一种基于U-Net神经网络的混合电磁目标重构方法
基本信息
| 申请号 | CN202210238713.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114676627A | 公开（公告）日 | 2022-06-28 |
| 申请公布号 | CN114676627A | 申请公布日 | 2022-06-28 |
| 分类号 | G06F30/27（2020.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 茅红伟;王达;杨春夏;杨茜芮;金明;刘丝路;魏爽 | 申请（专利权）人 | 上海师范大学 |
| 代理机构 | 上海科盛知识产权代理有限公司 | 代理人 | - |
| 地址 | 200234上海市徐汇区桂林路100号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于U‑Net神经网络的混合电磁目标重构方法，包括：S1、将目标成像区域划分成正方形的网格；S2、改变目标成像区域网格中介电常数的分布，得到成像区域介电常数分布矩阵，根据成像区域介电常数分布矩阵生成随机散射体；S3、根据积分算法计算得到每个散射体对应的散射场数据；S4、根据衍射层析成像算法对散射场数据进行求解，得到散射体的近似解；S5、将散射体的近似解作为U‑net卷积神经网络的输入，成像区域介电常数分布矩阵作为输出，训练U‑net卷积神经网络；S6、使用训练好的U‑net卷积神经网络对未知散射场进行预测，重构未知散射体。与现有技术相比，本发明具有提高未知散射体的重构效率和精度，同时提高神经网络的泛化能力等优点。 |
