典型文献
基于深度展开的SAR大斜视RD成像算法
文献摘要：
大斜视角条件下的合成孔径雷达SAR回波信号具有方位向和距离向严重耦合、大距离徙动等特点,采用常规的距离多普勒RD算法成像,会引起方位向的散焦以及空变等问题.为了改善大斜视SAR在成像过程中存在的问题,提出了一种基于深度展开网络的SAR大斜视可学习距离多普勒成像方法.该方法将RD成像方法与深度学习结合,利用RD成像的步骤构建了基于深度展开网络的RD学习成像网络结构,将回波数据作为网络输入来学习回波数据到大斜视SAR图像的成像过程.首先,在分析大斜视SAR回波信号模型的基础上确定了网络成像过程中的可学习参数;其次,根据成像过程设计大斜视SAR成像网络;最后,通过非监督训练的方法对网络进行训练,最终输出学习成像结果.点目标和面目标仿真结果表明,该方法可以有效抑制旁瓣,提高成像精度和计算效率,满足SAR在大斜视角下的成像要求.
文献关键词：
合成孔径雷达;雷达成像;可学习距离多普勒算法;大斜视;深度展开网络
中图分类号：
作者姓名：
陈鹭伟;罗迎;倪嘉成;熊世超
作者机构：
空军工程大学信息与导航学院,西安,710077
文献出处：
引用格式：
[1]陈鹭伟;罗迎;倪嘉成;熊世超-.基于深度展开的SAR大斜视RD成像算法)[J].空军工程大学学报,2022(04):43-50
A类：
深度展开网络,可学习距离多普勒算法
B类：
SAR,RD,成像算法,大斜视角,合成孔径雷达,回波信号,离向,距离徙动,散焦,成像方法,波数,信号模型,可学习参数,过程设计,点目标,面目标,旁瓣,成像精度,计算效率,雷达成像
AB值：
0.190569
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