[发明专利]一种基于深度学习的SAR智能参数化超分辨成像方法有效
| 申请号： | 202010694576.8 | 申请日： | 2020-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN111948652B | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 曾涛;王岩;丁泽刚;卫扬铠;龙腾 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G01S13/90 | 分类号： | G01S13/90;G01S7/41 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 李微微 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的SAR智能参数化超分辨成像方法，首先，基于属性散射中心模型，本技术在传统仅包含点原子的SAR回波模型中额外引入线原子和面原子，构建SAR混合观测模型。随后，基于SAR混合观测模型和传统交替方向乘子法ADMM，本技术通过设置不同的非线性阈值函数，构建了多成分ADMM算法来估计点、线和面原子的参数。最后，通过将MC‑ADMM映射成神经网络，即将MC‑ADMM的每一次迭代过程映射成一层神经网络结构，成功构建MCADMM‑Net，快速高效的获取高智能SAR超分辨图像。本发明旨在提供一种高智能、高精度、高效率的SAR超分辨成像解决方案，预期可应用于机载、星载SAR成像等领域，可大幅增强SAR图像质量，有助于提升SAR图像的可理解性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 sar 智能 参数 分辨 成像 方法 | ||
【主权项】：
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