基于深度学习的反演方法在多波段雷达成像中的应用

l波段sar生物量反演-回复波段SAR生物量反演是一种利用合成孔径雷达（SAR）数据来估计生物量的方法。

SAR技术利用微波信号穿透植被，可以提供高分辨率、全天候和全天时的数据。

该技术在农业、林业和生态监测等领域具有广泛应用。

本文将详细介绍波段SAR生物量反演的原理和方法。

一、SAR技术原理合成孔径雷达技术使用的微波信号可以穿透植被并与地面进行相互作用。

植被对微波信号的散射和吸收特性会受到生物量、枝干、叶片形状和密度等因素的影响，因此可以通过分析和解释微波信号的散射特性来获得有关生物量的信息。

二、生物量反演模型为了实现波段SAR生物量反演，需要建立相应的反演模型。

常用的生物量反演模型包括林冠生物量反演模型和农作物生物量反演模型。

1. 林冠生物量反演模型林冠生物量反演模型基于生物物理参数与SAR散射系数之间的关系。

主要参数包括植被类型、枝干粗度、叶片形状和水分含量等。

通过测量林冠特性，结合SAR数据，可以建立林冠生物量反演模型，从而估计森林的生物量。

2. 农作物生物量反演模型农作物生物量反演模型主要基于农作物结构特征和光学/遥感数据之间的关系。

这些结构特征包括农作物高度、植被覆盖度和叶片面积指数等。

通过测量这些农作物特性，并结合SAR数据，可以建立反演模型来估计农作物的生物量。

三、数据获取和处理波段SAR生物量反演需要获取相应的SAR数据和地面观测数据。

SAR数据可以通过卫星或飞机获得，并且可以覆盖较大的区域。

地面观测数据可以通过实地调查或其他遥感数据来获取，用于建立反演模型。

1. SAR数据获取SAR数据可以通过卫星（如Sentinel-1、ALOS-2等）或飞机（如L-band 机载SAR）来获取。

这些数据具有高分辨率和全天时的特点，适用于生物量反演。

2. 地面观测数据获取地面观测数据包括生物量、植被结构和其他环境因素的测量。

这些数据可以通过实地调查和其他遥感数据（如光学影像、高分SAR等）来获取。

第 21 卷 第 9 期2023 年 9 月太赫兹科学与电子信息学报Journal of Terahertz Science and Electronic Information TechnologyVol.21，No.9Sept.，2023基于深度学习的雷达成像研究进展李晓帆1,2，邓彬*1，罗成高1，王宏强1，范磊1，付强1(1.国防科技大学电子科学学院，湖南长沙410073；2.怀化学院电气与信息工程学院，湖南怀化418008)摘要：深度学习(DL)在语音识别、图像物体识别上取得了卓越的成效，深度学习代替传统处理技术，成为了研究该领域的主要处理方法。

在雷达领域，深度学习用于雷达目标识别和分类，也取得了很好的效果，进而，人们试图将深度学习用于雷达成像。

本文根据近几年所公开的文献资料，按照雷达成像的特点，分类介绍深度学习用于雷达成像的研究进展；之后，对深度学习用于雷达成像的可行性、样本选取、泛化以及成像质量的评价等开放性问题提出了作者的设想，并对深度学习用于雷达成像进行了展望。

关键词：深度学习；雷达成像；可行性；样本；泛化中图分类号：TN959.1 文献标志码：A doi：10.11805/TKYDA2021254Research progress of radar imaging based on Deep LearningLI Xiaofan1,2，DENG Bin*1，LUO Chenggao1，WANG Hongqiang1，FAN Lei1，FU Qiang1(1.School of Electronic Science ，University of Defense Science and Technology， Changsha Hunan 410073，China；2.College of Electrical and Information Engineering，Huaihua University，Huaihua Hunan 418008，China)AbstractAbstract：：Deep Learning(DL) has achieved remarkable results in speech recognition and image object recognition, which has become the main processing method in these fields instead of traditionalprocessing technology.DL is applied to radar target recognition and classification, and has achieved goodresults as well. Therefore, DL is tried to be applied in radar imaging. Based on the published literaturesin recent years and the characteristics of radar imaging, the research progresses of DL in radar imagingare introduced. Its feasibility, sample selection, the generalization, and the evaluation of imaging qualityare analyzed. The application prospects of DL in radar imaging are outlooked.KeywordsKeywords：：Deep Learning；radar imaging；feasibility；samples；generalization自20世纪90年代以来，随着误差反向传播(Back Propagation，BP)算法[1]、卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)[2-3]的提出以及高速图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)并行处理技术的发展，以卷积神经网络为基础的深度学习(DL)作为机器学习的分支，逐渐成为人工智能最热门的研究领域。

基于深度学习的雷达图像处理技术研究雷达图像是利用雷达传感器所得到的图像数据，具有不易受到光线和天气等自然因素影响等特点，因此在军事、航空航天、气象和地质勘探等领域中得到广泛的应用。

随着计算机技术的飞速发展和深度学习算法的快速成熟，基于深度学习的雷达图像处理技术逐渐成为研究热点。

本文将从两个方面对基于深度学习的雷达图像处理技术进行探讨，分别是雷达图像的特征提取和分类识别。

一、雷达图像的特征提取雷达图像与传统的光学图像有很大的不同，传统的图像处理方法在处理雷达图像时效果欠佳，因此基于深度学习的图像特征提取技术应运而生。

特征提取是深度学习中的重要环节，其目的是将复杂的原始数据转化为具有代表性的特征，为后续的分类和识别提供依据。

目前主要采用的特征提取方法是利用卷积神经网络（CNN）提取雷达图像的特征。

CNN是一种前馈神经网络，其特点是结构简单、计算量相对较小、可并行计算等。

与传统的分类模型相比，CNN可以自动地学习特征，因此在处理雷达图像时取得了很好的效果。

通过CNN，雷达图像中的纹理、密集和粗糙等特征可以被自动地提取，最终转化为具有可表示性的特征向量。

同时，由于雷达图像噪声较多，因此在训练CNN的过程中应该采取对抗训练或其他抗噪方法，以提高特征提取的准确性和鲁棒性。

通过这些特征提取技术，雷达图像的信噪比和辨识度得到了很大的提高，为后续的分类和识别打下了良好的基础。

二、雷达图像的分类识别特征提取之后，如何对雷达图像进行分类和识别也是一个关键的问题。

传统的分类算法主要是基于人工设计的特征和统计学习方法，这种方法需要人工选择特征并进行参数调节，不仅费时费力，而且很难达到最优效果。

因此，基于深度学习的分类算法成为了研究重点。

目前主要应用的深度学习算法包括CNN、循环神经网络（RNN）和卷积循环神经网络（CRNN）等。

其中CNN算法最为常用，其优点是模型表现力强，求解过程高效。

利用CNN对雷达图像进行分类，首先需要将训练集输入CNN中进行训练，生成相应的模型，然后对测试样本进行预测即可。

基于多任务学习的反演技术在地球物理勘探中的应用随着人们对自然资源探测深入的需求，地球物理勘探技术也得到了越来越广泛的应用。

其中，反演技术作为一种重要的地球物理勘探手段，在应用时面临着很多问题。

为了解决这些问题，人们提出了基于多任务学习的反演技术。

本文将从什么是反演技术、反演技术的问题以及多任务学习反演技术的应用几个方面来探讨基于多任务学习的反演技术在地球物理勘探中的应用。

1. 反演技术是什么？反演技术是地球物理勘探中的一种重要手段，是通过在地下埋下源信号并测量其散射场，然后逆推地下介质参数的数学问题。

反演技术的目的是通过地震波、电磁场等数据反演出地下介质的属性，例如密度、速度、电导率等，从而为自然资源勘探提供支持。

反演技术在自然资源勘探中的应用非常广泛，例如油气勘探、矿产勘探等。

2. 反演技术的问题尽管反演技术在地球物理勘探中应用广泛，但是它也存在一些问题。

具体来说，反演技术的问题主要包括以下几个方面：（1）反演结果的唯一性问题。

在使用反演技术时，将同样的数据用于不同的模型反演，得到的结果可能是不一样的。

这是由于反演模型的不唯一性导致的，反演结果与起始模型的初始条件有关。

（2）反演过程中的噪声问题。

在使用反演技术时，往往会由于外部干扰因素的影响，导致测量数据存在一定的噪声。

这些噪声会影响反演结果的准确性和稳定性。

（3）反演模型的复杂性问题。

在现实中，地下的介质结构很复杂，涉及到多种物质、多种物理参数，如何建立反演模型，选择反演算法将会影响最终反演结果。

解决这些问题是反演技术应用的重点和难点。

3. 多任务学习反演技术的应用为了解决反演技术的问题，人们提出了基于多任务学习的反演技术。

多任务学习反演技术主要是将多个相关任务联合起来，共同学习一个模型，从而提高反演的准确性和鲁棒性。

（1）优化反演结果的唯一性基于多任务学习的反演技术可以为每个反演任务设立不同的目标函数，通过设计多个目标函数来降低反演结果的唯一性问题。

步进频率雷达高分辨成像处理算法的开题报告【摘要】步进频率雷达（SAR）成像技术是一种成熟的高分辨雷达成像技术，已广泛应用于军事、民用等领域。

本文将探讨步进频率雷达成像技术的原理、步进频率雷达成像处理算法的研究进展以及针对高分辨率SAR成像的图像先验知识辅助图像重建算法。

【关键词】步进频率雷达，高分辨成像，成像处理算法，先验知识，图像重建。

【引言】步进频率雷达（SAR）成像技术由于其高空间分辨率、强干扰抑制能力、成像距离远等优点，已广泛应用于军事、民用等领域 [1]。

SAR成像技术的核心是利用雷达信号与地面目标相互作用的特性，通过对反射信号进行处理，生成高精度的地面目标图像。

步进频率雷达成像技术在采集信号的过程中，发射一系列相同的波形，每个波形的频率随时间步进变化，接收到的信号与之前的信号相关，从而得到目标反射率的二维图像。

SAR成像处理算法是SAR成像技术的关键技术之一。

SAR成像处理算法的主要任务是对接收到的信号进行滤波、解调和重建，从而得到高质量的目标图像 [2]。

本文将首先介绍步进频率雷达成像技术的原理，接着探讨步进频率雷达成像处理算法的研究进展以及针对高分辨率SAR成像的图像先验知识辅助图像重建算法。

【步进频率雷达成像技术原理】步进频率雷达成像技术根据调频连续波雷达（FMCW）工作原理，使用持续波载频信号调制线性调频信号，并对接收到的信号进行自相关处理，得到反射率的二维图像 [3]。

具体的工作流程如下：1. 发射信号。

步进频率雷达发射一个带有持续波载频信号的线性调频信号，同时记录其带宽和中心频率。

2. 接收信号。

目标反射信号经过多次反射、衰减后返回到雷达接收器，接收器采样并记录接收到的信号。

3. 自相关处理。

对接收到的信号进行自相关处理，得到目标的反射率二维图像。

自相关处理时需要考虑信号的幅度和相位信息。

4. 图像生成。

从自相关处理得到的信号中提取目标反射率特征，对目标进行图像重建，得到反射率二维图像。

基于深度学习的雷达图像处理与分析研究1. 引言雷达图像处理与分析在许多领域中具有重要的应用价值，例如军事、航空、天气预报、无人驾驶等。

传统的雷达图像处理方法通常依赖于人工设计的特征提取，但这种方法存在手工特征选择困难、难以适应复杂的场景变化等问题。

近年来，深度学习技术的快速发展为雷达图像处理与分析提供了新的可能性。

2. 深度学习在雷达图像处理中的应用2.1. 深度神经网络的基本原理深度神经网络是深度学习的核心工具，包括输入层、隐藏层和输出层。

通过反向传播算法和大量标注数据的训练，它可以学习到输入数据的表示，并在目标任务上提供良好的性能。

在雷达图像处理中，深度神经网络可以克服传统方法中的特征提取困难，提高雷达图像的处理和分析性能。

2.2. 深度神经网络在雷达目标检测中的应用雷达目标检测是雷达图像处理中的重要任务，通常需要从复杂背景中准确地检测和识别目标。

传统的目标检测方法基于手工特征提取和分类器，但在复杂的场景中性能受限。

深度学习方法可以通过卷积神经网络（CNN）自动学习特征，提高目标检测的准确性和鲁棒性。

2.3. 深度神经网络在雷达图像识别中的应用雷达图像识别是根据雷达回波信号的特征对目标进行分类和识别。

传统的图像识别方法基于手工特征选择和机器学习分类器，但在复杂的场景中表现不佳。

深度学习方法可以通过循环神经网络（RNN）来建模时序信息，提高雷达图像的识别性能。

3. 基于深度学习的雷达图像处理算法3.1. 数据预处理雷达图像处理的第一步是对原始数据进行预处理，包括去噪、估计目标的位置和速度等。

深度学习方法可以通过自动学习时域和频域特征，减少噪声的影响，并提高目标定位的准确性。

3.2. 特征提取和表示学习传统的雷达图像处理方法通常依赖于手工设计的特征提取器，但这种方法存在特征选择困难和难以适应不同场景的问题。

深度学习方法可以通过卷积神经网络学习图像的特征表示，自动提取和学习图像中的关键信息，从而减少人工干预的需求。

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利(10)授权公告号 (45)授权公告日 (21)申请号 201810018311.9(22)申请日 2018.01.09(65)同一申请的已公布的文献号申请公布号 CN 108229404 A(43)申请公布日 2018.06.29(73)专利权人 东南大学地址 210096 江苏省南京市江宁区东南大学路2号(72)发明人 崔铁军　范湉湉　(74)专利代理机构 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204代理人 柏尚春(51)Int.Cl.G06K 9/00(2022.01)G06K 9/62(2022.01)G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01)(56)对比文件CN 105512635 A ,2016.04.20CN 107516317 A ,2017.12.26CN 107220606 A ,2017.09.29CN 106886023 A ,2017.06.23CN 107301381 A ,2017.10.27CN 102608589 A ,2012.07.25审查员 王莹 (54)发明名称一种基于深度学习的雷达回波信号目标识别方法(57)摘要本发明公开了一种基于深度学习的雷达回波信号目标识别方法，该方法直接对雷达回波信号进行识别，从而避免了SAR图像的复杂二维匹配滤波处理以及成像过程中的信息损失，有效提高了识别准确率。

此外，该方法利用卷积神经网络，从而避免了对回波信号的复杂预处理和特征提取过程，极大的简化了识别处理过程。

本发明主要解决传统基于SAR图像目标识别方法需要成像预处理的问题，将卷积神经网络方法应用于原始雷达回波数据，具有识别准确率高，抗噪声性能好的优势，并且具有更具高效性与实用性。

权利要求书2页 说明书7页 附图4页CN 108229404 B 2022.03.08C N 108229404B1.一种基于深度学习的雷达回波信号目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)对雷达回波信号进行(0,1)的归一化处理，所述的雷达回波信号为雷达原始回波信号，采用近场/远场测量或仿真得到的单/双站雷达回波信号，仿真时目标中心位于坐标原点，平面波激励由φi ＝0°平面内θi＝90°方向照射目标，入射波波形为调制高斯脉冲的一阶导数，调制频率为2GHz，脉冲宽度为12.8ns，分别计算俯仰角θs＝90°时，在不同观察距离和中心方位角下，观察半径r∈[48m,52m]，中心方位角φs∈[‑5°,5°]，对方位角进行扫描得到的近场雷达回波信号；(2)将雷达回波信号样本分为训练集样本和测试集样本，所述的训练集样本为中心方位角为φs ∈[‑5°,2°]范围内的仿真数据，所述的测试集样本为中心方位角为φs∈(2°,5°]范围内的仿真数据；(3)卷积神经网络参数初始化，包括：(31)对训练样本集P，其训练样本总量为M，记第i个训练样本为p(xi ,yi)，其中xi为归一化后的二维雷达回波数据，yi为第i个训练样本的类别标记，i＝1,2,...M；(32)网络的连接权重初始化服从如下分布函数：其中，U指均匀分布，p(l)表示第l层的输出特征图个数，p(l‑1)表示第l层的输入特征图个数，网络的偏置项初始化为0；(33)构造卷积神经网络，所述的卷积神经网络结构由3个卷积层，3个下采样层和1个输出层组成；(4)利用梯度下降法训练卷积神经网络，包括：(41)训练样本集，采用小批量梯度下降方式训练该卷积神经网络，将训练样本随机排列后，每次选择训练集中一定数量的数据完成一次参数更新，参数更新采用引入动量因子的更新方式，所述的一定数量为一个batch，batch∈[100,300]；(42)在卷积神经网络的训练初期使用能使损失函数下降的最大学习率来改变参数，初始学习率设置为1，在训练过程中每50个epochs后，学习率变为原先的0.1；(43)判定网络损失函数是否小于期望值，所述的网络损失函数采用考虑L2正则化的交叉熵损失函数，其表达式如下：式中，m为训练集样本集样本个数，记第i个训练样本为p(xi ,yi)，其中xi为归一化后的二维雷达回波数据，yi 为第i个训练样本的类别标记，hk,b(xi)为第i个训练样本通过网络后的预测类别标记，λ＞0为正则化参数，k为网络权重；(5)在测试集上测试训练好的卷积神经网络，得到测试结果。

植被覆盖地表土壤水分遥感反演一、概述植被覆盖地表土壤水分遥感反演是当前遥感科学与农业科学交叉领域的重要研究方向。

随着遥感技术的不断进步，利用遥感手段对植被覆盖地表下的土壤水分进行反演，已经成为监测土壤水分动态变化的有效手段。

本文旨在深入探讨植被覆盖地表土壤水分遥感反演的基本原理、方法进展及实际应用，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考。

植被覆盖地表土壤水分遥感反演的基本原理在于，通过遥感传感器获取地表植被和土壤的综合信息，进而利用特定的反演算法提取出土壤水分含量。

这一过程中，植被覆盖对遥感信号的影响不可忽视，如何有效去除植被覆盖的影响，成为植被覆盖地表土壤水分遥感反演的关键问题。

在方法进展方面，近年来国内外学者提出了多种植被覆盖地表土壤水分遥感反演方法，包括基于植被指数的反演方法、基于热惯量的反演方法、基于微波遥感的反演方法等。

这些方法各有特点，适用于不同的研究区域和植被类型。

随着深度学习等人工智能技术的快速发展，其在植被覆盖地表土壤水分遥感反演中的应用也逐渐受到关注。

在实际应用方面，植被覆盖地表土壤水分遥感反演在农业、生态、环境等领域具有广泛的应用前景。

通过实时监测土壤水分状况，可以为农业生产提供科学的灌溉指导，提高水资源的利用效率也可以为生态环境监测和评估提供重要的数据支持，有助于维护生态平衡和可持续发展。

植被覆盖地表土壤水分遥感反演是一项具有重要意义的研究工作。

随着遥感技术的不断进步和反演算法的不断优化，相信这一领域的研究将会取得更加丰硕的成果。

1. 背景介绍：植被覆盖地表土壤水分的重要性及其在农业、生态和环境监测中的应用。

植被覆盖地表的土壤水分是地球水循环的重要组成部分，它直接影响着植被的生长和生态系统的平衡。

在农业领域，土壤水分是作物生长的关键因素之一，其含量和分布直接影响着作物的产量和品质。

准确获取植被覆盖地表的土壤水分信息，对于指导农业生产、优化水资源管理具有重要意义。

在生态方面，土壤水分与植被覆盖度之间存在着密切的相互作用关系。

基于X波段雷达图像反演近岸水深技术的创新论文0 引言对近岸浅水区域的海底地形的掌握对于近岸活动比如捕鱼,码头建设,铺设石油管道以及形态动力学的研究等都有着至关重要的作用。

传统获取水深的方法包括船载声呐探测、机载激光测探、潜水器测量、超光谱图像测量等。

但是它们普遍具有成本高、效率低的缺点,并且测量精度会受海水清澈度的影响。

为了克服传统测量方法所存在的不足,基于X波段雷达图像序列反演水深的方法得到发展。

在浅水区域,局部的海底地形对表面波的传播有着重要的影响。

当波移动至浅水区域,波的周期不发生变化,但是波的传播速度会发生变化,继而波长减小,波数增加。

表面流的存在也影响表面波的传播,因此水深场以及表面流速场的反演方法都是基于这种传播变化——在物理学中被描述为表面波的色散关系。

1998年Paul Bell运用连续的雷达图像序列之间的互相关性推导出了空间变化的表面波速[1],同时利用从浮标中获取的频率信息,通过运用线性重力波的色散关系计算出了空间变化的水深,但是没有考虑海流的存在。

Hessner等人运用一维FFT变换实现了对图像序列的频率分解[2],某一固定频率的波所对应的波长通过确定局部空间的相位梯度计算得到。

但是此方法的局限性在于它不能运用到包含同一频率但不同传播方向的波的波场,同时也没有考虑到海流的存在。

对时间序列的雷达图像进行3?D FFT变化,并取模的平方得到三维图像谱,由于波数和频率被色散关系联系在一起,因此线性表面波的信号应该很好地分布于其确定的三维形状上。

色散关系的形状取决于水深和表面流速,因此通过拟合理论的色散关系和三维图像谱的坐标分布便可反演出大的空间范围内的平均水深以及流速[3?4]。

但是此方法中的3?D FFT是针对全局范围的算子,因此假定了波场的均匀性以及稳定性。

如果在深水区存在变化的流速或者浅水区存在变化的水深,波的折射将会产生,波场变成了非均匀场,以上方法不再适用,因此需要在局部空间范围内对波参数进行分析。

第17期2023年9月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.17September,2023作者简介:邹正(1988 ),男,江苏南京人,工程师,硕士;研究方向:雷达信号处理㊂基于深度学习的雷达信号目标识别方法研究邹㊀正(南京船舶雷达研究所,江苏南京210000)摘要:雷达信号目标识别是智能感知领域的重要研究方向㊂传统方法在处理复杂场景和多目标识别时存在局限性,而深度学习方法以其强大的表达能力和自适应性在雷达信号目标识别中展现出巨大潜力㊂文章通过综合分析深度学习在雷达信号目标识别中的应用,探讨了数据预处理㊁深度学习模型选择㊁目标检测和分类方法㊁目标跟踪和预测方法以及深度学习与传统方法的融合策略等关键问题,重点讨论了深度学习模型的优化和改进方法㊂关键词:雷达信号;目标识别;深度学习中图分类号:TN957.52;TP18㊀㊀文献标志码:A 0㊀引言㊀㊀雷达信号目标识别作为智能感知和决策的重要环节,在军事㊁交通㊁安防等领域具有广泛应用㊂传统的基于规则和特征工程的方法在处理复杂场景和多目标识别时存在局限性,需要大量的人工干预和专业知识㊂而深度学习方法以其强大的表达能力和自适应性,逐渐成为雷达信号目标识别的主流方法㊂1㊀雷达信号目标识别概述1.1㊀雷达信号的基本原理和特点㊀㊀雷达是一种利用电磁波进行目标探测和测距的技术,通过发射和接收反射信号来确定目标的存在和位置㊂雷达利用时延计算目标距离,通过测量频率变化推断目标速度,利用相位差测量目标角度㊂不同目标反射特性不同,如反射系数和散射截面,可用于目标识别和分类㊂雷达具有探测距离远㊁测量精度高㊁能适应不同环境和天气条件等特点㊂1.2㊀传统方法的局限性和挑战㊀㊀传统的雷达信号目标识别方法主要依赖于规则和特征工程,需要人工提取和设计与目标相关的特征,并使用分类器进行目标识别㊂然而,传统方法存在一系列局限性和挑战㊂首先,特征表示困难,传统方法需要依赖领域专家进行手工设计特征,这将耗费大量时间和人力,并且无法充分表达目标的复杂特征㊂其次,在复杂的雷达场景中,如存在多目标㊁目标重叠和目标遮挡等问题,传统方法往往难以准确地进行目标识别㊂最后,传统方法对于信号的噪声㊁干扰和变化非常敏感,鲁棒性和泛化能力有限㊂1.3㊀深度学习在目标识别中的优势㊀㊀㊀深度学习作为一种基于人工神经网络的机器学习方法,在目标识别中展现出许多优势㊂首先,深度学习能够自动学习特征表示,避免了传统方法中人工设计特征的困难和耗时㊂其次,深度学习模型具有强大的表达能力,能够有效捕捉复杂目标的特征和关系㊂其次,深度学习模型具有较强的鲁棒性和泛化能力,对于噪声和信号变化具有一定的容忍度,并且在不同场景下能够展现出较好的性能㊂此外,深度学习方法能够利用大规模数据进行训练,充分利用数据可以提高模型的性能㊂最后,深度学习方法实现了端到端的学习和优化,从原始数据直接到最终目标识别结果,简化了传统方法中多个阶段和手工调整的过程[1]㊂2㊀深度学习在雷达信号目标识别中的应用㊀㊀如图1所示,深度学习在雷达信号目标识别中的应用主要包括数据预处理㊁深度学习网络模型㊁目标检测等步骤㊂图1㊀深度学习在雷达信号目标识别中的应用流程2.1㊀数据预处理2.1.1㊀数据采集㊀㊀雷达系统通过发射电磁波并接收其反射信号来获取目标信息㊂在目标识别任务中,需要采集大量的雷达信号数据作为训练样本㊂数据采集的过程中需要考虑雷达系统的参数设置,如发射功率㊁脉冲宽度㊁重复频率等,以及采样率和采样精度等因素,以确保获取到高质量的数据㊂2.1.2㊀信号去噪㊀㊀雷达信号可能受到各种干扰和噪声的影响,如天气影响㊁多径效应㊁杂波干扰等㊂在深度学习应用中,信号的去噪是一项重要的预处理任务,可以提高后续任务的准确性和鲁棒性㊂常见的去噪方法包括滤波算法㊁小波变换㊁自适应滤波等,可以通过抑制噪声和保留目标信号特征来增强数据质量㊂2.1.3㊀特征提取㊀㊀深度学习模型需要从原始数据中学习到有用的特征表示㊂在雷达信号目标识别中,特征提取是一个关键的步骤,它的目标是将原始的雷达信号转化为能够有效区分目标的特征表示㊂传统方法中,特征的设计和提取通常依赖领域专家的经验和知识,但这种方式往往限制了模型的表达能力㊂而深度学习通过自动学习特征表示,能够从原始数据中提取出更加复杂和高级的特征,从而提高目标识别的准确性㊂2.2㊀深度学习模型选择2.2.1㊀卷积神经网络(CNN )㊀㊀卷积神经网络(CNN)是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的深度学习模型,在雷达信号目标识别中取得了良好的效果㊂CNN 通过卷积层和池化层来提取输入数据中的空间特征,并通过全连接层进行分类或回归㊂在雷达信号目标识别中,将雷达信号转化为时频图像作为输入,卷积神经网络可以有效地学习到图像中的特征表示,如目标的形状㊁纹理和边缘等㊂此外,卷积神经网络还可以通过堆叠多个卷积层和全连接层来增加模型的深度和表达能力,提高目标识别的准确性㊂2.2.2㊀循环神经网络(RNN )㊀㊀循环神经网络(RNN)是一种适用于序列数据建模的深度学习模型,在雷达信号目标识别中具有重要的应用㊂雷达信号通常是一系列时序数据的序列,循环神经网络可以有效地建模序列中的时间依赖关系㊂RNN 的核心是记忆单元,可以捕捉到序列数据中的长期依赖关系㊂在雷达信号目标识别中,循环神经网络可以接收序列数据作为输入,并通过记忆单元的状态传递和更新来学习到序列中的特征和模式㊂通过对序列数据的建模和学习,循环神经网络可以实现对雷达信号中的目标进行分类㊁跟踪和预测[2]㊂除了卷积神经网络和循环神经网络,还有其他深度学习模型也可以在雷达信号目标识别中应用,如自编码器㊁长短期记忆网络等㊂2.3㊀目标检测和分类方法2.3.1㊀YOLO㊀㊀YOLO 是一种流行的实时目标检测方法,通过将目标检测任务转化为回归问题来实现高效的目标检测㊂YOLO 将输入图像分割成网格,并在每个网格中预测目标的边界框和类别概率㊂相比于传统的滑动窗口方法,YOLO 具有更快的速度和更好的准确性,适用于实时的雷达目标检测㊂2.3.2㊀SSD㊀㊀SSD 是一种基于深度学习的目标检测方法,它通过在不同层次的特征图上预测目标的边界框和类别概率来实现目标检测㊂SSD 采用多尺度的特征图来检测不同大小的目标,并使用先验框来提高目标检测的准确性㊂SSD 具有较高的检测精度和较快的检测速度,在雷达信号目标识别中得到广泛应用㊂2.3.3㊀Faster R -CNN㊀㊀Faster R -CNN 是一种基于区域的卷积神经网络方法,它通过引入候选区域生成网络来实现目标检测㊂如图2所示,Faster R -CNN 首先使用候选区域生成网络来提取候选目标区域,然后对这些候选区域进行目标的分类和边界框的回归㊂Faster R -CNN 在目标检测精度和定位准确性上取得了很好的效果,并在雷达信号目标识别中具有较强的应用能力㊂图2㊀Faster R -CNN 的检测流程2.4㊀目标跟踪和预测方法2.4.1㊀多目标跟踪㊀㊀多目标跟踪是指同时追踪场景中多个目标的位置和轨迹㊂在雷达信号目标识别中,多目标跟踪可以通过结合目标检测和关联算法来实现㊂使用目标检测方法检测出场景中的目标,然后利用关联算法将目标在不同帧之间进行关联,形成目标的轨迹㊂常用的多目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器㊁粒子滤波器和相关滤波器等㊂2.4.2㊀序列建模㊀㊀序列建模方法利用目标的历史轨迹信息进行目标的跟踪和预测㊂这种方法可以通过循环神经网络或长短时记忆网络(LSTM)等模型来建模目标的时间序列数据㊂通过学习目标的运动规律和轨迹模式,可以进行目标位置的预测和轨迹的推断[3]㊂2.4.3㊀运动模型和预测算法㊀㊀运动模型和预测算法通过对目标的运动特性进行建模,预测目标在未来的位置㊂这种方法可以基于物理模型㊁统计学模型或深度学习模型来进行目标位置的预测㊂常见的运动模型包括线性模型㊁非线性模型和时空模型等㊂2.5㊀深度学习与传统方法的融合策略2.5.1㊀特征融合㊀㊀将深度学习提取的高级特征与传统方法提取的手工设计特征进行融合,可以充分利用两者的优势㊂深度学习可以学习到复杂的特征表示,而传统方法可以提供人工设计的专业知识㊂融合特征可以通过级联㊁拼接或加权等方式进行,以提高目标识别的准确性和鲁棒性㊂2.5.2㊀结果融合㊀㊀将深度学习和传统方法分别得到的目标识别结果进行融合,可以得到更可靠的最终结果㊂可以采用投票㊁加权平均或基于置信度的融合方法,根据各自方法的性能和置信度进行决策,以提高目标识别的准确性和鲁棒性㊂2.5.3㊀增强学习㊀㊀使用深度强化学习的方法,结合传统方法进行目标识别的决策和优化㊂通过与环境交互,深度强化学习可以学习到最优的决策策略,以改进目标识别的性能㊂传统方法可以提供先验知识和规则,帮助深度强化学习模型进行决策和学习的引导㊂2.5.4㊀分阶段融合㊀㊀将深度学习和传统方法分别应用于目标识别的不同阶段,例如使用深度学习进行特征提取,然后使用传统方法进行目标检测和分类㊂这样可以充分发挥深度学习在特征学习方面的优势,同时利用传统方法在目标检测和分类方面的稳定性和可解释性[4]㊂3㊀深度学习方法的优化和改进3.1㊀数据增强和预处理策略㊀㊀数据增强是雷达信号目标识别中常用的优化策略之一,旨在通过对原始数据进行各种变换和扩充来增加训练样本的多样性,以提高深度学习模型的泛化能力㊂在雷达信号目标识别中,常见的数据增强和预处理策略包括几何变换(如平移㊁旋转㊁缩放和翻转)来模拟目标在不同位置和角度下的观测情况,增加模型对目标位置和姿态的鲁棒性;噪声添加来模拟实际场景中的干扰和噪声情况,提高模型对噪声的鲁棒性;数据平衡通过欠采样㊁过采样或生成合成样本等方法来平衡不平衡的数据集,提高模型对少数类别的学习能力;数据标准化对雷达信号进行均值归一化和方差归一化处理,确保不同样本具有相似的数据分布,有利于模型的训练和收敛㊂3.2㊀深度模型的结构优化和参数调整㊀㊀深度模型的结构优化和参数调整是提高雷达信号目标识别中深度学习模型性能的重要手段㊂针对具体问题和需求,可以进行以下优化和改进策略:首先,设计适合问题的深度模型结构,考虑增加㊁减少或改变网络层的结构和连接方式,以提高模型的表达能力和学习能力㊂其次,选择适当的激活函数,引入非线性能力,常用的激活函数包括ReLU㊁Leaky ReLU 和ELU等,根据具体情况选择合适的激活函数㊂另外,为了避免过拟合现象,可以采用正则化技术来约束模型的复杂度,如L1和L2正则化㊁Dropout和批归一化等方法㊂最后,通过调整模型的超参数和优化算法的参数,如学习率㊁批大小和优化器的选择,可以优化模型的收敛速度和性能㊂3.3㊀迁移学习和模型融合方法㊀㊀迁移学习和模型融合是深度学习在雷达信号目标识别中的另外两种重要的优化策略㊂迁移学习可以通过微调预训练模型或利用预训练模型作为特征提取器来加速模型训练并提高性能㊂微调预训练模型可以利用预训练模型在大规模数据集上学到的特征表示进行模型初始化,然后在雷达信号目标识别任务上进行微调,以提高模型在小样本任务上的泛化能力[5]㊂另一方面,使用预训练模型作为特征提取器可以提取雷达信号的特征表示,并将这些特征输入到新的分类器中进行训练,从而加快模型的训练速度㊂4㊀结语㊀㊀综上所述,深度学习在雷达信号目标识别中具有广泛的应用和潜力㊂通过深度学习模型,可以自动学习和提取雷达信号中的特征,并实现目标的检测㊁分类㊁跟踪和预测等任务㊂与传统方法相比,深度学习具有自动特征学习㊁强大的表达能力㊁鲁棒性和泛化能力等优势㊂参考文献[1]宋海凌,孙宇航,何良,等.雷达回波信号的深度学习目标检测识别方法研究[J].战术导弹技术,2021 (2):117-126.[2]刘明骞,廖桂悦,宫丰奎,等.一种基于深度学习网络的雷达信号工作模式识别方法及系统: CN112036239A[P].2020-12-04.[3]金炜东,陈春利.基于集成深度学习的雷达信号分选研究[J].系统仿真学报,2019(9):1868-1874. [4]王功明,陈世文,黄洁,等.基于迁移深度学习的雷达信号分选识别[J].计算机科学与应用,2019 (9):1761-1778.[5]王俊,郑彤,雷鹏,等.深度学习在雷达中的研究综述[J].雷达学报,2018(4):395-411.(编辑㊀李春燕)Research on radar signal target recognition method based on deep learningZou ZhengNanjing Ship Radar Research Institute Nanjing210000 ChinaAbstract Radar signal target recognition is an important research direction in the field of intelligent perception. Traditional methods have limitations when dealing with complex scenes and multi-target recognition while deep learning method shows great potential in radar signal target recognition with its strong expressiveness and adaptability. This paper comprehensively analyzes the application of deep learning in radar signal target recognition and discusses the key issues such as data preprocessing deep learning model selection target detection and classification methods target tracking and prediction methods and the fusion strategy of deep learning and traditional methods.At the same time the optimization and improvement methods of deep learning model are discussed.Key words radar signal target recognition deep learning。

深度学习技术在雷达目标检测中的研究进展作者：宋婷贺丰收程宇峰来源：《航空科学技术》2020年第10期摘要：随着对航空科技水平需求的不断提升，人工智能技术为该领域突破发展提供了可能。

其中，深度学习作为一种人工智能的技术方法，在诸多方面展现出巨大的优势而受到广泛研究和关注。

针对雷达目标检测而言，深度学习方法是以数据驱动的方式，建立端对端网络，避免人工提取特征表达力不足，实现优越检测的性能，因此在雷达领域受到越来越多的关注和研究。

本文首先介绍了雷达目标检测领域相关知识，指出传统检测方法的局限性；然后对目前深度神经网络检测经典方法进行了分析和归纳，重点介绍了深度神经网络在雷达目标检测中的研究现状；最后对深度学习在雷达目标检测领域应用中存在的技术挑战进行了分析，并就未来相关技术的发展趋势进行了展望。

关键词：深度学习；雷达目标检测；深度神经网络；时序信号检测；时频域信号检测中图分类号：TN953文献标识码：ADOI：10.19452/j.issn1007-5453.2020.10.003基金项目：航空科学基金（20172007002）雷达具有全天候、全天时、作用距离远等特点，可以对环境和目标进行监测。

雷达工作在探测模式下，可对照射区域的回波进行分析处理，从杂波、干扰、噪声等信号中检测到目标信息，并确定其距离、速度、角度等信息[1]。

由于雷达检测技术跟任务和应用场景紧密相关，以机载雷达为例，目前机载雷达主要采用脉冲多普勒体制，能够适应对空、对海和对地探测任务，完成目标检测处理，提取目标信息。

当机载雷达执行对空目标探测时，主要通过相参积累提高目标信杂噪比后，再进行恒虚警（CFAR）检测；当执行对海搜索任务时，可通过非相参积累实现目标检测；当执行对地观测任务时，通过宽带成像功能的雷达还可以获取目标高分辨距离像（HRRP）数据和合成孔径雷达（SAR）成像，针对HRRP和SAR图像实现目标检测功能。

近年来，雷达目标检测技术日臻成熟。

基于深度学习的雷达图像目标识别研究近年来，深度学习技术的迅猛发展使得在图像识别领域取得了显著的成果。

雷达图像目标识别作为机器视觉领域中的一个重要方向，也借助于深度学习技术得到了很好的应用和推广。

本文将从深度学习方法、雷达图像特征提取、目标识别等角度，全面分析基于深度学习的雷达图像目标识别研究。

一、深度学习方法深度学习是一种人工神经网络技术，其核心是多层神经网络模型。

与传统机器学习方法相比，深度学习在特征提取和模式识别方面有着更为出色的表现。

其中最为广泛采用的深度学习方法是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。

CNN是一种专门用于处理具有网格结构的数据的深度神经网络，可以通过卷积和池化操作，自动提取图像中的关键特征，并实现精确分类和目标检测。

二、雷达图像特征提取雷达图像与光学图像有很大的差别，主要体现在图像尺度、质量和处理难度上。

雷达信号在传播过程中会被多次反射、漫射，因此在接收端获得的信号通常是被噪声干扰的。

此外，雷达图像通常以极坐标形式来表示，需要将其转换为直角坐标系下的矩阵，这也增加了其处理难度。

因此，在进行雷达图像识别前，需要先进行特征提取。

通常采用的特征包括物体的形状、纹理、边缘、灰度等。

而基于深度学习的雷达图像特征提取，主要通过卷积神经网络实现。

三、目标识别目标识别是雷达图像处理中的关键环节。

传统的目标识别方法主要包括模板匹配、自适应阈值法、NCC等。

然而，这些方法往往依赖于特定的场景和物体，具有局限性，且对灰度、噪声等干扰比较敏感。

相比之下，基于深度学习的目标识别方法不依赖于特定场景和物体，具有较强的鲁棒性和无监督学习能力。

通常采用的方法包括单目标检测、多目标检测、目标跟踪等。

四、应用前景目前，基于深度学习的雷达图像目标识别在物流、军事、环境检测、非接触式生命体征检测等方面已得到了广泛的应用和研究。

例如，在物流方面，基于雷达图像的智能物流管理已经成为物流业的一个热门方向，通过实现对物流过程的全方位监控，提高了物流的安全性和效率。

基于深度学习的SAR成像技术研究随着人工智能技术的不断发展，深度学习已经成为了各个领域中最为热门的研究方向之一。

在雷达成像领域中，正是基于深度学习的SAR成像技术悄然崛起，引起了广泛的关注和研究。

本文将从SAR成像技术的基本原理、深度学习在SAR 成像技术中的应用以及SAR成像技术发展面临的挑战等方面进行分析和论述。

SAR成像技术的基本原理SAR（Synthetic Aperture Radar）成像技术是一种采用合成孔径雷达进行空间成像的技术。

与光学成像不同，SAR成像技术利用电波进行成像，因此具有穿透云层、雾霾等大气干扰的优势。

SAR成像技术的基本原理是利用辐射源向目标物体发出一束电磁波，当电磁波遇到物体时，波将被散射并反射回雷达，通过接收回波信号并计算其物理参数，可以形成该物体的成像图像。

在雷达运动过程中，雷达会不断地发射电磁波，接受回波信号，并进行记录和处理，最后将这些数据综合起来进行成像。

深度学习在SAR成像技术中的应用SAR成像技术在诸多领域中都有着广泛的应用，如地质勘探、亚洲人造卫星探测等。

然而，由于雷达成像技术具有复杂性和高度变化性，传统的SAR成像方法存在着很多技术瓶颈。

随着深度学习技术的不断发展，许多研究者开始将其应用于SAR成像技术中，为SAR成像技术的快速发展注入了新的动力。

深度学习在SAR成像技术中主要应用于以下三个方面：SAR成像算法优化、SAR目标检测、SAR图像分类。

具体而言，深度学习可以通过卷积神经网络（CNN）等算法对SAR图像进行优化和处理，从而获得更加准确的成像效果。

另外，深度学习在SAR目标检测上也有着广泛的应用，例如可以使用R-CNN、Fast R-CNN等算法进行目标检测，将SAR成像技术应用到如船舶、机场、车站等场景中。

此外，深度学习在SAR图像分类中的应用也不断得到了验证。

通过将深度学习算法应用于图像分类中，可以将SAR图像按照海洋、陆地、城市等类别进行分类，提高了SAR成像技术的应用价值。

基于深度学习的雷达图像目标检测与识别雷达技术是一种广泛应用于目标检测和识别领域的重要技术。

随着深度学习的快速发展，基于深度学习的雷达图像目标检测与识别成为了研究热点。

本文将介绍基于深度学习的雷达图像目标检测与识别的基本原理和方法，并探讨其在实际应用中的挑战和发展方向。

首先，深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过多层次的神经网络结构，可以自动地学习输入数据的特征表示。

在雷达图像目标检测与识别中，深度学习可以通过训练大规模的标注数据，来自动地学习雷达图像中目标的特征表示。

在深度学习中，常用的目标检测与识别方法包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。

对于雷达图像目标检测与识别，通常采用的是基于CNN的方法。

CNN可以通过多层卷积和池化操作，来提取输入图像的特征表示。

在雷达图像中，目标通常可以通过反射信号的强度和相位等信息来区分。

因此，CNN可以通过学习这些特征来实现目标的检测与识别。

具体而言，基于深度学习的雷达图像目标检测与识别包括以下几个步骤。

首先，需要获取雷达图像数据，可以使用多种方式来采集和处理雷达信号，例如通过扫描和波束形成等方式。

然后，将雷达图像数据输入到深度学习模型中进行训练。

在训练过程中，需要准备标注数据，即带有目标位置和类别信息的图像数据。

通过多次迭代训练，深度学习模型可以学习到雷达图像中目标的特征表示。

最后，在测试阶段，将训练好的模型应用于新的雷达图像数据，进行目标的检测和识别。

然而，基于深度学习的雷达图像目标检测与识别也面临一些挑战。

首先，雷达图像数据通常具有较高的维度和复杂的结构，对深度学习模型的训练和推理效率提出了要求。

其次，雷达图像中的目标通常具有多样性和变化性，对模型的鲁棒性和泛化能力提出了挑战。

此外，缺乏大规模的标注数据也限制了模型的性能。

为了解决这些挑战，研究人员正在探索利用少量标注数据和合成数据来提升模型性能，以及设计更高效和鲁棒的深度学习模型结构。

基于深度学习的近岸海浪图像反演有效波高算法研究
黄文华;胡伟;崔学荣;曾强胜;商杰;王宁;李锐
【期刊名称】《中国海洋大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2024(54)6
【摘要】海浪有效波高是近岸海洋观测的重要要素,近岸摄像头拍摄的图像可直观地反映波高大小,但目前基于图像的有效波高反演算法研究多处于室内实验阶段且方法缺乏普适性。

本文基于深度学习技术,以山东青岛小麦岛近岸海浪为例,基于海浪图像和浮标实测数据,开展近岸海浪图像反演有效波高方法研究,给出一种利用图像反演海浪有效波高的方法,该方法利用卷积网络提取海浪图像的特征,利用全连接网络提取风速等气象特征,将特征融合后作为全连接层的输入,最后输出反演的有效波高。

通过对比多种模型的反演结果和浮标观测数据,发现多参数DenseNET121模型有效波高反演能力优于其他神经网络模型,其平均绝对误差为8.97 cm。

本文研究为近岸海浪观测提供了一种新的技术思路。

【总页数】10页(P35-44)
【作者】黄文华;胡伟;崔学荣;曾强胜;商杰;王宁;李锐
【作者单位】国家海洋局北海预报中心;中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院【正文语种】中文
【中图分类】TP306.1
【相关文献】
1.基于HY-2高度计波形数据的高分辨率有效波高反演算法研究
2.基于航海雷达图像阴影反演波高算法研究
3.星载GNSS-R海浪有效波高反演模型构建
4.基于遥感海浪信息的近岸水深反演模型
5.基于多层感知器和SAR参数的海浪有效波高反演方法
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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010723091.7(22)申请日 2020.01.08(62)分案原申请数据202010019203.0 2020.01.08(71)申请人 山东大学地址 250061 山东省济南市历下区经十路17923号(72)发明人 王正方　王静　刘斌　蒋鹏　隋青美　康文强　(74)专利代理机构 济南圣达知识产权代理有限公司 37221代理人 黄海丽(51)Int.Cl.G01S 7/41(2006.01)G01S 13/88(2006.01)G06N 3/08(2006.01)G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称一种基于深度学习的探地雷达智能反演方法(57)摘要本发明公开了一种基于深度学习的探地雷达智能反演方法，包括如下步骤：获取仿真训练数据集，所述仿真训练数据集包括多组雷达剖面图‑介电常数分布图数据对；根据所述仿真训练数据集，得到雷达反演深度学习网络模型；基于雷达反演深度学习网络模型，根据实时采集到的雷达检测数据进行介电常数反演。

本发明可对复杂雷达检测数据实现自动化反演，该方法同时实现了较高的检测精度和较快的处理速度,保证了雷达数据处理的实时性。

权利要求书1页 说明书6页 附图3页CN 111781576 A 2020.10.16C N 111781576A1.一种基于深度学习的探地雷达智能反演方法，其特征在于，包括如下步骤：获取仿真训练数据集，所述仿真训练数据集包括多组雷达剖面图-介电常数分布图数据对；根据所述仿真训练数据集，得到雷达反演深度学习网络模型；基于雷达反演深度学习网络模型，根据实时采集到的雷达检测数据进行介电常数反演。

2.如权利要求1所述的基于深度学习的探地雷达智能反演方法，其特征在于，所述仿真训练数据集的建立方法为：对背景介质和病害内部介质随机组合，对于每一种组合方式均生成一幅剖面介电常数分布图；对于每一介电常数分布图均进行正演，生成相应的雷达剖面图，从而得到多组雷达剖面图-介电常数分布图数据对，将每组数据对中的介电常数分布图数据作为雷达剖面图的标签，得到仿真训练数据集。

利用深度学习填补双偏振雷达回波遮挡利用深度学习填补双偏振雷达回波遮挡深度学习技术是一项在人工智能领域中迅速发展的技术，该技术以模拟人类大脑的神经网络为基础，可以通过训练大量数据来学习并理解复杂的模式和关系。

在雷达技术领域，深度学习技术也得到了广泛的应用，其中之一就是利用深度学习填补双偏振雷达回波遮挡。

在双偏振雷达回波中，由于各种原因，如天气、地形等，会导致回波的遮挡，从而造成雷达数据的缺失和不准确性。

这对于雷达应用来说是一个严重的问题，因为准确的雷达数据对于气象预测、目标检测等应用至关重要。

因此，如何填补这些遮挡区域成为了一个困扰研究人员的难题。

传统的方法多采用插值算法来填补遮挡区域，比如最近邻插值、双线性插值等。

这些方法虽然简单易实现，但是往往无法准确地恢复遮挡区域的真实信息，容易产生伪影和瑕疵。

由于深度学习技术在图像处理领域有着卓越的成果，因此研究人员开始尝试利用深度学习来填补双偏振雷达回波遮挡。

利用深度学习来填补双偏振雷达回波遮挡的方法一般分为两步：数据预处理和网络训练。

数据预处理主要是对双偏振雷达回波数据进行清洗和标准化，以便于网络模型准确地学习真实数据的特征和分布。

在这一步中，研究人员通常会进行数据缺失补全和异常值处理等操作。

网络训练则是指利用预处理后的数据来训练深度学习模型，使其能够准确地预测遮挡区域的数值。

在深度学习网络的设计中，常见的架构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。

这些网络模型在图像处理和回归分析中都有着优秀的表现，因此也被广泛应用于填补双偏振雷达回波遮挡。

其中，CNN一般用于特征提取和特征映射，RNN用于时序建模和序列预测，GAN用于生成逼真的遮挡补全结果。

深度学习填补双偏振雷达回波遮挡的优点在于，它能够通过学习大量真实数据的特征和分布来准确地预测并填补遮挡的回波数据。

相较于传统的插值算法，深度学习方法在准确性和真实性上有显著优势。

深度学习在雷达遥感中的显著成效文章选自IEEE Spectrum中文版《科技纵览》。

当前，合成孔径雷达（SAR）凭借其全天时、全天候、高分辨率成像的特点，已经被广泛应用于地球科学、全球变化研究、环境和地球系统监测、海洋资源利用、行星探测、战场感知侦察等领域，具有很高的民用价值和军用价值。

但遥感大数据时代下的SAR图像解译是一个极大的科学应用挑战。

发展先进的SAR 智能信息获取方法显得十分迫切。

基于此，复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室徐丰等人将深度学习运用在SAR目标识别与地物分类中，取得了一系列显著成效。

深度卷积网络示意图深度学习算法变革了计算机视觉领域，而深度卷积网络（CNN）作为计算机视觉领域中最常采用的算法，是一种特殊结构的深度神经网络。

其前几层由卷积层（convolution layer）与池化层（pooling layer）交替构成，后面若干层是全连接层。

其工作原理是由卷积层学习不同的特征，由池化层将空域形状汇聚到高维特征空间，多层交替的卷积+池化可以学出层次化的特征表征。

最后的全连接层的作用则是在高维特征空间学习一个分类器。

与传统依据统计或者物理特性进行手动设计的算法不同，CNN凭借自动学习数据分层特征已经将其取代，并取得了一系列突破。

在2012年ImageNet大规模视觉挑战赛（ILSVRC），Krizhevsky等人采用深度卷积网络取得了15.3%的错误率，远远超过以往最好的水平。

在2014年，Szegedy等人提出了一个包含22层的GoogleNet，将前五项错误率降至6.67%。

在2015年，He等人提出152层的残差网络（ResNet）并取得了3.57%的整体错误率。

2016年，中国公安三所团队在ILSVRC中取得第一名成绩，错误率已降至3%以下。

CNN在业界所取得的巨大成功得益于算法的改进、海量数据的获得、图形处理单元(GPU)等高性能计算资源的普及几方面。

其中算法的改进是深度神经网络出现飞跃式发展的关键因素。

一种基于深度学习的多基线InSAR高程反演方法
周宇翀;谢先明
【期刊名称】《广西科技大学学报》
【年(卷),期】2024(35)2
【摘要】提出一种深度学习与聚类分析算法结合的多基线合成孔径雷达干涉(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)高程反演方法。

该方法利用深度学习神经网络对干涉图截距信息进行分类,作为干涉像元类别属性判断的依据,精
确获取干涉像元聚类中心,在此基础上利用聚类分析算法获得观测场景的高程信息。

主要步骤如下:首先,获取干涉图截距信息,随后利用深度学习神经网络对干涉图截距信息进行分类,获得干涉像元类别属性。

其次,对网络预测的同一类别像元截距取其
平均作为该类别像元的聚类中心,有效避免传统算法因对噪声敏感造成的错误分类。

最后,利用聚类分析算法对网络预测聚类中心进行后处理得到观测场景高程信息。

模拟和实测实验数据表明,在不同信噪比的情况下,该方法对不同地形高程反演的均
方根误差比传统CA算法更小,重建精度更高。

【总页数】13页(P65-77)
【作者】周宇翀;谢先明
【作者单位】广西科技大学自动化学院;广西科技大学电子工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】P224;V448.2
【相关文献】
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