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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种相位信息保持的稀疏SAR学习成像方法、装置及介质，所述方法包括如下步骤：1分析BiIST的稀疏重构流程；2搭建基于线性调频变标算法的学习成像网络，并确定成像网络学习参数；3构建SAR目标回波样本集，并基于样本集对SAR学习成像网络进行预训练；4将同参数下任意目标回波输入训练好的网络模型，得到聚焦的SAR图像。本发明采用一种相位信息保持的稀疏SAR学习成像网络，通过深度展开网络将基于BiIST的稀疏成像模型嵌入到神经网络中，不仅可以通过监督或非监督学习确定算法的最优参数，而且其非稀疏解可以保持完整的相位信息，使后续干涉SAR和恒虚警率检测等应用成为可能。
主权项：1.一种相位信息保持的稀疏SAR学习成像方法，其特征在于，包括以下步骤：1分析BiIST的稀疏重构流程；2搭建基于线性调频变标算法的SAR学习成像网络，并确定成像网络学习参数；3构建SAR目标回波样本集，并基于不同样本集采用监督或非监督方式对SAR学习成像网络进行预训练；4将同参数下任意目标回波输入训练好的SAR学习成像网络，得到聚焦的SAR图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种相位信息保持的稀疏SAR学习成像方法、装置及介质
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