文档名：基于卷积注意力的逆合成孔径雷达成像方法
摘要：近年来,卷积神经网络由于其强大的特征提取能力和对数据的灵活表达,已成功应用于逆合成孔径雷达(ISAR)的稀疏成像.然而常规的卷积神经网络对于特征给予相同的权重,缺乏聚焦重要信息和抑制冗余信息的能力,导致成像效果欠佳.为了解决这个问题,提出了基于卷积注意力的逆合成孔径雷达成像方法,在网络中加入卷积注意力模块,在通道和空间两个维度上进行特征细化,提高网络对于特征的表达能力,并且可以在残差连接中减少原始特征中的伪影干扰,提高成像质量.实验结果表明,基于卷积注意力的成像方法可以重建高质量ISAR图像,且相较于全卷积神经网络成像方法具有更好的成像效果.所成图像熵值从0.3559降到0.2212,证明了所提方法的有效性.
Abstract：Inrecentyears,convolutionalneuralnetworkhasbeensuccessfullyappliedtosparseimagingofInverseSyntheticApertureRadar(ISAR)duetoitspowerfulfeatureextractionabilityandflexiblerepresentationofdata.However,conventionalConvolutionalNeuralNetworksgivethesameweighttofeatures,lackstheabilitytofocusonimportantinformationandsuppressredundantinformation,resultinginpoorimagingresults.Inordertosolvethisproblem,aninversesyntheticapertureradarimagingmethodbasedontheconvolutionalattentionisproposed.Theconvolutionalblockattentionmoduleisaddedtothenetworktorefinethefeaturesinthechannelandspacedimensions,improvetheabilityofthenetworktoexpressthefeatures,andreducetheartifactsinterferenceintheoriginalfeaturesintheresidualconnectiontoimprovetheimagingquality.TheresultsofexperimentshowthattheimagingmethodbasedonConvolutionalAttentioncanreconstructhigh-qualityISARimagesandhasbetterimagingeffectthantheFullConvolutionalNeuralNetworkimagingmethod.Theimageentropyisreducedfrom0.3559to0.2212,whichprovestheeffectivenessoftheproposedmethod.
作者：李成坤 刘霖 刘亚波 张跃 Author：LIChengkun LIULin LIUYabo ZHANGYue
作者单位：中国科学院空天信息创新研究院,北京100094;中国科学院大学电子电气与通信工程学院,北京100049中国科学院空天信息创新研究院,北京100094
刊名：电子设计工程 ISTIC
Journal：ElectronicDesignEngineering
年，卷(期)：2024, 32(14)
分类号：TN957.52
关键词：逆合成孔径雷达成像 深度学习 卷积神经网络 卷积注意力
Keywords：InverseSyntheticApertureRadarimaging deeplearning ConvolutionalNeuralNetwork ConvolutionalAttention
机标分类号：TP391.41TN957.52P59
在线出版日期：2024年7月19日
基金项目：基于卷积注意力的逆合成孔径雷达成像方法[
期刊论文] 电子设计工程--2024, 32(14)李成坤 刘霖 刘亚波 张跃近年来,卷积神经网络由于其强大的特征提取能力和对数据的灵活表达,已成功应用于逆合成孔径雷达(ISAR)的稀疏成像.然而常规的卷积神经网络对于特征给予相同的权重,缺乏聚焦重要信息和抑制冗余信息的能力,导致成像效果欠...参考文献和引证文献
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