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摘要:
逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)对非合作目标做成像时图像质量依赖于对目标运动参数的准确估计.针对在稀疏孔径和非均匀转动条件下现存的参数估计方法计算量过大或者方法适用条件不满足,提出了一种基于神经网络的参数估计方法.此方法以成像问题的模型知识指导数据的生成过程,然后训练通用的神经网络,最终实现将数据中隐含的知识转化为转动估计器.从仿真实验结果来看,所得到的网络对满足一定信噪比要求的回波数据可以提供较准确的估计,所得参数可以帮助成像算法提高聚焦效果,大量的样例表明网络可以部分学习到回波与转动之间的关系.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 稀疏孔径和大转角下ISAR对目标转动的估计
来源期刊 电波科学学报 学科 工学
关键词 逆合成孔径雷达 卷积神经网络 高分辨距离像 转角估计 卷积反投影
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 70-75
页数 6页 分类号 TN951
字数 5033字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨健 清华大学电子工程系 74 421 12.0 18.0
2 叶春茂 17 40 3.0 5.0
3 陈杭 清华大学电子工程系 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
逆合成孔径雷达
卷积神经网络
高分辨距离像
转角估计
卷积反投影
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电波科学学报
双月刊
1005-0388
41-1185/TN
大16开
河南市新乡138信箱3分箱
36-260
1986
chi
出版文献量(篇)
3417
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11
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30224
论文1v1指导