| 基于仿真样本迁移学习的穿墙雷达高分辨成像方法 |
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| 引用本文： | 陈一凡, 刘剑刚, 贾勇, 等. 基于仿真样本迁移学习的穿墙雷达高分辨成像方法[J]. 雷达学报(中英文), 2024, 13(4): 807–821. doi: 10.12000/JR24049 |
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| 作者姓名： | 陈一凡 刘剑刚 贾勇 郭世盛 崔国龙 |
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| 作者单位： | 1.成都理工大学 成都 610059;2.电子科技大学长三角研究院(衢州) 衢州 324000;3.电子科技大学信息与通信工程学院 成都 611731 |
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| 基金项目： | 四川省科技厅计划项目(2022YFS0531),国家自然科学基金(62001091), 衢州市政府资助项目(2022D008, 2022D005) |
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| 摘 要： | 
针对带标注实测样本受限情况下的遮蔽多目标高分辨成像问题,提出一种基于迁移学习的穿墙雷达成像方法。首先,搭建生成对抗子网络实现带标签仿真数据到实测数据的迁移,解决带标签数据制作困难的问题;然后,联合使用注意力机制、自适应残差块及多尺度判别器提高图像迁移质量,引入结构一致性损失函数减小图像间的感知差异;最后,利用带标签数据训练穿墙雷达目标成像子网络,实现穿墙雷达多目标高分辨成像。
实验结果表明,所提方法能有效缩小仿真图像和实测图像域间差异,实现穿墙雷达带标签伪实测图像生成,系统性解决了穿墙雷达遮蔽目标成像面临的旁/栅瓣鬼影干扰、目标图像散焦、多目标互扰等问题,在单、双和三目标场景下成像准确率分别达到98.24%, 90.97%和55.17%,相比于传统CycleGAN方法,所提方法成像准确率分别提升了2.29%, 40.28%和15.51%。
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| 关 键 词： | 迁移学习 生成对抗网络 域自适应 穿墙雷达 高分辨成像 |
| 收稿时间： | 2024-03-29 |
| 修稿时间： | 2024-05-29 |
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