基于复数深度神经网络的逆合成孔径雷达成像方法

来源 :南京航空航天大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：guangminghuayuan

【摘要】

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压缩感知(Compressive sensing,CS)理论框架下逆合成孔径雷达(Inverse syntheitic operture radar,ISAR)成像的结果具有超分辨、无旁瓣干扰等特点,但CS ISAR成像方法性能仍然

【作者】

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汪玲胡长雨朱岱寅

【机构】

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南京航空航天大学电子信息工程学院雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室

【出处】

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南京航空航天大学学报

【发表日期】

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2020年5期

【关键词】

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雷达成像深度学习逆合成孔径雷达复数深度神经网络 radar imagingdeep learninginverse synthetic aperture

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61871217)资助项目,江苏省研究生科研与实践创新计划(KYCX18_0291)资助项目,航空科学基金(20182052011)资助项目

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压缩感知(Compressive sensing,CS)理论框架下逆合成孔径雷达(Inverse syntheitic operture radar,ISAR)成像的结果具有超分辨、无旁瓣干扰等特点,但CS ISAR成像方法性能仍然受到稀疏表示不准确和图像重建方法效率低等限制。基于深度神经网络(Deep neural network,DNN)的欠采样或不完整信号重建方法取得了瞩目的表现。DNN能够自主学习最优网络参数并挖掘出输入数据的抽象高层特征表示,但目前已有的DNN都为实数域的模型,无法直接用于复数形

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