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一种基于多尺度特征融合增强网络的干涉相位解缠方法 

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申请/专利权人:南京信息工程大学

摘要:本发明公开了一种基于多尺度特征融合增强网络的干涉相位解缠方法,将预先获取的受噪声影响的干涉缠绕相位图输入训练获得的基于多尺度特征融合增强网络,输出获得干涉解缠相位图。训练获得基于多尺度特征融合增强网络,包括:将预先获取的训练集输入构建的基于多尺度特征融合增强网络,利用Adam梯度优化算法优化构建的基于多尺度特征融合增强网络,直到损失函数收敛于一定值,获得训练完成的基于多尺度特征融合增强网络。针对现有网络模型训练时间长、训练数据集规模大、鲁棒性差以及低信噪比条件下准确率低等问题,本发明实现在低信噪比情况下的干涉相位解缠,提升合成孔径雷达干涉测量精度。

主权项:1.一种基于多尺度特征融合增强网络的干涉相位解缠方法,其特征在于,包括:将预先获取的干涉缠绕相位图输入训练获得的基于多尺度特征融合增强网络,输出获得干涉解缠相位图。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 南京信息工程大学 一种基于多尺度特征融合增强网络的干涉相位解缠方法

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