基于U-net卷积神经网络的大转角ISAR成像方法

来源 :空军工程大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:axrczx
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针对ISAR成像在大转角条件下产生严重的越距离单元徙动从而使得ISAR图像散焦的问题,提出一种基于U-net卷积神经网络的大转角ISAR成像方法。首先利用快速傅里叶变换对大转角条件下的回波数据进行预处理,得到散焦的ISAR复值图像作为训练样本,其次,根据ISAR成像特点对U-net网络结构进行了改进,训练后得到具有良好聚焦能力的成像网络。仿真实验表明:与传统大转角ISAR成像方法相比,所提方法将ISAR图像的峰值旁瓣比降至-18d B以下,具有更小的图像熵和最小均方误差,成像时间缩减至0.28s左右,在低信噪比条件下仍可以实现ISAR图像的快速、准确重建。
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