[发明专利]一种基于深度ADMM网络的逆合成孔径雷达成像的方法

摘要

本发明公开了一种基于深度ADMM网络的逆合成孔径雷达成像的方法，涉及雷达信号处理技术领域，该方法根据ADMM算法求解稀疏假设下压缩感知CS ISAR成像模型时采取的分裂变量的策略，构建深度网络Deep‑ADMM‑Net。该网络包含多级，每级包含4个隐层，分别是重构层、卷积层、非线性变换层和乘子更新层。重构层用于ISAR图像重构；卷积层用于提取ISAR图像的稀疏表示；非线性变换层用于获取ISAR图像的非线性特征；乘子更新层实现拉格朗日乘子的更新。Deep‑ADMM‑Net经过多级前向传递，最终重建出高质量的ISAR图像。本发明基于Deep‑ADMM‑Net的欠采样ISAR数据的成像结果，成像质量和计算效率都优于传统压缩感知成像结果。

主权项

1.一种基于深度ADMM网络的逆合成孔径雷达成像的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、构造训练深度交替方向乘子法网络Deep‑ADMM‑Net的ISAR数据训练样本集；步骤S2、利用重构层、卷积层、非线性变换层、乘子更新层构成ISAR欠采样数据成像的Deep‑ADMM‑Net；步骤S3、基于步骤S1生成的ISAR数据训练样本集，在给定损失函数形式后，结合反向传播和梯度下降算法，学习Deep‑ADMM‑Net的参数；当深度交替方向乘子法网络的梯度不再下降时，则停止深度交替方向乘子法网络的参数更新，Deep‑ADMM‑Net训练完成，此时获得满足预设任务要求的Deep‑ADMM‑Net；步骤S4、利用训练好的Deep‑ADMM‑Net实现ISAR欠采样数据成像。