发明公开
- 专利标题: 相似性约束下GEO星机双基SAR动目标智能成像方法
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申请号: CN202210427304.0申请日: 2022-04-22
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公开(公告)号: CN114910905A公开(公告)日: 2022-08-16
- 发明人: 董锡超 , 崔畅 , 胡程 , 李元昊 , 王裕沛
- 申请人: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学前沿技术研究院
- 申请人地址: 北京市海淀区中关村南大街5号; ;
- 专利权人: 北京理工大学,北京理工大学重庆创新中心,北京理工大学前沿技术研究院
- 当前专利权人: 北京理工大学,北京理工大学重庆创新中心,北京理工大学前沿技术研究院
- 当前专利权人地址: 北京市海淀区中关村南大街5号; ;
- 代理机构: 重庆智慧之源知识产权代理事务所
- 代理商 余洪
- 主分类号: G01S13/90
- IPC分类号: G01S13/90 ; G01S19/48
摘要:
本发明提供一种相似性约束下GEO星机双基SAR动目标智能成像方法,包括:通过GEO SA‑BSAR系统采集含有运动目标的回波数据,并对回波数据进行距离压缩、方位维FFT和杂波抑制处理,获取运动目标的距离‑多普勒域信号;对距离‑多普勒域信号进行距离维FFT处理、相位补偿和2D‑IFFT处理,获取运动目标散焦信号;构建基于相似性约束的深度神经网络模型,深度神经网络模型的网络结构由若干个残差块搭建,并通过优化含相似性度量的损失函数对深度神经网络进行训练,得到深度神经网络模型参数;将运动目标散焦信号输入训练后的深度神经网络模型,输出得到聚焦的运动目标图像。本发明能够快速准确地对运动目标进行成像。