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申请/专利权人：人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)
申请日：2024-01-25
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118259284A
主分类号：G01S13/90
分类号：G01S13/90;G01S7/41
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的端到端ISAR自聚焦成像方法及系统，该方法包括：获取ISAR雷达回波数据集和相应多散射点的目标图像标签；构建端到端的ISAR自聚焦网络，所述ISAR自聚焦网络包括用于距离压缩或方位向压缩的卷积层模块、基于深度展开技术的相位误差校正模块以及用于图像超分辨的残差模块；根据所述ISAR雷达回波数据集和所述目标图像标签对所述卷积层模块、所述相位误差校正模块和所述残差模块进行训练，得到收敛的网络模型；获取测试信号，并将所述测试信号输入至所述网络模型，得到目标图像。本发明结合深度学习与模型优化方法的优点，可以实现更好的聚焦效果和更少的图像噪点。
主权项：1.一种基于深度学习的端到端ISAR自聚焦成像方法，其特征在于，所述基于深度学习的端到端ISAR自聚焦成像方法包括：获取ISAR雷达回波数据集和相应多散射点的目标图像标签；构建端到端的ISAR自聚焦网络，所述ISAR自聚焦网络包括用于距离压缩或方位向压缩的卷积层模块、基于深度展开技术的相位误差校正模块以及用于图像超分辨的残差模块；根据所述ISAR雷达回波数据集和所述目标图像标签对所述卷积层模块、所述相位误差校正模块和所述残差模块进行训练，得到收敛的网络模型；获取测试信号，并将所述测试信号输入至所述网络模型，得到目标图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 基于深度学习的端到端ISAR自聚焦成像方法及系统
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