[发明专利]基于深度学习时频分析的ISAR成像方法及系统有效
| 申请号： | 201811496140.7 | 申请日： | 2018-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN109343060B | 公开（公告）日： | 2021-01-29 |
| 发明（设计）人： | 钱江;黄少寅;王开民;张自文 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G01S13/90 | 分类号： | G01S13/90;G01S7/41 |
| 代理公司： | 重庆航图知识产权代理事务所(普通合伙) 50247 | 代理人： | 胡小龙 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习时频分析的ISAR成像方法，首先设置ISAR成像模型，仿真产生回波数据；然后对回波数据做WVD变换和短时傅里叶变换，产生训练数据；设置网络模型，并用产生的训练数据对设置的网络模型进行训练；最后将训练后的网络模型与ISAR成像模型相结合进行成像；本发明提供的方法提高了时频分布图的频率分辨率；可以抑制交叉项；提高了ISAR成像的分辨率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 分析 isar 成像 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.基于深度学习时频分析的ISAR成像方法，其特征在于：包括以下步骤：设置ISAR成像模型，仿真产生回波数据；对回波数据做WVD变换和短时傅里叶变换，产生训练数据；设置网络模型，并用产生的训练数据对设置的网络模型进行训练；将训练后的网络模型与ISAR成像模型相结合进行成像。
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