公开(公告)号：CN113640795B

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202110847336.1

申请日：2021-07-27

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 丁泽刚 ,  卫扬铠 ,  汪子文 ,  李凌豪 ,  曾涛 ,  王岩

IPC: G01S13/90

Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的SAR智能参数化自聚焦方法，首先，建立延展目标的SAR参数化回波模型和运动误差模型，从中分析得出运动误差与目标参数耦合关系和目标散射特性相位与目标参数的映射关系；然后，通过训练生成对抗网络得出目标散焦聚焦图像对的映射关系，并从中估计出目标参数，最后，将估计的目标参数使用在运动误差与目标参数解耦中，使用常规相位梯度自聚焦算法估计真实运动相位误差，实现目标图像的聚焦；本发明方法提供了一种高智能、高效率的SAR参数化自聚焦解决方案，预期可应用于机载、地基SAR自聚焦等领域。

公开(公告)号：CN113640795A

公开(公告)日：2021-11-12

申请号：CN202110847336.1

申请日：2021-07-27

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 丁泽刚 ,  卫扬铠 ,  汪子文 ,  李凌豪 ,  曾涛 ,  王岩

IPC: G01S13/90

Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的SAR智能参数化自聚焦方法，首先，建立延展目标的SAR参数化回波模型和运动误差模型，从中分析得出运动误差与目标参数耦合关系和目标散射特性相位与目标参数的映射关系；然后，通过训练生成对抗网络得出目标散焦聚焦图像对的映射关系，并从中估计出目标参数，最后，将估计的目标参数使用在运动误差与目标参数解耦中，使用常规相位梯度自聚焦算法估计真实运动相位误差，实现目标图像的聚焦；本发明方法提供了一种高智能、高效率的SAR参数化自聚焦解决方案，预期可应用于机载、地基SAR自聚焦等领域。

公开(公告)号：CN116243313A

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202310251820.7

申请日：2023-03-08

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 丁泽刚 ,  卫扬铠 ,  汪子文 ,  李凌豪 ,  袁跳跳 ,  李埔丞

IPC: G01S13/90 ,  G01S7/41

Abstract: 为解决传统基于稀疏性的SAR成像自聚焦方法中高计算复杂度和聚焦效果不佳的问题，提出了一种基于距离分区的SAR快速智能稀疏自聚焦技术。首先，对雷达回波的距离向数据进行重建后进行距离向分区，分区后的观测矩阵通过斜距重采样进行精准重建，通过距离分区策略减轻后续稀疏成像的计算和存储负担。然后，基于图像最小熵和稀疏性的联合约束，构造了一个稀疏成像模块和稀疏自聚焦模块相互循环迭代的网络模块，稀疏成像模块由将运动误差下的交叉方向乘子法(ADMM)展开为迭代神经网络。稀疏自聚焦的核心模块是利用深度网络来估计最小熵约束下的运动误差。所提方法旨在提供一种高智能、高效率的SAR快速智能稀疏自聚焦方案，预期可应用于机载、地基SAR自聚焦等领域。