【摘 要】
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P波段合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）相对于高频段SAR而言,具有更强的穿透性,能够发现穿越在浅地表和植被下行驶的车辆目标。传统运动目标成像方法存在参数搜索量大难以实时处理以及对多运动目标成像质量差等问题。提出了一种基于卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）的无人机载SAR运动目标成像的方法。在该方法中使用了能够放
【出 处】
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第十六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集
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P波段合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）相对于高频段SAR而言,具有更强的穿透性,能够发现穿越在浅地表和植被下行驶的车辆目标。传统运动目标成像方法存在参数搜索量大难以实时处理以及对多运动目标成像质量差等问题。提出了一种基于卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）的无人机载SAR运动目标成像的方法。在该方法中使用了能够放大CNN优点的具有跳跃连接的编码器-解码器（encoder-decoder）残差块结构。该方法与传统成像方法不同,其通过CNN强大的特征提取能力,不需要参数估计和迭代即可实现SAR运动目标聚焦成像并且在成像质量和效率方面优于传统的成像方法。文中给出了该方法的原理、参数选择与实现步骤,并且通过与现有利用CNN成像的方法对比,说明文中所提方法在成像质量方面有显著的提升。
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