，得到无左右模糊超分辨成像结果。本发明的方法克服了单基雷达前视成像左右模糊和分辨率低的问题，实现多通道雷达前视高分辨率成像，且通过深度学习自适应确定参数，省去人为设定参数步骤，提高效率的同时克服了信噪比敏感的问题。
主权项：1.一种合成孔径辅助的多通道雷达前视学习成像方法，具体步骤如下：S1、获取多通道雷达前视回波数据；S2、对步骤S1获取的数据距离向脉压；S3、选取高分辨率SAR图像进行裁剪以及选取随机生成的只有点目标的图像，得到150张64x64的图像作为原始场景，基于步骤S1、S2生成多通道回波数据，构建数据集，并将实孔径数据与原始场景形成回波-图像对，并划分为训练集与测试集；其中，训练集包括150张原始场景，测试集随机选取其他不存在于训练集中的图像；S4、搭建合成孔径辅助的多通道雷达前视成像网络并进行训练；S5、由待成像区域按照步骤S1-S2获取多通道雷达脉压后的回波信号，然后输入至步骤S4已训练好的多通道雷达前视成像网络中，得到合成孔径辅助的多通道雷达前视成像结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种合成孔径辅助的多通道雷达前视学习成像方法
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